MÉTODO JACK-KNIFE APLICADO NA ANÁLISE DE FALHAS EM HARVESTER E FORWARDER
JACK-KNIFE METHOD APPLIED IN FAILURE ANALYSIS OF HARVESTER AND FORWARDER
1 Acadêmico de Engenharia Florestal, Faculdades FatiFajar, henrique.jacobs91@gmail.com
2 Doutor e Engenheiro Florestal, Faculdades FatiFajar, vitorcmcoelho63@gmail.com
3 Doutor e Engenheiro Florestal, Universidade Federal Rural de Pernambuco UFRPE, eng.oliveirafm@gmail.com
RESUMO
O objetivo deste trabalho foi avaliar a manutenção mecânica de uma frota de harvesters e forwarders em uma empresa florestal, com vistas à melhoria dos procedimentos de manutenção mecânica e comparações entre métodos convencionais e Jack Knife. Foram coletadas as falhas de 14 harvesters e 9 forwarders em áreas de colheita de Pinus e Eucalipto no período de um ano em uma empresa localizada na cidade de Arapoti, estado do Paraná. A análise da manutenção convencional abrangeu os indicadores Disponibilidade Mecânica (DM), Taxa de Utilização (TU), Eficiência Operacional (EO), tempo médio para reparo (MTTR), tempo médio entre falhas (MTBF) e o diagrama de Pareto. A análise pelo método Jack Knife se deu através da geração de diagramas por meio da frequência e MTTR. Os pontos positivos e negativos de cada método foram analisados. Nos harvesters, a menor DM em relação à literatura se deu principalmente pelo uso de algumas máquinas com vida útil avançada e mais paradas mensais. Já o MTTR menor ocorreu pelo tempo mais curto de reparo de falhas simples e o MTBF menor pelo alto número de falhas. As falhas críticas em harvester foram Quebrado, Desgaste e Curto circuito e em forwarder foram Quebrado e Desgaste. O método Jack Knife possibilitou uma análise de falhas mais aprimorada da frota de harvesters e forwarders, no entanto, informações como a TU e EO não puderam ser analisadas, enquanto que a DM e o MTBF foram analisados apenas qualitativamente. O diagrama Jack Knife não substitui a análise da manutenção convencional, porém a complementa.
Palavras-chave: Manutenção mecânica. Colheita florestal. Máquinas florestais.
ABSTRACT
The objective of this work was to evaluate the mechanical maintenance of a fleet of harvesters and forwarders in a forestry company, aiming to improve mechanical maintenance procedures and comparisons between conventional and Jack Knife methods. The failures of 14 harvesters and 9 forwarders were collected in Pine and Eucalyptus harvesting areas during one year in a company located in the city of Arapoti, state of Paraná, Brazil. The analysis of conventional maintenance covered the indicators Mechanical Availability (DM), Utilization Rate (TU), Operational Efficiency (EO), Mean Time to Repair (MTTR), Mean Time Between Failures (MTBF) and the Pareto diagram. The analysis by the Jack Knife method took place through the generation of diagrams based in frequency and MTTR. The positives and negatives feature of each method were analyzed. In harvesters, the lowest DM in relation to the literature was mainly due to the use of some machines with many hours of use and more monthly stops. The smallest MTTR occurred due to the shorter repair time of simple faults and the smallest MTBF due to the high number of failures. The critical failures on harvester were Broken, Wear and Short-Circuit and on forwarder were Broken and Wear. The Jack-Knife method enabled a more improved failure analysis of the harvester and forwarder fleet, however, information such as TU and EO could not be analyzed, while DM and MTBF were analyzed only qualitatively. The Jack Knife diagram does not replace conventional maintenance analysis, but complements it.
Keywords: Mechanical maintenance. Forest harvesting. Forest machines.
Revista Técnico Científica do CREA PR ISSN 2358 5420 Edição Especial Setembro de 2022 página
1 INTRODUÇÃO
No setor florestal, a colheita e o transporte da madeira são as etapas mais importantes economicamente, pois possuem alta interferência no custo final do produto. Com isto, o planejamento destas operações é de suma importância (MACHADO; LOPES, 2000).
A colheita da madeira se caracteriza pelo uso de máquinas e equipamentos com tecnologias complexas, tornando-se necessária a utilização de um modelo de gestão de manutenção eficiente e mão de obra especializada. Tudo isso permite a mantenabilidade dos ativos, ganhos operacionais, aumento da produtividade e redução de custos.
A manutenção, atividade fundamental para o processo produtivo, existe para que não sejam necessárias intervenções para correções de eventuais paradas, garantindo às empresas a competitividade num cenário global onde mudanças tecnológicas ocorrem em alta velocidade (BROWN; DINIZ, 2017).
