Espacios. Vol. 35 (Nº 2) Año 2014. Pág. 16


Manutenção aplicada a equipamentos do sistema elétrico por intermédio de ferramentas da qualidade

Maintenance equipment applied to the electrical system through quality tools

Diego Gomes de MATOS 1, José de SOUZA 2, Clayton André de OLIVEIRA Motta 3, Lirio SCHAEFFER 4

Recibido: 11/12/13 • Aprobado: 08/01/14


Contenido

RESUMO:
O presente artigo apresenta os resultados de uma pesquisa empírica com abordagem quantitativa. Demonstrando a manutenção aplicada em transformadores do sistema elétrico de distribuição de energia, na qual foram utilizadas as ferramentas da qualidade: FMEA, brainstorming e diagrama de causa e efeito. Utilizaram–se dados reais referentes a uma amostra de nove transformadores de distribuição. Contudo a priorização nas intervenções de manutenção é baseada nas informações apresentadas pelas ferramentas da qualidade. Desta forma comprovou-se a redução do número de interrupções nestes equipamentos.
Palavras-chave: Interrupção; Energia; FMEA; Diagrama de causa e efeito.

ABSTRACT:
This article presents the results of an empirical research with quantitative approach. Demonstrating the maintenance applied in transformers electrical system power distribution, in which we used the tools of quality: FMEA, brainstorming, and cause and effect diagram. We used real data pertaining to a sample of nine distribution transformers. However prioritizing the maintenance work is based on information submitted by the tools of quality. So it was proven to reduce the number of interruptions in such equipment.
Key-words: Interruption; Energy; FMEA; Cause and effect diagram.


1. Introdução

A qualidade de energia elétrica está vinculada a um universo de anomalias que podem ocorrer no sistema elétrico. As anomalias podem acontecer desde a geração de energia até as instalações internas da unidade consumidora, podendo provocar inúmeras falha no sistema. As falhas podem ser definidas como qualquer alteração que impeça a entrega de energia elétrica de qualidade ao cliente final (Franco, 2005).

 (Redundante, sugiro retirar) A complexidade na eliminação dos distúrbios não está somente na quantidade de possibilidades de ocorrência das amomalias e nos efeitos negativos que estas falhas podem ocasionar (Deckmann; Pomilio, 2010).

Considerando a importância da confiabilidade no sistema elétrico de energia, conforme Borba, Vaz e Coelho (2006), evidencia-se a necessidade de um método que indique qual a prioridade em termos de manutenção corretiva.

Dentro da gestão da maioria das concessionárias de energia, não existe uma coerência no que se refere ao planejamento da manutenção. Boa parte das manutenções, nas concessionárias, é programada através de critérios que não seguem uma uniformidade. O planejamento da manutenção executado criteriosamente é um dos principais fatores que podem determinar um alto índice de confiabilidade do sistema elétrico.

A confiabilidade do sistema elétrico é muito importante tanto para os clientes como para as concessionárias, visto que para os clientes é fundamental a utilização da energia em seu dia a dia. Por outro lado a venda deste produto é o que garante a continuidade da existência das empresas do mesmo ramo.

O presente artigo demonstra os resultados da aplicação de ferramentas da qualidade com a meta de reduzir o número de interrupções e avarias nos equipamentos vinculados à rede de distribuição de energia elétrica. O estudo proposto, ocorreuem um município atendido por uma concessionária de energia do estado do Rio Grande do Sul.

2 Revisão Teórica

2.1 Sistema Elétrico de Distribuição

O sistema elétrico de distribuição de energia é composto de instalações e equipamentos elétricos que possibilitam a distribuição de energia elétrica. A configuração deste sistema tem como objetivo o fornecimento de energia ao cliente final (BORBA; VAZ; COELHO, 2006).

2.1.1   Interrupções no Sistema Elétrico de Energia

Uma interrupção no sistema elétrico significa a descontinuidade no fornecimento de energia elétrica a um determinado cliente, ou a um conjunto deles (ANEEL, 2010).

A energia elétrica é diferenciada dos demais insumos industriais. Ela tem que estar disponível para consumo sempre que é requerida, não tem como ser armazenada pelos clientes e também não pode ser transportada pelos meios usuais de transporte. A qualidade de fornecimento da energia elétrica depende exclusivamente das empresas que a produzem e distribuem (Kundur et al., 2010) e (SILVA et al., 2010).

