Estudo de caso de controle estatístico e análise de falhas em frota de máquinas agrícolas

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.O trabalho apresenta um estudo de caso com foco sem desenvolvimento da qualidade e levantamento estatístico, use os índices para avaliar o departamento de manutenção de frota automotivo agrícola, especificamente de colhedoras de cana-de-açúcar. O conceito de manutenção é fundamental por desdobrar-se em produtividade, sendo assim um ponto chave para a diminuição de custos de empresas e organizações e conseqüentemente aumentar a competitividade de mercado. O acompanhamento dos processos de manutenção corretiva, preventiva e preditiva possibilitam melhores condições para a tomada de decisão, munindo de informações sobre o controle efetivo dos processos. Nenhum caso específico das colhedoras de cana-de-açúcar ou levantamento estatístico se faz relevante pelas condições de operação da máquina, sempre sujeitas a variação das condições ambientais extremas impactando em desgastes prematuros de partes e peças bem como maior degradação de lubrificantes. Desse modo, índices específicos de manutenção e modelos de distribuição de dados para levantamento de confiabilidade e taxas de falhas são trabalhados, identificando problemas críticos e apontamentos para solução, inserindo uma concepção de engenharia de manutenção. Uma função Weibull em processos industriais têm características interessantes pela flexibilidade de modelagem dos dados e representação grande parte das situações de falhas por possuir parâmetros ajustaveis, conferindo uma distribuição característica para cada situação.The paper presents a case study focused on the development of quality and statistical survey, using indexes to evaluate the department of maintenance of agricultural automotive fleet, specifically sugarcane harvesters. The concept of maintenance is fundamental because it unfolds in productivity, thus being a key point for the reduction of costs of companies and organizations and consequently increase the market competitiveness. The monitoring of corrective, preventive and predictive maintenance processes allows better conditions for decision making, providing vital information to managers for effective process control. In the specific case of sugar cane harvesters, the statistical survey is made relevant by the adverse operating conditions of the machine, which is always subject to variation in extreme environmental conditions, impacting premature wear of parts as well as more degradation of lubricants. Thus, specific maintenance indexes and data distribution models for reliability and failure rate survey are worked out, identifying critical problems and notes for solution, inserting maintenance engineering design. The Weibull function in industrial processes has interesting characteristics due to the flexibility of data modeling and represents a large part of the fault situations, raising parameters such as reliability and failure rate by having adjustable parameters, giving a characteristic distribution for each situation