No setor florestal, com a migração do sistema manual ou semimecanizado para o totalmente mecanizado, surgiu a necessidade de uma manutenção planejada, garantindo assim eficiência, capacidade produtiva e perfeitas condições de uso das máquinas. Devido a esta mudança, foram necessárias uma série de atividades para evitar a degradação da máquina, e consequentemente, melhorar a segurança, qualidade e produtividade do processo.
A fim de se avaliar a performance, metas e prazos da manutenção, o uso de indicadores torna se necessário (BROWN; DINIZ, 2017). No setor de colheita de florestas plantadas, alguns indicadores clássicos de manutenção mecânica muito utilizados são a Disponibilidade Mecânica, a Taxa de Utilização, a Eficiência Operacional, o Tempo Médio para Reparo (Mean Time To Repair, ou MTTR na sigla em inglês) e o Tempo Médio entre Falhas (Mean Time Between Failure, ou MTBF na sigla em inglês). Tais indicadores auxiliam na tomada de decisão sobre as condições mecânicas das máquinas, entretanto não conseguem classificar as falhas que afetam a confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade do equipamento e tampouco conseguem aliar as variáveis frequência e MTTR em um única análise. Quando analisadas dessa maneira, a causa raiz das falhas se torna mais clara, o que ajuda na escolha das ações corretivas.
Diagramas de Pareto são amplamente utilizados para determinar as prioridades da manutenção, classificando as falhas de acordo com sua contribuição para o tempo de parada. No entanto, esses diagramas sofrem de algumas deficiências por analisarem apenas um fator por vez (KNIGHTS, 2001).
Para contornar as deficiências desse diagrama, Knights propôs o método Jack Knife, que possibilita uma forma mais aprimorada para análise de falhas, método este que é amplamente utilizado por empresas de mineração e que vem sendo cada vez mais utilizado por indústrias de diversos segmentos. Sua utilização no setor de manutenção mecânica de máquinas de colheita de madeira pode auxiliar na priorização de suas ações, tendo como base o histórico de falhas. Desta forma, é possível direcionar e priorizar ações corretivas para evitar a recorrência de falhas no futuro (MARCOVICZ, 2018).
Sendo assim, a aplicação do método Jack Knife para a análise de falhas em máquinas de colheita florestal, além de inovadora, pode trazer resultados promissores que forneçam informações mais completas em comparação com as avaliações de manutenção mecânica usualmente utilizadas no setor.
O objetivo geral deste trabalho foi avaliar a manutenção mecânica de uma frota de harvesters e forwarders em uma empresa florestal, com vistas à melhoria dos procedimentos de manutenção mecânica e a comparações entre métodos. Especificamente, objetivou se analisar a eficiência mecânica em uma frota de harvesters e forwarders por meio de métodos convencionais, aplicar o método Jack-Knife para a análise de eficiência mecânica em uma
frota de harvesters e forwarders e comparar os pontos positivos e negativos do método Jack Knife em relação aos métodos convencionais.
2 METODOLOGIA
2.1 Área de estudo
A pesquisa foi realizada em uma empresa de grande porte do setor florestal na região norte do Paraná, localizada no município de Arapoti, nas coordenadas geográficas latitude 24º09’28” S e longitude 49º49'36" W, apresentando altitude de 860 m (Figura 1).
Figura 1 Localização do município de Arapoti no estado do Paraná.
Fonte: Google Maps (2021).
A empresa em questão se destacava pela produção de MDF (Medium Density Fiberboard) Painel de Fibra de Média Densidade, MDP (Medium Density Particleboard) Painel de Partículas de Média Densidade e resinas.
2.2 Descrição do sistema de colheita
O sistema de colheita utilizado pela empresa na qual se desenvolveu o trabalho era o sistema de toras curtas (cut-to-length, ou CTL na sigla em inglês). É caracterizado pela realização de todos os trabalhos complementares ao corte (desgalhamento, destopo, toragem ou traçamento e descascamento) no próprio local onde a árvore foi derrubada (Figura 2).
Figura 2 - Operações desenvolvidas no talhão com as árvores no sistema de toras curtas (CTL).
Fonte: Rodrigues (2018).
Na Figura 3 está representado um esquema linear das atividades de colheita no sistema de toras curtas (CTL).
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Figura 3 Esquema linear das atividades de colheita no sistema de toras curtas (CTL).
Fonte: O autor.
A Tabela 1 mostra os equipamentos utilizados no estudo e suas características técnicas.