A melhoria da qualidade de energia vem ao encontro à redução dos índices de interrupção no fornecimento, e estes itens devem ser metas constantes para as concessionárias de energia (KAGAN e OLIVEIRA, 2008).

2.2 Ferramentas da qualidade

Pertence e Melleiro (2010) afirmam que as ferramentas de qualidade são métodos utilizados para indicar, quantificar e avaliar as falhas que atrapalham o andamento dos processos produtivos de serviços e produtos. Tais métodos, ou ferramentas, como são mais conhecidas, fazem parte de um conjunto de metodologias estatísticas básicas utilizadas para a otimização de produtos, serviços e processos. As mesmas podem ser consideradas como técnicas ou instrumentos utilizados para o alcance do objetivo proposto.

A aplicação demonstrada neste artigo foi baseada em ferramentas de melhoria de processos que são: (i) Brainstorming, (ii) FMEA, (iii) Diagrama de Causa e Efeito.

2.2.1 Brainstorming

Segundo Leal et al. (2011) brainstorming é uma ferramenta de geração de ideias, que tem sido utilizada com grande frequência nas organizações. Essa ferramenta apresenta uma grande adesão nos setores de qualidade do corpo industrial brasileiro. O brainstorming é uma conversa com direcionamento específico para solução de um problema, uma troca de sugestões sobre determinado tema. É um método cuja ideia principal consiste na ausência de pré-julgamento. Logo, serão aceitas todas as sugestões. Está falando somente do Brainstorming, não misturar.

2.2.2 FMEA

Failure Mode and Effect Analysis – FMEA significa Análise de Modos de Falha e seus Efeitos. Seu conceito está relacionado à ferramenta utilizada para indicar onde pode ocorrer uma falha em um processo ou em um equipamento. Esta ferramenta direciona as principais possibilidades de falhas, demonstrando o grau de impacto de cada uma (Palady, 2007).

Carbone e Tippett (2004) afirmam que no desenvolvimento do FMEA são evidenciadas as possibilidades que podem reduzir ou eliminar as possíveis falhas. Os dados de entrada são definidos por uma equipe multifuncional para assegurar a confiabilidade.

Segundo Fernandes (2005), o potencial de risco em cada modo de falha está diretamente ligado ao seu impacto ao cliente, logo, o potencial de risco representa a severidade, a probabilidade da sua detecção e a probabilidade de ocorrência. O método que se utiliza para medir o risco de cada falha é a multiplicação dos três fatores, isto é, o produto da ocorrência, severidade e detecção. O resultado do produto S x O x D, vai de 1 a 1000 e denomina-se como número potencial de risco, ou Risk Potential Number – RPN.

Na aplicação do FMEA do processo ou produto, devem-se verificar as possíveis falhas, indicar para cada uma delas suas causas e seus efeitos. Em seguida, indica-se as atitudes tomadas para detecção e prevenção de falhas e se compara relacionando “pesos” para avaliar os riscos de cada causa de falha (Leal; PINHO; ALMEIDA, 2006).

Após análise do panorama apresentado pelo FMEA, devem-se aplicar as melhorias necessárias para redução das falhas de acordo com o diagnóstico apresentado pela ferramenta (Palady, 2007) e (Miyazaky; Maneira; Assis, 2011).

2.2.3 Diagrama de Causa e Efeito

Diagrama de Causa e Efeito, também conhecido como Diagrama de Ishikawa ou Espinha de Peixe, auxilia na indicação das causas de determinada falha de maneira hierárquica. (Sabino; Mariani Jr.; Sabino, 2011).

Miguel (2006) apud Fornari Jr. (2010) afirma que, em seu modelo básico, as causas são agrupadas considerando a metodologia dos 6M, indicando falhas em máquinas, materiais, meio ambiente, métodos, mão de obra, medidas. Contudo, o brainstorming e o diagrama de causa e efeito são ferramentas complementares, porque incentivam a elaboração de planejamentos para o equacionamento de problemas.

3 Desenvolvimento

3.1 Cenário

Compreende dois municípios, Santo Antônio da Patrulha e Caraá, ambos abrangem uma vasta área de atendimento, em um total de 1342,33 km², e possuem em torno de 20 mil clientes. Dentre estes destacam-se, em especial, as fábricas de rapaduras, cachaça e de calçados, além de empresas do ramo metal-mecânico (CEEE, 2013).

A empresa possui 1.477 transformadores de distribuição de energia instalados em sua área de atendimento (CEEE, 2013).

