MANUTENÇÃO PREDITIVA: UMA ANÁLISE DE QUALIDADE E CONFIABILIDADE

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São Luís

2017

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Ficha elaborada pela bibliotecária Darlene Santos Barros CRB

 

        Ficha elaborada pela bibliotecária Darlene Santos Barros CRB 522-MA

FELIPH ROGER BARROS PADILHA

MANUTENÇÃO PREDITIVA:

UMA ANALISE DE QUALIDADE E CONFIABILIDADE

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Pitágoras do Maranhão, como requisito parcial para a obtenção do título de graduado em Engenharia Mecânica.

BANCA EXAMINADORA

Prof(ª). Msc. Thiago Santana de Oliveira.

Prof(ª). Esp. Isaque Silva dos Santos.

Prof(ª). Esp. José Wilson Coelho de Souza.

São luís, 08 de dezembro de 2017.

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Dedico este trabalho a minha família e pessoas que são importantes na minha vida.

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AGRADECIMENTOS

Agradeço primeiramente a Deus, por a cada dia me abençoar e me prover forças para lutar e alcançar meus objetivos.

Agradeço também minha família que sempre me apoiou e deu suporte para lutar e ir em busca dos meus objetivos.

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PADILHA, Feliph Roger Barros. Manutenção Preditiva: Uma análise de qualidade e confiabilidade. 2017. 34. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Mecânica) – Faculdade Pitágoras, São Luís, 2017.

RESUMO

O presente trabalho apresenta um estudo sobre a manutenção preditiva e suas técnicas de monitoramento.  Abrangendo a evolução da manutenção que é importante para o entendimento do seu processo de implantação, as mudanças que ocorrem ao longo do tempo e as reações que essas mudanças provocam nas organizações.  Como o foco da manutenção preditiva é predizer as falhas, contribui para atuação e competitividade no mercado, apesar da comprovada eficiência as técnicas preditivas ainda são pouco utilizadas pelas empresas, até mesmo por falta de conhecimento dos conceitos e métodos, no qual fazem com que essa metodologia seja responsável por ganhos tão positivos para as organizações, ganhos esses que vão desde a produção até o que as empresas mais visam, que é a redução dos custos inerentes a manutenção.

Palavras-chave: Técnicas preditivas; Gerenciamento de manutenção; Falhas; Condições de funcionamento.

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PADILHA, Feliph Roger Barros. Predictive Maintenance: An analysis of quality and reliability. 2017. 34. Course Completion Work (Mechanical Engineering) - Pitágoras College, São Luís, 2017.

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ABSTRACT

The present work presents a study on predictive maintenance and its monitoring techniques. Covering the evolution of maintenance that is important for understanding your deployment process, the changes that occur over time, and the reactions that these changes bring on organizations. As the focus of predictive maintenance is to predict failures, it contributes to market performance and competitiveness, despite the proven efficiency, predictive techniques are still little used by companies, even for lack of knowledge of the concepts and methods, in which methodology is responsible for gains so positive for the organizations, gains that range from production to what companies are aimed at, which is the reduction of maintenance costs.

Key-words: Predictive techniques; Maintenance management; Faults; Operating conditions.

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO        13

2 contexto histórico da manutenção        15

2.1 PRIMEIRA GERAÇÃO        15

2.2 SEGUNDA GERAÇÃO        16

2.3 TERCEIRA GERAÇÃO        17

2.4 QUARTA GERAÇÃO        17

3 CLASSIFICAÇÃO DA MANUTENÇÃO        18

3.1 MANUTENÇÃO CORRETIVA        18

3.1.1 Manutenção Corretiva não Planejada        18

3.1.2 Manutenção Corretiva Planejada        18

3.2 CONCEITUANDO MANUTENÇÃO PREDITIVA        19

4 MANUTENÇÃO PREDITIVA E SUAS TÉCNICAS DE ANÁLISE E ACOMPANHAMENTO        21

4.1 ACOMPANHAMENTO PREDITIVO        21

4.1.1  Vibração        22

4.1.2 Temperatura         22

4.1.3 Lubrificação        23

4.2 TÉCNICAS pREDITIVAS        23

4.2.1 Análise de vibração        23

4.2.2 Ferrográfia        25

4.2.3 Ultrassom        26

4.2.4 Líquidos Penetrantes        26

4.1 Partículas Magnéticas        28

4.1 Termográfia        29

5 FATORES-CHAVE PARA SUCESSO DA MANUTENÇÃO PREDITIVA        30

5.1 ganhos com a implantação da manutenção preditiva        31

5.2 vantagens competitivas da manutenção preditiva        34