Tabela 1 Características das máquinas de colheita da madeira. Quantidade e modelo Imagem Características técnicas
1 Harvester Tigercat H855C
1 Harvester Tigercat LH855C
1 Harvester Caterpillar 320D FM
2 Harvesters
John Deere 2154D
3 Harvesters
Komatsu 931.1
6 Harvesters
John Deere 1270G
9 Forwarders
Komatsu 895
Rodados: esteira Dimensões C x L x A (m): 5,38 x 3,38 x 3,29 Potência do Motor (kW): 194 Rotação máxima (rpm): 2200 Peso total (t): 27,6
Rodados: esteira Dimensões C x L x A (m): 5,43 x 3,43 x 3,71 Potência do Motor (kW): 194 Rotação máxima (rpm): 2200 Peso total (t): 35,6
Rodados: esteira Dimensões C x L x A (m): 9,46 x 3,08 x 3,71 Potência do Motor (kW): 117 Rotação máxima (rpm): 2000 Peso total (t): 26,9
Rodados: esteira Dimensões C x L x A (m): 9,89 x 3,36 x 3,68 Potência do Motor (kW): 119 Rotação máxima (rpm): 1900 Peso total (t): 25,74
Rodados: Pneu Tração: 6x6 Dimensões C x L x A (m): 7,53 x 2,73 x 3,96
Potência do Motor (kW): 193 Rotação máxima (rpm): 1850 Peso total (t): 19,88
Rodados: Pneu Tração: 8x8 Dimensões C x L x A (m): 12,56 x 3,98 x 3,88
Potência do Motor (kW): 200 Rotação máxima (rpm): 1900 Peso total (t): 24,45
Tração: 8x8 Dimensões C x L x A (m): 10,8 x 3,1 x 4,0
Potência do motor (kW): 193 Rotação máxima (rpm): 1950 Peso total (t): 23,4
C = comprimento; L = largura; e A = altura. Fonte: Catálogos das máquinas (2021).
O sistema de colheita operou durante o tempo de avaliação principalmente em povoamentos de Eucalyptus grandis W. Hill, com Volume Médio Individual (VMI) de 0,35 m³ e corte aos 7 anos, Eucalyptus urograndis, híbrido desenvolvido no Brasil por meio do cruzamento entre E. grandis e E. urophylla, que não foi efetiva ou validamente publicado (FLORA DO BRASIL, 2020), com VMI de 0,35 m³ e corte aos 7 anos e Pinus taeda L. com VMI de 0,40 m³ e corte aos 15 anos, todos plantados em terreno de topografia predominantemente ondulada.
Os sortimentos produzidos para Eucalipto neste período foram diâmetro de 18 cm a 23 cm com 2,6 m de comprimento e diâmetro abaixo de 18 cm com 3 m de comprimento. Para Pinus, os sortimentos produzidos foram diâmetro acima de 23 cm com 2,60 m ou 2,85 m de comprimento, diâmetro de 18 cm a 23 cm com 2,6 m ou 1,9 m de comprimento e diâmetro de 8 cm a 18 cm com 3 m de comprimento.
2.3 Coleta e análise de dados
Os dados de falhas de harvesters e forwarders foram obtidos por meio das notas de avarias das máquinas. Toda vez que uma falha ocorria, o mecânico responsável preenchia essa nota com todas as informações referentes a ela.
As notas foram preenchidas com objeto (ou componente), função (parte do equipamento em que se encontrava o componente), sintoma (o que indicou que a falha ocorreu) e falha (a avaria em si) do equipamento. Essa notas voltaram ao escritório e as informações foram passadas para o software Microsoft Excel. As informações foram referentes ao período de janeiro a dezembro de 2019.
2.3.1 Análise da eficiência mecânica por meio de métodos convencionais
O tempo médio para reparo foi obtido através da seguinte equação (SOUZA, 1999): MTTR = Ʃ tempo de recuperação das falhas / quantidade de falhas Equação 1
O tempo médio entre falhas foi obtido através da seguinte equação (SOUZA, 1999):
MTTR = Ʃ tempo entre falhas / quantidade de falhas Equação 2
O MTTR e o MTBF médios de ambas as frotas foram obtidos através da média aritmética de suas respectivas falhas. Os valores médios de Disponibilidade Mecânica, Eficiência Operacional e Taxa de Utilização foram obtidos através da base de dados da empresa. Para o cálculo de Disponibilidade Mecânica considerou se a seguinte equação: DM = (Hm / Hp) x 100 Equação 3
Onde: Hm = Total de horas em paradas de manutenção; e Hp = Total de horas potenciais
Para o cálculo de Eficiência Operacional considerou se a seguinte equação:
EO = (Ho / Hd) x 100 Equação 4
Onde: Ho = Horas operadas; e Hd = Horas de disponibilidade mecânica
Para o cálculo da Taxa de Utilização considerou se a seguinte equação:
TU = EO x DM Equação 5
Onde: EO = Eficiência operacional (%); e DM = Disponibilidade mecânica (%).