3.2 Determinação da demanda

Redução de interrupções e avarias em transformadores do sistema de distribuição de energia que tiveram maior número de interrupções no ano de 2012, com base nas ferramentas da qualidade, Brainstorming, FMEA e Diagrama de causa e efeito.

3.3 Amostra das Interrupções

A amostra foi baseada em interrupções e avarias de transformadores de distribuição da concessionária de energia e tomará como base o ano de 2012, onde foram selecionados nove (9) transformadores que tiveram número de atuações igual ou maior que cinco (5) interrupções. Os números apresentados equivaleriam a mais do que uma interrupção a cada três meses.

3.4 Metodologia

A pesquisa realizada foi de natureza empírica e sua abordagem foi quantitativa. Segundo Boente e Braga (2004) a pesquisa aplicada tem como principal finalidade a solução de um problema, demonstrando resultados práticos em sua aplicação.

Foram utilizadas por base as seguintes ferramentas: FMEA, brainstorming, Diagrama de Causa e Efeito, e Relatório de Atuações em equipamentos no sistema Elétrico de Distribuição de Energia.

4. Estudo Aplicado

4.1 Planejamento

O primeiro passo na aplicação da metodologia foi consultar, nos arquivos da concessionária, todas as reclamações de falta de energia ocorridas no ano de 2012, selecionando transformadores que tiveram um número de interrupções maior ou igual a cinco (5), critério que foi estabecido considerando que este número equivaleria a mais de um atendimento de falta de energia por trimestre no mesmo transformador.

Em um segundo momento foram mapeadas e tabuladas todas as causas de interrupção de cada transformador de distribuição e, após, foram classificadas por tipo.  Para uma melhor seleção de avarias, classificaram-se as mesmas como sendo, interferência vegetal, sobrecarga, condutor, entre outras.

Foi utilizada a técnica de brainstorming para verificar as causas das interrupções que constavam como causa desconhecida, elo fusível ou avaria do transformador. Visto que as mesmas não são causas que especifiquem realmente qual foi o elemento que occasionou a interrupção. Logo devem ser tratadas por outra metodologia.

A Figura 1  apresenta as causas de interrupções e avaraia do transformador D, ilustrando  de modo lógico as sugestões indicadas durante a sessão de brainstorming.

Esta ilustração foi realizada com base no transformador D, considerando que foi o equipamento que teve um maior número de interrupções entre os selecionados como amostra da pesquisa, além de ter ocorrido também uma avaria no mesmo equipamento.

Figura 1 - Diagrama de Causa e Efeito TR D

Descrição: diagrama 

Fonte – Dos autores

4.1.1 Etapa 3 – FMEA e Análise dos dados

Após a identificação dos motivos de interrupção dos transformadores e da avaria de um dos mesmos, foi utilizada a ferramenta FMEA para determinação das causas prioritárias em termos de manutenção.

Na criação do FMEA foram utilizadas o número de interrupções para determinar o valor da variável Ocorrência; já os valores de Severidade e Detecção foram pré-estabelecidos pela mesma equipe multidisciplinar que determinou o Diagrama de Causa e Efeito.

4.1.2 Etapa 4 – Planejamento da Manutenção

Após análise realizada com  base nos valores de RPN indicados no Quadro 1, que ilustra a ferramenta FMEA, foi efetuado o planejamento da manutenção dos transformadores. Os valores de RPN mais elevados em cada transformador foram destacados em negrito para facilitar a visualização. Estes valores foram recalculados considerando como ficaram após a execução das manutenções, demonstrando a grande redução do risco potencial.

Quadro 1 – FMEA

Fonte – Dos autores

4.2 Execução

A partir da priorização das causas indicadas com os valores de RPN mais elevados pela ferramenta FMEA, foram programadas as manutenções nos transformadores.

Estas manutenções foram executadas em campo pela Equipe de Manutenção de rede de distribuição, entre os meses de abril e maio de 2013.

4.3 Análise dos Resultados

4.3.1 Análise

Foram coletados os dados de interrupções nos transformadores selecionados, após a execução das manutenções, e houve considerável redução no número de interrupções. Na Figura 2 é apresentado o gráfico das interrupções em transformadores de distribuição comparando as interrupções antes, e após as ações de manutenção corretiva.

Figura 2 – Gráfico interrupções x interrupções após ações

Fonte – Dos autores

A Figura 2 mostra que ocorreram interrupções apenas nos transformadores A, D e G, porém em todos os casos houve redução do número de interrupções. Considerando a amostragem de junho a outubro de 2013, ocorreram uma interrupção no trasnformador A ocasionada por descarga atmosférica, duas no transformador D oriundas de interferência vegetal e uma interrupção no transformador G referente a ramal de ligação em curto-circuito devido a desgaste na isolação do material.

