Aplicação da metodologia RCM em equipamentos de tomografia computorizada e da especialidade de imagiologia

Trabalho final de mestrado para obtenção do grau de mestre em Engenharia BiomédicaÉ geralmente reconhecido que as Unidades de Cuidados de Saúde (UCS) são alvo de uma fatura anual considerável com origem nos seus Serviços de Manutenção Interna (SMI). É também reconhecido que a gestão da manutenção de equipamentos biomédicos, como, por exemplo, os da especialidade de imagiologia, são objeto de procedimentos de manutenção, ao longo do seu ciclo de vida, definidos e implementados unicamente pelos seus fabricantes. Embora a Manutenção Centrada na Fiabilidade (RCM) seja aplicada com sucesso há muito tempo em equipamentos da área industrial, proporcionando melhorias significativas em eficácia e eficiência, não o é contudo em equipamentos biomédicos da área da saúde. Verifica-se mesmo uma quase inexistência de estudos ou análises na gestão deste tipo de equipamentos. Surge assim uma oportunidade para esta dissertação, face à necessidade, de garantir níveis elevados de fiabilidade, disponibilidade, segurança e economia nesta vertente de equipamentos biomédicos. É com este objetivo que o presente trabalho foi desenvolvido, recorrendo-se aos conceitos e metodologia RCM para os aplicar a um equipamento da especialidade de imagiologia, especificamente, a um equipamento de Tomografia Computorizada (TC). Esta abordagem, embora fazendo uso de metodologias de análise já existentes e conhecidas na engenharia da manutenção, incorpora atualmente uma nova revolução industrial – a Indústria 4.0. Neste sentido, face aos contínuos avanços tecnológicos proporcionados pela digitalização e sensorização, reforça-se a necessidade de implementar políticas de manutenção adequadas a cada momento do ciclo de vida de um qualquer equipamento, proporcionando fiabilidade e disponibilidade otimizadas e contribuindo para a minimização dos custos de manutenção. A ampola de raios X de um modelo específico de TC foi selecionada para esta análise, tendo em conta o seu comportamento em falha devido a vários modos concorrentes. Na impossibilidade de implementação de sensorização e, logo, de adoção da política de manutenção preventiva condicionada online, explorou-se a possibilidade de adoção da política de manutenção preventiva sistemática. Tendo em conta a natureza estocástica do problema, recorreu-se à técnica de simulação de Monte-Carlo, de modo a analisar o comportamento em falha resultante do conjunto dos vários modos atuantes na ampola e determinar a periodicidade ótima económica da sua substituição preventiva. No seguimento da vertente económica, esta análise foi estendida a duas outras circunstâncias comuns e complementares em manutenção de equipamentos: - Antecipar ou não a substituição preventiva de um componente, aproveitando a paragem do equipamento ao qual pertence, quando ocorre uma falha noutro componente; - Manter um componente crítico caro (ampola de raios X) em stock ou adquiri-lo somente de cada vez que se verificar a sua falha. O caso aqui estudado permitiu concluir como é importante para os utilizadores de equipamentos médicos realizarem os seus próprios estudos, recorrendo a métodos científicos comprovados, de modo a adaptarem continuamente as políticas de manutenção às condições específicas que se possam deparar durante a fase de exploração daqueles, na prossecução da máxima disponibilidade, segurança e eficiência económica.It is generally recognized that in Health Care Units the internal maintenance service usually results in a significant annual bill. In a similar way the management of biomedical equipment are also under maintenance procedures throughout their life cycle, usually defined and implemented by their manufactures. As an example of this we have the imaging equipment. Although Reliability Centred Maintenance (RCM) methodology has been successfully applied for a long time upon industrial equipment, providing significant improvements in efficiency and effectiveness, the same is not verified in biomedical equipment for health purposes. It is verified a lack of studies or analysis about the management of this type of equipment. Based on this, raises an opportunity for this dissertation to fulfil the necessity of assuring high levels of reliability, availability, safety, and economy in the biomedical equipment field. It is with this purpose that the present work was developed using the concepts and RCM methodology upon a specific imaging equipment, a Computed Tomography (CT) scan. This approach uses existing and known methodologies on the field of maintenance engineering, including some recent concepts regarding the fourth industrial revolution - Industry 4.0. In this sense and facing the continuous technological advances using digitalisation and sensing instrumentation, there is an increased need to implement adequate maintenance policies in every stage of an equipment life cycle, providing an optimized reliability and availability contributing to the minimisation of maintenance costs. For this analysis we selected an X-ray tube of a specific CT model considering its failure behaviour due to several competing modes. In the impossibility to implement a sensor system and, therefore, to adopt an online condition based maintenance policy, it was explored the possibility of adopting a systematic preventive maintenance policy. Considering the stochastic nature of the problem the Monte-Carlo simulation technique was used in order to analyse the failure behaviour resulting from all several modes acting on the X-ray tube and to determine the optimal economic periodicity of its preventive substitution. In the scope of the economic aspect this analysis was extended to other two common and complementary circumstances about equipment maintenance: - To anticipate, or not, the preventive replacement of a certain component by using the moment when the equipment stops when a failure occurs in any other component; - To keep an expensive critical component (X-ray tube) in stock or to purchase it only each time it is found to be defective. The case study under analysis shows how important is for the users of medical device to carry out their own studies using proven scientific methods in order to continuously adapt maintenance policies to specific conditions that may arise during the equipment’s life cycle and pursuing maximum availability, safety, and economic efficiency.N/