Para a análise de Pareto, gerou se um diagrama para a frota de harvesters e outro para a frota de forwarders através do histórico de falhas.
2.3.2 Análise da eficiência mecânica por meio do Jack Knife
A fim de obter o diagrama Jack Knife, as informações referentes às falhas de harvester foram agrupadas conforme a Tabela 2 e de forwarder de acordo com a Tabela 3 Para plotar o gráfico, utilizou se o gráfico de dispersão, sendo o eixo das abscissas a quantidade de falhas e o eixo das ordenadas o MTTR. A escala logarítmica na base 10 foi selecionada para os eixos, melhorando a identificação das falhas que mais contribuem para o tempo de parada total, permitindo ainda a visualização da influência da frequência de falhas e o MTTR.
A separação dos quadrantes foi obtida pela determinação dos limites, através das seguintes equações:
Limite MTTR = D / N Equação 6
Onde: D = Indisponibilidade (minutos); e N = Número de falhas
Limite N = N / Q Equação 7
Onde: N = Número de falhas; Q = Número de falhas distintas
Sendo assim, foram obtidos os seguintes valores para harvester: D = 220957 minutos, N = 2830 e Q = 40, sendo Limite MTTR = 78,1 minutos e Limite N = 70,8 reparos. Para forwarder, foram obtidos: D = 64161, N = 755 e Q = 30, sendo Limite MTTR = 85,0 minutos e Limite N = 25,2 reparos.
Tabela 2 - Base de dados de falhas da frota de harvesters Falha Frequência Duração (min) MTTR (min) Furado 637 45700 72 Quebrado 397 37396 94 Desgaste 406 34251 84 Solto 452 22518 50
Vedação Danificada 210 16136 77 Curto circuito 107 14396 135
Mau Contato 93 6978 75 Sujeira 80 5364 67 Perda 65 4454 69
Queimado 30 3383 113 Descalibrado 41 3153 77 Atrito 48 2933 61 Trincado 20 2570 129 Travado 25 2184 87
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(…continuação)
Restringido/Obstruído 12 2023 169 Desalinhado 22 1623 74
Lubrificação Ineficiente 26 1611 62 Baixa Resistência 15 1571 105 Fuga Interna 13 1471 113 Desconfigurado 12 1449 121 Falha no Programa 4 1360 340 Folgado 20 1038 52 Rosca Danificada 12 919 77 Falha na Montagem 3 780 260 Baixa Tensão 7 763 109 Fuga 6 738 123 Desregulado 10 709 71 Contaminação 9 546 61 Superaquecimento 7 512 73 Força Insuficiente 8 479 60 Baixa Pressão 8 440 55 Soldagem com Defeito 3 366 122 Ajuste Errado 6 299 50 Ar no Sistema 5 294 59 Nível Baixo 3 129 43 Corrosão/Oxidação 2 118 59 Falha na Prensagem 2 93 47 Recall 2 90 45 Alta Pressão 1 70 70 Vibração 1 50 50 TOTAL 2830 220957
Fonte: O autor.
Tabela 3 Base de dados de falhas da frota de forwarders. Falha Frequência Duração (min) MTTR (min) Furado 213 16446 77 Quebrado 141 14491 103 Desgaste 113 10171 90 Solto 85 5322 63 Mau Contato 16 3156 197 Vedação Danificada 37 2478 67 Curto circuito 20 1567 78 Queimado 15 1324 88 Perda 17 1028 60 Fuga Interna 7 987 141 Travado 9 898 100 Atrito 11 893 81 Trincado 11 890 81 Baixa Pressão 10 652 65 Desalinhado 7 573 82 Folgado 7 530 76 Baixa Tensão 6 520 87 Sujeira 7 403 58 Desregulado 2 400 200 Baixa Resistência 2 357 179
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(…continuação)
Lubrificação Ineficiente 5 276 55 Força Insuficiente 4 264 66 Rosca Danificada 3 210 70 Desconfigurado 1 72 72
Ar no Sistema 1 60 60 Ajuste Errado 1 50 50
Restringido/Obstruído 1 50 50 Falha na Prensagem 1 40 40
Superaquecimento 1 35 35 Contaminação 1 18 18
TOTAL 755 64161
Fonte: O autor.
