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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.unb.br/handle/10482/51851
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Titre: Estudo da confiabilidade para caracterização de estratégias de manutenção de equipamentos de climatização industrial no ramo alimentício
Auteur(s): Lira, Conceição Jane Guedes de
Orientador(es):: Piratelli Filho, Antonio
Assunto:: Análise de confiabilidade de equipamentos
Manutenção preventiva
Indústria de alimentos
Date de publication: 13-mar-2025
Référence bibliographique: LIRA, Conceição Jane Guedes de. Estudo da confiabilidade para caracterização de estratégias de manutenção de equipamentos de climatização industrial no ramo alimentício. 2024. 116 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Résumé: Em um ambiente global competitivo, a manutenção desempenha um papel fundamental para a disponibilidade de equipamentos na indústria alimentícia. Este estudo busca equilibrar estratégias de manutenção para otimizar o tempo de atividade dos equipamentos, desenvolvendo um plano preventivo baseado em análises quantitativas, incluindo MTBF (MeanTime Between Failures - Tempo Médio Entre Falhas) e o MTTR (Mean Time To Repair - Tempo Médio até Reparo) e disponibilidade dos equipamentos e do sistema. Na abordagem metodológica adotada neste estudo, 11 modelos de climatizadores industriais foram analisados com base em critérios de desempenho e eficiência. Os dados históricos desses equipamentos foram usados para calcular o MTTR, MTBF e a disponibilidade. Um plano de manutenção preventiva foi elaborado com base nesses resultados. A abordagem seguiu a modelagem estatística usando o software Minitab® versão 16 e as fases do modelo de referência de análise de dados. O teste de Anderson-Darling foi utilizado para avaliar a aderência dos dados a diferentes distribuições probabilísticas. A amostra consistiu em 399 observações dos dados de tempo de reparo e tempo entre falhas. Foram detalhadas as distribuições de probabilidade, como Exponencial, Gama, LogNormal e Weibull, e a abordagem para avaliar a estratégia de manutenção preventiva. Neste estudo, explorou a importância da manutenção preventiva na indústria alimentícia, com foco na confiabilidade e disponibilidade dos equipamentos de climatização. Neste estudo, são utilizados dados históricos e modelagem estatística para analisar o tempo médio entre falhas (MTBF), o tempo médio até reparo (MTTR) e a disponibilidade dos equipamentos. Desenvolveu um plano de manutenção preventiva baseado nesses tempos médios e na disponibilidade, visando otimizar a eficiência e eficácia da produção. Diante das análises realizadas, fica evidente que a implementação de estratégias de manutenção preventiva é fundamental para garantir a confiabilidade e disponibilidade dos equipamentos na indústria alimentícia. A modelagem estatística dos dados permitiu avaliar o desempenho dos equipamentos ao longo do tempo, possibilitando a elaboração de um plano de manutenção eficaz. Recomenda-se a continuidade dessas práticas preventivas para mitigar os impactos das falhas nos processos produtivos e garantir a qualidade e integridade dos produtos alimentícios.
Abstract: In a competitive global environment, maintenance plays a fundamental role in the availability of equipment in the food industry. This study seeks to balance maintenance strategies to optimize equipment uptime, developing a preventive plan based on quantitative analyses, including MTBF (MeanTime Between Failures) and MTTR (Mean Time To Repair). ) and availability of equipment and system. In the methodological approach adopted in this study, 11 models of industrial air conditioners were analyzed based on performance and efficiency criteria. Historical data from these equipment was used to calculate MTTR, MTBF and availability. A preventive maintenance plan was developed based on these results. The approach followed statistical modeling using Minitab® version 16 software and the phases of the data analysis reference model. The Anderson-Darling test was used to evaluate data adherence to different probabilistic distributions. The sample consisted of 399 observations of repair time and time between failure data. Probability distributions, such as Exponential, Gamma, LogNormal and Weibull, and the approach to evaluating the preventive maintenance strategy were detailed. In this study, we explored the importance of preventive maintenance in the food industry, focusing on the reliability and availability of air conditioning equipment. In this study, historical data and statistical modeling are used to analyze the mean time between failures (MTBF), the mean time to repair (MTTR) and equipment availability. Developed a preventive maintenance plan based on these average times and availability, aiming to optimize production efficiency and effectiveness. Given the analyzes carried out, it is clear that the implementation of preventive maintenance strategies is essential to guarantee the reliability and availability of equipment in the food industry. Statistical modeling of the data made it possible to evaluate the performance of the equipment over time, enabling the creation of an effective maintenance plan. It is recommended that these preventive practices continue to mitigate the impacts of failures in production processes and guarantee the quality and integrity of food products.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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