A Figura 3 mostra os valores de RPN apresentados antes e após as ações de melhoria. Estas ações foram realizadas com o objetivo de executar manutenção corretiva com foco nas causas de interrupção indicadas pelo FMEA.

No eixo Y do gráfico foram ilustradas as causas referenciando os devidos tranformadores, no eixo X constam os valres de RPN antes e após as ações de melhoria.

Figura 3 – Gráfico RPN X RPN após ações

Fonte – Dos autores

Após análise dos dados apresentados no FMEA, podemos apresentar os seguintes dados de redução do RPN nas causas onde foram direcionados os recursos de manutenção, sendo que, conforme a figura 9, a menor redução foi 50%, e a maior redução no potencial das causas foi de 80%.

Considerando os resultados finais apresentados, foi possível estabelecer um comparativo entre a pesquisa apresentada, e uma das referenciadas. Com relação ao RPN, a pesquisa demonstrada por Miyazaky, Maneira e Assis (2011), indicou uma redução média de 80,73% nos Potenciais modos de falha. Os autores afirmam que esta redução se deu devido à priorização da resolução das principais causas de falhas indicadas pelo FMEA. Não foi possível realizar comparações com as demais pesquisas referenciadas.

5 Considerações Finais

Verificou-se que, com a respectiva aplicação das ferramentas da qualidade foi possível a redução do número de interrupções nos equipamentos de distribuição de energia elétrica, que foi o foco principal do trabalho em análise.

Outro fator importante foi o aumento no faturamento da concessionária devido à redução da energia interrompida. Isso vem ao encontro do aumento da satisfação dos consumidores, evidenciando um fortalecimento da imagem da empresa.

Desta forma, no que se refere ao sistema elétrico de distribuição, evidenciou-se a melhoria da confiabilidade do mesmo, justificada pela considerável redução no número de interrupções dos equipamentos escolhidos para a pesquisa.

Para análise dos resultados considerou-se uma amostragem de cinco meses após a execução das manutenções indicadas pela ferramenta FMEA e demais aqui utilizadas. Foi comprovado, conforme observado nesse artigo que o uso das ferramentas é uma boa alternativa de solução de problemas. A considerável redução das interrupções, além da eliminação da avaria de transformadores dentre aqueles que foram pré-selecionados para a pesquisa, mostraram a eficácia da aplicação das três ferramentas da qualidade propostas.

Com a inclusão de um número maior de variáveis que interferem na confiabilidade do sistema elétrico, esta metodologia pode ser aplicada como base para priorização dos investimentos de uma concessionária, estabelecendo com isto uma maior assertividade nas manutenções relacionadas à qualidade do fornecimento de energia.

Referências

ANEEL, PRODIST - Procedimentos de distribuição de energia elétrica: cartilha de acesso ao sistema de distribuição. Brasília: ANEEL, 2010.

BALTAZAR, Antônio Carlos dos Santos. Qualidade de Energia no Contexto da Reestruturação do Setor Elétrico. São Paulo: USP, 2007.

BOENTE, Alfredo; BRAGA, Gláucia. Metodologia Científica Contemporânea para Universitários e Pesquisadores. Rio de janeiro: Brasport, 2004.

BORBA, Cecilia M; VAZ, Otávio R.; COELHO, Jorge. Análise de Causa de Falhas e Desempenho de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica. Florianópolis: UFSC, 2006.

Campos, Alessandro; Silva, Iris Bento da. Avaliação de um sistema de gestão da qualidade em um escritório de projetos de arquitetura – Estudo de caso. Revista Espacios, Caracas, v.33, no.12, p.05, 2012.

CARBONE, Thomas A.; TIPPETT, Donald D.; - Project Risk Management Using the Project Risk FMEA. Engineering Management Journal, Huntsville – United States of America, December 2004, v.16, no.4, p. 28-34.

CEEE – Informações Institucionais - Disponível em: <http://www.ceee.com.br/pportal/ceee> Acesso em: 12 jun 2013.

DECKMANN, Sigmar Maurer.; POMÍLIO, José Antenor. Avaliação da Qualidade da Energia Elétrica. Campinas: UNICAMP, 2010.

FERNANDES José Márcio Ramos. Proposição de abordagem integrada métodos da qualidade baseado no FMEA. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção), 117 p.  Curitiba: PUC-PR, 2005.