2.3.3 Comparação entre os métodos convencionais e o Jack Knife
Para a comparação entre o método Jack Knife e os métodos convencionais, foi realizada uma análise dos pontos positivos e negativos de cada método através dos indicadores de manutenção, diagrama de Pareto e do diagrama Jack-Knife das frotas de harvesters e forwarders
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
3.1 Análise da eficiência mecânica por métodos convencionais
A Tabela 4 mostra os valores médios de DM, TU, EO, MTTR e MTBF para harvester e forwarder.
Tabela 4 Valores dos indicadores da manutenção convencional. Máquina DM média (%) TU média (%) EO média (%) MTTR médio (min) MTBF médio (h) Harvester 69,5 52,7 76,0 92,0 21,0 Forwarder 81,2 57,7 71,0 83,0 35,5 DM: Disponibilidade Mecânica; TU: Taxa de Utilização; EO: Eficiência Operacional; MTTR: Mean Time to Repair (Tempo Médio de Reparo); e MTBF: Mean Time Between Failure (Tempo Médio Entre Falhas). Fonte: O autor.
A DM média para a frota de harvesters foi de 69,5%. Esse valor ficou abaixo do obtido por Diniz (2016), no qual comparou os indicadores pertinentes entre os processos de manutenção tradicional e WCM, onde obteve uma disponibilidade mecânica para harvester de 86% no processo de manutenção tradicional e de 89% no WCM. Linhares et al. (2012) também obtiveram um valor parecido ao avaliar o desempenho operacional e a eficiência de máquinas utilizadas na exploração florestal
A TU média obtida para a frota de harvesters foi de 52,7%. Esse valor ficou abaixo quando comparado com o obtido por Costa et al. (2017), onde ao avaliarem o desempenho e custos operacionais de um harvester em floresta de eucalipto de baixa produtividade, obtiveram uma TU média de 84,6%.
O valor de EO obtido foi de 76,0%. Este valor ficou abaixo do obtido por Lopes, Roza e Oliveira (2017), que ao avaliarem algumas variáveis operacionais na produtividade de um harvester de pneus no desbaste de povoamento de pinus, obtiveram um valor de EO médio de 83%.
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O MTTR médio obtido para a frota de harvesters foi de 92 minutos. Esse valor é menor do que Diniz et al. (2018) obtiveram ao analisar indicadores e custos da manutenção de classe mundial (WCM) em máquinas florestais, onde os valores de MTTR para harvester foram de 128 minutos horas no estágio de maturação e de 158 minutos no estágio de estabilização.
O MTBF médio obtido para a frota de harvesters foi de 21 horas. Diniz et al. (2018), ao analisarem indicadores e custos da manutenção de classe mundial (WCM) em máquinas florestais, afirmam que um MTBF entre 25 e 45 horas para harvester é considerada um bom resultado, dadas as adversas condições de operação e trabalhando até 18 horas por dia durante todos os dias do ano.
A baixa DM média da frota de harvesters em relação à literatura pode ser explicada pelo fato de terem sido utilizadas três máquinas com horímetros acima de 25 mil horas de operação. Também houve paradas mensais das máquinas Komatsu, diminuindo a DM. Santos et al. (2012) afirmam que quanto mais próximo de 100%, melhor será a disponibilidade, permitindo que a gestão da manutenção se programe com margem de segurança. Aumentar a disponibilidade de uma máquina implica em reduzir o número de falhas ocorridas, aumentar a rapidez com que estas são corrigidas e melhorar os procedimentos de trabalho e logística (FONTES; MACHADO, 2014).
Através do histórico de falhas, gerou se o diagrama de Pareto para harvester (Figura 4). Analisando este diagrama, percebeu se que 17,5% das causas de falhas (Furado, Solto, Desgaste, Quebrado, Vedação Danificada, Curto circuito e Mau Contato) são responsáveis por 80% do total de falhas, corroborando a teoria de Pareto. De acordo com esta análise, estas são as falhas que merecem a atenção por parte da equipe de manutenção.
Figura 41 Diagrama de Pareto para a frota de harvesters.
800
600
400
200
Furado Solto DesgasteQuebrado Vedação DanificadaCurto-circuito Mau Contato SujeiraPerda Atrito Descalibrado QueimadoLubrificação…Travado Desalinhado Trincado Folgado Baixa Resistência Fuga InternaRestringido/Obstr…DesconfiguradoRosca Danificada DesreguladoContaminaçãoForçaInsuficienteBaixa Pressão Baixa Tensão SuperaquecimentoFuga Ajuste Errado Ar no Sistema Falha no Programa Falha na MontagemSoldagem com… Nível Baixo Corrosão/OxidaçãoFalha na… Recall Alta Pressão Vibração
Fonte: O autor.
