Análise de indicadores de desempenho da manutenção de um moinho de bolas

Gomes, Milla Caroline; Andrade, Paulo César de Resende; Costa, Thonson Ferreira

doi:10.15536/thema.15.2018.1089-1103.910

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“…Fonte: Autores Dessa forma, como essa distribuição não foi rejeitada nos testes de aderência para os equipamentos, apresentando valores de nível de significância maiores que 0,05 (Tabela 12) devido ao intervalo de confiança de 95% e os pontos plotados no papel de probabilidade estão próximos a um alinhamento, sendo que a presença de poucos outliers estão relacionados aos eventos de tempos entre falhas que ocorreram em curtos intervalos em relação aos demais, percebe-se que ela descreve satisfatoriamente os tempos entre falhas dos separadores magnéticos. Sendo assim, esse comportamento corrobora com os estudos de Gomes et al (2018) que utilizaram a distribuição de Weibull para a análise de confiabilidade.…”

Section: Resultsunclassified

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Análise de Disponibilidade e Confiabilidade em Separadores Magnéticos em prol da Melhoria Contínua

Coelho,

Pereira,

Barbosa

et al. 2023

Braz. J. Prod. Eng.

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Devido à necessidade de melhoria contínua em busca da redução de falhas em separadores magnéticos no processo de concentração de uma mineração, foi realizada uma análise de disponibilidade e confiabilidade nesses equipamentos (SM-A, SM-B, SM-C e SM-D). Diante disso, o método de pesquisa foi o estudo de caso descritivo, o qual consistiu em realizar análises quantitativas dos indicadores de manutenção. Além disso, foram utilizadas as ferramentas Diagrama de Pareto e FMEA para as tomadas de decisões mais assertivas. Sendo assim, foram calculados os indicadores MTTR, MTBF e Disponibilidade no período de janeiro de 2021 a janeiro de 2023, em que se encontraram valores de disponibilidade referentes a 98,03% para o SM-A, 95,95% para o SM-B, 97,31% para o SM-C e 98,73% para o SM-D. Com o auxílio do software ProConf2000, foi modelada a distribuição Weibull para o cálculo da confiabilidade para uma missão de 360 horas, no qual se obteve valores de 37,26%, 31,40%, 43,13% e 38,81%, respectivamente, para cada equipamento. Por fim, foi realizado o Diagrama de Pareto e discutido as principais falhas encontradas por meio do FMEA. Sendo assim, espera-se que este estudo contribua para as análises dos indicadores de manutenção no intuito de reduzir as falhas dos equipamentos.

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Section: Resultsunclassified

“…Conforme Gomes et al (2018), as empresas definem os indicadores para a gestão da manutenção de acordo com a estratégia adotada com o objetivo de acrescentar relevância para a empresa. Dessa forma, alguns dos indicadores podem ser sugeridos, como: Mean Time Between Failure (MTBF); Mean Time to Repair (MTTR), Disponibilidade e Confiabilidade.…”

Section: Introductionunclassified

Análise de Disponibilidade e Confiabilidade em Separadores Magnéticos em prol da Melhoria Contínua

Coelho,

Pereira,

Barbosa

et al. 2023

Braz. J. Prod. Eng.

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“…In the absence of proper maintenance, the motor progressively wears out and, eventually, a disruptive failure occurs. Failures represent large financial and operational losses due to unplanned corrective repairs and production downtime [6]. Therefore, great attention is paid to the maintenance of induction motors.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Digital Twin-Based Monitoring System of Induction Motors Using IoT Sensors and Thermo-Magnetic Finite Element Analysis

Santos¹,

Tshoombe²,

Santos³

et al. 2023

IEEE Access

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Electric induction motors are the type of motor most commonly operated in industry, and for this reason technologies that predict faults and reduce the corrective maintenance are of great interest. In this context, this paper presents a predictive maintenance tool of electric motors using the concepts of Digital Twin (DT) and Industrial Internet of Things (IIoT). The proposed system is innovative, as it monitors the motor current and temperature by means of sensors and a low-cost acquisition module, and these measurements are sent via Wi-Fi to a database. The concept of DT was leveraged by providing the measurements as inputs to a high-fidelity strongly-coupled model of the monitored monitor, using the Finite Element Method (FEM). The results obtained are satisfactory, because the sensors used presented acceptable errors that do not interfere with the reliability of the results. The computer simulation showed relative errors below 4% in the conductivity analysis and 10% in the temperature analysis. In addition, the simulation allows verifying the internal temperature of the motor, its resistive losses, and the intensity of the magnetic flux at each pole. It is worth pointing out that the internal analysis performed is only possible due to the combination of IIoT and computer simulations. Therefore, they allow a better diagnosis of the motor's operational status and also a time estimate for the next maintenance service, thus being ideal for the industrial sector.INDEX TERMS Condition monitoring, digital twin, finite element analysis, induction motors, Internet of Things.

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