Aplicação da engenharia de confiabiblidade na manutenção de componentes de locomotivas

Abstract

A crescente demanda pelo transporte ferroviário de cargas no Brasil gera a necessidade cada vez maior de ativos. A obtenção da frota necessária ao atendimento a esta demanda ou ocorre pelo aumento da disponibilidade dos ativos atuais ou pela aquisição de veículos novos. Uma das funções da área de manutenção das empresas concessionárias de transporte ferroviário de carga é o aumento da disponibilidade por meio da melhoria na confiabilidade ou mantenabilidade. Portanto é importante controlar estes parâmetros, de maneira a atingir os níveis de disponibilidade necessários. Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia que auxilia a aplicação do método engenharia de confiabilidade nos ativos ferroviários, a fim de subsidiar as gerências de manutenção na obtenção de: conjunto crítico de ativos, a partir da utilização da ferramenta de priorização de problemas GUT (gravidade, utilização e tendência); definição da variável aleatória a ser utilizada; obtenção e classificação dos dados de vida; definição do intervalo de análise; obtenção das distribuições de probabilidade que melhor modelam os dados de vida; obtenção das curvas de confiabilidade, probabilidade de falha, taxa de falha e vida média; e padronização dos modos de falha por subcomponente a partir da utilização da ferramenta FMECA (failure modes, effect e criticality analysis - análise dos modos, dos efeitos e da criticidade das falhas). O estudo de caso para utilização da metodologia é feito no processo de recuperação de componentes de locomotivas de uma concessionária do transporte ferroviário de cargas no Brasil. Os componentes críticos de locomotivas definidos foram: superalimentador EMD, excitatriz e gerador auxiliar GE, motor de tração GE e superalimentador GE. A variável aleatória utilizada foi o tempo de operação dos componentes em dias. O intervalo de análise foi definido a partir do intervalo de intervenções overall das locomotivas, 4 anos. Foram calculadas as melhores distribuições de probabilidade que modelaram os dados de vida destes componentes e também as curvas de confiabilidade, probabilidade de falha, taxa de falha e vida média. Foram padronizados os modos de falha dos subcomponentes ao utilizar a ferramenta FMECA. _____________________________________________________________________________________

ABSTRACT: The increasing demand for the railroad load transportation in Brazil generates the increasing necessity of asset. The necessary fleet to transport the demanded load or is gotten by the availability increase or purchasing new vehicles. One of the load railroad companies maintenance area functions is the availability increase by means of the reliability or mantenability improvement. Therefore, it is important to control these parameters, to reach the necessary availability levels. The objective of this paper is the development of a methodology that assists the reliability engineering method application in the railroad assets, in order to subsidize the maintenance managements to get: critical set of asset, using the problems priority tool GUT (gravity, use and trend); definition of the random variable to be used; attainment and classification of the life data; definition of the analysis interval; attainment of the probability distributions that best fit the life data; attainment of the reliability, faliure probability, failure rate and average life curves; and standardization in the failure modes for components parts, using FMECA tool (failure modes, effect and criticality analysis). The methodology application was developed in the locomotive components maintenance process of a load railroad company in Brazil. The critical locomotives components was defined: turbocharger EMD, exciter and auxiliary generator GE, traction motor GE and turbocharger GE. The used random variable was the components operation time, in days. The interval analysis was defined from the locomotives overall maintenance interval, 4 years. The probability distributions that best fit to the componentes life data had been calculated and the reliability, failure probability, failure rate and average life curves had been gotten. The components parts failure modes were standardized using FMECA tool.