75%
50%
100% 0
25%
0%
% Acumulada Frequência Falha
Com 23% do total de falhas para esse equipamento, apresenta se a falha Furado. Essa falha possui a maior frequência e a mais alta prioridade por parte da equipe de manutenção. Furos em mangueiras são frequentes, o que pode explicar a maior quantidade destes eventos. Deve se acompanhar o consumo de óleo hidráulico da frota para mitigar essa falha.
A falha Solto teve 452 ocorrências e foi responsável por 16% do total de falhas, ocorrendo principalmente em mangueiras. Uma manutenção preventiva focada em verificar se estes componentes estão bem fixados e posicionados pode diminuir a incidência dessa falha.
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A DM média obtida para a frota de forwarders foi de 81,2%. Esse valor ficou próximo do obtido por Simões e Fenner (2010), onde ao avaliarem técnica e economicamente um forwarder na extração de madeira em povoamento de eucalipto de primeiro corte, obtiveram uma DM de 88,35%. O valor obtido ficou abaixo quando comparado com o valor da DM média de 92% obtido por Linhares et al. (2012). Os equipamentos estavam programados para trabalhar em 2 turnos de 8 horas por dia.
A TU média obtida para a frota de forwarders foi de 57,7%, ficando abaixo do obtido por Lacerda et al. (2015), onde foi obtido uma TU média para forwarder de 70,52% ao realizarem uma análise técnico operacional das máquinas utilizadas na extração florestal mecanizada de eucalipto em módulos próprios.
A EO média obtida para a frota de forwarders foi de 71,0%. Esse valor ficou abaixo do obtido por Linhares et al. (2012), onde obteve se um valor de EO médio de 82,2% para os Forwarders. O valor de MTTR médio obtido para a frota de forwarders foi de 83 minutos e o valor de MTBF médio obtido para a frota de forwarders foi de 35,5 horas. Não foram encontrados estudos publicados sobre esses indicadores em forwarders.
A DM média da frota de forwarders próxima à literatura pode ser explicado por não ter ocorrido nenhum evento significativo que pudesse ter diminuído este valor. No caso da DM de 92% obtida por Linhares et al. (2012), esta diferença pode ser explicada pelo fato das máquinas do presente estudo estarem pogramadas para trabalhar três turnos de oito horas. O resultado do diagrama de Pareto para a frota de forwarders está mostrado na Figura 5.
Figura 5 Diagrama de Pareto para a frota de forwarders
300
200
100
75%
50%
100% 0
Fonte: O autor.
25%
0%
Furado Quebrado Desgaste Solto Vedação Danificada Curto-circuito Perda Mau Contato Queimado Atrito Trincado Baixa Pressão Travado Desalinhado Folgado Sujeira Fuga Interna Baixa Tensão Lubrificação… Força Insuficiente Rosca Danificada Baixa Resistência Desregulado Restringido/Obstr… Contaminação Ajuste Errado Superaquecimento Ar no Sistema Desconfigurado Falha na… % Acumulada Frequência Falha
Analisando o diagrama de Pareto, 17% das falhas (Furado, Quebrado, Desgaste, Solto e Vedação Danificada) são responsáveis por 78% do total da quantidade de falhas, o que também corrobora a teoria de Pareto. De acordo com essa análise, estas são as falhas que merecem a atenção por parte da equipe de manutenção.
Totalizando 28% do total de falhas, apresenta se a falha Furado. Ela ocorreu 213 vezes e se deu principalmente em mangueiras. Assim como ocorreu na frota de harvesters, essa quantidade de eventos pode ser explicada pela alta incidência de furos em mangueiras em equipamentos de colheita florestal. Também deve-se acompanhar o consumo de óleo hidráulico das máquinas para mitigar essa falha.
Através da análise da manutenção convencional, por meios dos indicadores de manutenção e do diagrama de Pareto das frotas de harvesters e forwarders, não foi possível
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identificar as falhas que afetaram a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade Também não foi possível identificar falhas pontuais com alto MTTR, falhascom alta frequência e baixo MTTR e falhas com alta frequência e alto MTTR. Estas informações somente podem ser analisadas através do método Jack Knife.
3.2 Análise da eficiência mecânica por meio do método Jack-Knife
O resultado da aplicação do Jack-Knife para a frota de harvesters está mostrado na Figura 6. No quadrante “Falhas Críticas” encontram se as falhas Quebrado, Desgaste, e Curto circuito. Estes eventos obtiveram uma alta frequência e um alto MTTR e possuem a mais alta prioridade por parte da equipe de manutenção.