FIDALGO, João Emanuel Lós Reis. Maximização de Receita de Concessionária de Transmissão de Energia Elétrica Através da Otimização da Manutenção. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), 109 p. São Paulo: Universidade de São Paulo, 2007.

Fornari Junior, Celso Carlino Maria. Aplicação da Ferramenta da Qualidade (Diagrama de Ishikawa) e do PDCA no Desenvolvimento de Pesquisa para a reutilização dos Resíduos Sólidos de Coco Verde. Revista INGEPRO – Inovação, Gestão e Produção, setembro de 2010, vol.02 no.09.

FRANCO, Edgard. Qualidade de Energia – Causas, Efeitos e Soluções.  2005. Disponível em: <http://www.engecomp.com.br> Acesso em 05 mar 2013

KAGAN, Nelson; OLIVEIRA, Barioni Carlos Cesar de. Reconfiguração de Redes de Distribuição de Energia Elétrica: Através de Ferramenta para Solução de Problemas de Decisão com Múltiplos Objetivos e Incertezas. São Paulo: USP, 2008.

Kundur, Prabha; Paserba, John; Ajjarapu, Venkat; Göran, Andersson; BOSE, Anjan; Canizares, Claudio; Nikos, Hatziargyriou et al. . "Definition and classification of power system stability IEEE/CIGRE joint task force on stability terms and definitions." Power Systems, IEEE Transactions. v.19, no.3, p.1387-1401, 2004.

LEAL, Aline Amarla; MAIA, Maria Celeste de Souza; MEDEIROS, Denise Dumke de; SARREA JR, Euler. A Qualidade como diferencial competitivo: Uma proposta para a indústria de embalagens plásticas de alimentos do Recife. Anais. XXXI ENCONTRO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. Belo Horizonte, 2011.  

LEAL, Fabiano; PINHO, Alexandre Ferreira de; ALMEIDA, Dagoberto Alves de. Análise de Falhas Através da Aplicação do FEMEA e da Teoria Grey. Revista Gestão Industrial, n°. 01, Ponta Grossa: UTFPR, 2006.

MIYAZAKI, Daniele; MANEIRA, Fabio; ASSIS, Marcos. Estudo de caso: Implantação do FMEA de processo em uma linha de montagem de uma caixa de câmbio. Monografia (Engenharia de Produção), 93p. Curitiba,  FAE – Centro Universitário, 2011.

Palady, Paul. FMEA Análise dos Modos de Falha e Efeitos: Prevendo e Prevenindo Problemas Antes que Ocorram. p.270, São Paulo: Ed. Instituto IMAM, 2007.

Pertence, Poliana Priost; Melleiro, Marta Maria. Implantação de ferramenta de gestão de qualidade em Hospital Universitário. Revista Escola de EnfermagemUSP,  São Paulo, v. 44, n. 4, 2010.

PESSANHA, José Francisco Moreira; SOUZA, Reinaldo Castro; LAURENCEL, Luiz da Costa.  Utilizando a Análise Envoltória de Dados na Regulação da Continuidade do Fornecimento de Energia Elétrica. Anais. XXXVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL. Gramado, 2005.

Sabino, CVS; Mariani Júnior, R. O uso do diagrama de Ishikawa como ferramenta no ensino de ecologia no ensino médio. Revista Educação & Tecnologia, Belo Horizonte, v.14, no.3, p. 52/57, set/dez 2009.

SILVA, Nivaldo Pereira da; Francisco, Antonio Carlos de; Kovaleski, João Luiz; Thomaz, Marcos Surian. Avaliação do impacto das descargas atmosféricas na qualidade de energia fornecida pelas concessionárias: estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia do sul do país. Revista Espacios, Caracas, v.31, no.3, p.31, 2010.


1 Faculdades Integradas de Taquara – FACCAT – Taquara – RS – Brasil diego.matos@ceee.com.br
2 Instituto SENAI de Inovação – Soluções Integradas em Metalmecânica – Rio Grande do Sul – RS – Brasil souza.jose@senairs.org.br
3 Instituto SENAI de Inovação – Soluções Integradas em Metalmecânica – Rio Grande do Sul – RS – Brasil clayton.motta@senairs.org.br
4 Laboratório de Transformação Mecânica – LdTM – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul – RS – Brasil schaeffer@ufrgs.br



Vol. 35 (Nº 2) Año 2014
[Índice]

[En caso de encontrar algún error en este website favor enviar email a webmaster]