Manutenção e Sistemas de Medição – Análise da Discriminação
1.ª Parte
Nuno R. Costa
IPS-ESTSetubal – CINEA nuno.costa@estsetubal.ips.pt
A qualificação de sistemas de medição é determinante para a adequada execução das atividades de manutenção e não se esgota na análise da repetibilidade e reprodutibilidade. A análise da Discriminação dos sistemas de medição é indispensável para esse propósito, pelo que neste artigo é apresentado um procedimento para a sua realização e um exemplo de aplicação.
INTRODUÇÃO
A gestão e práticas da manutenção em instalações, infraestruturas e equipamentos (IIE) devem ser compatíveis com as exigências que cada vez mais são impostas a estes ativos, nomeadamente em termos de disponibilidade, de desempenho, de fiabilidade, de segurança, de saúde e de implicações ambientais. Para o efeito, intervenções e testes não invasivos passaram a ser uma prática mais frequente [1]. Isto significa que a medição e monitorização de variáveis críticas nas IIE assumem um papel determinante nas atividades de Manutenção, pelo que a qualificação (a avaliação e confirmação da adequação à função) dos sistemas de medição não pode ser ignorada ou menosprezada. Porém, não existem evidências suficientes para se assumir que esta seja uma realidade generalizada em muitas áreas e ramos de atividade [2]. Assim, de forma a contribuir para a adoção de boas práticas no que respeita à qualificação dos sistemas de medição, este artigo tem como objetivo apresentar um procedimento para a análise da Discriminação de sistemas de medição, exemplificar a sua utilização e com isto dar continuidade ao que se apresentou em [2].
1. QUALIFICAÇÃO DE SISTEMAS DE MEDIÇÃO
A competitividade e sustentabilidade dos negócios não é dissociável de medições efetuadas com o necessário rigor e exatidão. De facto, qualquer análise, conclusão e/ou tomada de decisão sobre o processo, o produto e as suas implicações económicas, sociais e organizacionais só são confiáveis se os dados que lhe servirem de base tiverem o devido “pedigree”, o que inclui terem sido recolhidos por sistemas de medição qualificados para o efeito [3]. Infelizmente, o pedigree (qualidade) dos dados ainda não é suficientemente valorizado relativamente à quantidade de dados, nomeadamente porque a quantidade mínima de dados da qual é possível retirar informação fiável que sirva de base à compreensão ou à tomada de decisão sobre um determinado fenómeno pode, em certos casos, ser definida e validada estatisticamente. Outra razão poderá ser a de assumir-se, erradamente, que quanto maior for a quantidade de dados melhor [4]. Por conseguinte, é importante frisar que muitos dados não é sinónimo de dados com pedigree
No contexto académico, dados de origem e exatidão duvidosa, incompletos, alterados e/ou viciados têm beliscado a integridade do processo científico de geração de conhecimento, em particular na área das ciências, dando origem ao que se tem chamado de “crise de reprodutibilidade ou replicabilidade” [5-7]. Num contexto organizacional
é esperado que isto também não ocorra, porque as consequências poderão ser imprevisíveis e o seu impacto dificilmente quantificável. No entanto, é sabido que existe uma grande diferença entre aquilo que teoricamente deve ser feito e aquilo que, efetivamente, as empresas fazem na prática em termos da recolha, tratamento e análise dos dados relevantes para monitorizar, avaliar e melhorar as suas práticas e a gestão dos seus ativos. Muitas empresas poderão não recolher, tratar e/ou analisar esses dados, mas será, certamente, grande o conjunto daquelas que têm adquirido e fazem uso dos recursos humanos e tecnológicos necessários para prevenir ou identificar problemas numa fase precoce, prolongar a vida útil, melhorar o desempenho, garantir a fiabilidade e a segurança das IIE, para além da redução dos custos da sua operação.
Na prática, a evolução tecnológica, a digitalização e os novos métodos/técnicas/ferramentas de análise de dados tem influenciado positivamente a gestão da manutenção (a política, a estratégia, o planeamento, a programação das atividades de manutenção e o procedimento de intervenção) nas IIE e, por consequência, o custo, a qualidade, o tempo de resolução e o resultado das atividades de manutenção executadas, reforçando assim a importância da função Manutenção nas organizações [8].
Ainda que a utilização da realidade virtual e da inteligência artificial (métodos e tecnologias que permitem fazer diagnósticos, definir e automatizar tarefas sem a intervenção de um humano) no treino e na execução de atividades de manutenção estejam numa fase embrionária em contexto industrial [9-11], a recolha de valores de temperatura, humidade, pressão, caudal, nível, velocidade, vibração e a sua análise em tempo real de forma completamente automatizada é já uma realidade em muitas empresas. Apenas como exemplos, hoje é possível recolher informação em tempo real da condição de equipamentos tão diversos como tanques e silos de betão armado ou estações de bombeamento de águas residuais. Com essa informação pode-se definir o momento e o tipo de intervenção a efetuar, tal como é possível detetar infiltrações de água que ainda não deram sinal de ocorrência, falhas no isolamento térmico e fissuras em edifícios/infraestruturas.
Recolher dados é uma prática de valor acrescentado em qualquer empresa que não pode ser ignorada ou menosprezada. Além do mais, existe tecnologia disponível para o efeito e a um preço acessível. Porém, em Portugal, ainda existirão empresas que não utilizam indicadores de manutenção (25,8 %, de acordo com [12]), nem conhecem o valor médio mensal do índice de Eficiência Geral do Equipamento (92 % das