Figura 6 Diagrama Jack Knife para a frota de harvesters.
Falhas Agudas
Restringido/Obstruído
Desconfigurado
Soldagem com Defeito
Fuga
Falha no Programa Falha na Montagem Baixa Tensão
Queimado Trincado Travado
Fuga Interna
Baixa Resistência
Falhas Críticas
Curto circuito Mau Contato Sujeira
Quebrado Desgaste Solto Vedação Danificada
Furado
Falhas Leves Falhas Crônicas
Fonte: O autor.
A falha Quebrado obteve uma frequência de 397 eventos, sendo a maior parte em mangueiras (Figura 7a). Batidas em árvores desses componentes ajudaram a explicar a alta quantidade de eventos, sendo o ideal desenvolver uma proteção para as mangueiras do cabeçote, bem como reforçar o treinamento dos operadores para uma melhor operação. A operação inadequada, segundo Fontes e Machado (2014), é uma falha encontrada com frequência nas máquinas de colheita florestal. Soldar ou emendar foram ações realizadas algumas vezes para essa falha, porém a maioria foi a troca dos componentes, o que ocasionou um elevado MTTR (94 minutos). Essa falha possui a mais alta prioridade de acordo com o método Jack Knife, devido a seu alto MTTR e sua alta frequência. Eliminar ou mitigar essa falha significaria diminuir o MTTR, aumentar o MTBF, melhorar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade da frota.
A Falha Desgaste ocorreu 406 vezes, principalmente em mangueiras (Figura 7b). Mangueiras desgastadas em máquinas de colheita são comuns, o que explica sua alta frequência.
A maioria das ações para essa falha foi a troca dos componentes desgastados, aumentando o MTTR (84 minutos). Uma estratégia para diminuir o MTTR dessa falha seria analisar as mangueiras com o maior índice de desgaste e deixá las prontas na máquina. Assim, o próprio operador pode trocá las, sem a necessidade de um mecânico, diminuindo assim o tempo de reparo. O mecânico, por sua vez, refaz as mangueiras e as coloca na máquina. Deste modo, sempre haverá mangueiras reservas. Para isto, o operador deve ser treinado. Eliminar ou mitigar essa falha significaria diminuir o MTTR, aumentar o MTBF, melhorar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade da frota.
Curto circuito foi a falha com o maior MTTR (134 minutos), ocorrendo 107 vezes. A alta quantidade de eventos se deve ao fato de que os harvesters possuem vários componentes eletrônicos. O sensor da unidade de medição foi responsável pela maior parte dos eventos. A maioria das ações quando essa falha ocorreu foi a troca da peça, aumentando o MTTR. Uma manutenção preventiva elétrica pode ajudar a reduzir a incidência desta falha. Eliminar ou mitigar essa falha significaria diminuir o MTTR, aumentar o MTBF, melhorar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade da frota.
O resultado da aplicação do Jack Knife para a frota de forwarders está mostrado na Figura 8
No quadrante “Falhas Críticas” encontram-se as falhas Quebrado e Desgaste. Estes eventos obtiveram uma alta frequência e um alto MTTR e possuem a mais alta prioridade por parte da equipe de manutenção.
A falha Quebrado ocorreu 141 vezes, obteve um MTTR de 103 minutos e se deu principalmente em mangueiras e na garra do equipamento (Figura 9a). Um dos fatores que podem ter contribuído para essa falha é a operação incorreta. Reforçar o treinamento com os operadores pode diminuir a incidência dessa falha. Soldar e trocar foram ações realizadas, o que explica o seu alto MTTR. Eliminar ou mitigar essa falha significaria aumentar o MTBF, diminuir o MTTR, melhorar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade da frota. Desgastes em mangueiras (Figura 9b) foram os maiores responsáveis pela falha Desgaste. Essa falha obteve um MTTR de 90 minutos e ocorreu 113 vezes. Foi responsável por 15% do tempo total de parada e também por 15% do número total de falhas.
Figura 8 Diagrama Jack Knife para a frota de forwarders.
Falhas Agudas
Falhas Críticas
100
Desregulado
Fuga Interna Travado Baixa Tensão
10
Baixa Resistência 1
Mau Contato Vedação Danificada
Queimado
MTTR (minutos) Frequência
Quebrado Desgaste Solto
Furado
Falhas Leves
Falhas Crônicas
1.000 1 10 100 1.000
Fonte: O autor.
Figura 9 a) Quebra em garra de forwarder; b) Desgaste em mangueiras de forwarder a) b)
Fonte: Empresa florestal (2019).
A exemplo do que ocorreu com a frota de harvesters, seu MTTR poderia diminuir com o conceito do operador mantenedor. Eliminar ou mitigar esta essa falha significaria aumentar o MTBF, diminuir o MTTR, melhorar a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade da frota.
3.3 Comparação entre os métodos convencionais e o Jack-Knife
Quando se analisou o diagrama Jack-Knife, foi possível classificar as falhas que afetaram a confiabilidade, a disponibilidade e a mantenabilidade dos equipamentos. O Diagrama Jack Knife de ambas as frotas contornou algumas das deficiências do diagrama de Pareto, classificando ainda as falhas em crônicas, agudas e críticas. Seecharan, Labib e Jardine (2018) afirmam que quando comparado ao diagrama de Pareto, o diagrama Jack Knife fornece representações visuais da performance das piores máquinas no que diz respeito à
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frequência e ao tempo de parada, permitindo assim que a equipe de manutenção aplique a estratégia de manutenção apropriada.
A análise pelo método Jack-Knife, considerando as variáveis MTTR efrequência juntas em um mesmo gráfico, permitiu a elaboração de ações corretivas mais assertivas.
Nota se que no diagrama de Pareto da frota de harvesters, falhas pontuais que consumiram um alto MTTR não foram detectadas e, consequentemente, não puderam ser exploradas. Quando aplicado o método Jack Knife, essas falhas foram apresentadas no quadrante “Falhas Agudas” e puderam ser estudadas. A gravidade dessas falhas não foi identificada pelo diagrama de Pareto, pois somente a frequência das falhas foi levada em consideração. Pascual et al. (2009) afirmam que uma pré selecionar um único critério para estabelecer prioridades é uma desvantagem clara do diagrama de Pareto. A deficiência de se analisar somente um fator por vez também é relatada por Marcovicz (2018). Somadas, as falhas agudas tiveram um tempo total de reparo de 18.658 minutos.
O mesmo ocorreu no diagrama de Pareto da frota de forwarders, onde não foi possível visualizar a gravidade das falhas pontuais com alto MTTR. Analisado o diagrama Jack Knife, também pôde se classificar esses eventos como falhas agudas Somadas, essas falhas tiveram um tempo de parada de 7.642 minutos. Nota se que no método Jack Knife a frequência das falhas foi preservada, adicionando somente a variável MTTR.
No diagrama de Pareto de harvester e forwarder, a falha Furado obteve a mais alta frequência, e portanto, possui a mais alta prioridade. Entretanto, ao se analisar o Diagrama Jack Knife dessas frotas, essa falha foi classificada como crônica, pois apesar de possuir uma alta frequência, o tempo para reparo dessa falha é curto.
A ordem de priorização das falhas de um método em relação ao outro foi modificada. No método Jack Knife, as falhas puderam ser tratadas de acordo com suas reais prioridades, diferentemente do diagrama de Pareto. Falhas com alta frequência e alto MTTR tiveram a mais alta prioridade, logo após vieram as falhas pontuais com alto MTTR, seguidas das falhas com alta frequência e baixo MTTR.
O valores médios de DM, TU, EO, MTTR e MTBF foram comparados com a literatura através do método convencional, onde forneceram informações relevantes sobre as frotas de harvesters e forwarders, que puderam ser analisadas através da comparação com a literatura, com o intuito de se obter uma melhor eficiência mecânica. No diagrama Jack Knife, somente foi possível analisar qualitativamente os indicadores DM e MTBF, ou seja, elaborar ações corretivas em determinadas falhas a fim de se melhorar os mesmos. Os diagramas Jack Knife de ambas as frotas não forneceram informações relacionadas à TU e EO.
A fim de se identificar as falhas que afetaram a disponibilidade da frota de harvesters no diagrama Jack Knife, foi necessário utilizar a teroia 80 20 do diagrama de Pareto, mostrando como essa regra ainda é relevante O método Jack Knife não se destina necessariamente a substituir o diagrama de Pareto, pois segundo Knights (2001), ambas as técnicas podem ser utilizadas em conjunto.
É possível notar pontos positivos e negativos tanto no método Jack Knife quanto nos métodos convencionais. Portanto, o método Jack Knife complementa a manutenção convencional e vice versa.
4 CONCLUSÕES
O método Jack Knife possibilitou uma análise de falhas mais aprimorada da frota de harvesters e forwarders. No entanto, informações como a TU e EO não puderam ser analisadas, enquanto que a DM e o MTBF foram analisados apenas qualitativamente.
O diagrama Jack Knife não substitui a análise da manutenção convencional, porém a complementa.
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