O que é o Mean Between Failures (MTBF)?
O tempo médio entre falhas (MTBF) indica o tempo médio entre avarias do equipamento. Normalmente expresso em horas, o MTBF é utilizado para bens grandes e complexos que são capazes de ser restaurados ao funcionamento. O cálculo contabiliza especificamente o tempo entre paragens não planeadas - manutenção não programada.
O MTBF ajuda as equipas a antecipar e a prepararem-se melhor para potenciais problemas com antecedência e, em última análise, permite às equipas de manutenção reduzir o dispendioso tempo de paragem não planeado. O MTBF é um importante KPI de manutenção para acompanhar a eficácia global dos seus esforços de manutenção. Por exemplo, um MTBF mais curto significa que os activos se avariam frequentemente e que são necessárias melhorias. Entretanto, um MTBF mais longo indica que as operações estão a decorrer sem problemas, e que a disponibilidade dos activos é elevada.
Utilizado em conjunto com MTTR (mean time to repair), e MTTF (mean time to failure), MTBF proporciona uma compreensão mais clara da disponibilidade de activos e da eficácia dos seus programas de manutenção. MTTF, MTTR e MTBF são métricas que podem ser seguidas ao longo do tempo para medir o impacto de melhorias nos seus programas de manutenção de activos.
Como calcular o MTBF
Para calcular o MTBF de um activo, é necessário conhecer o total de horas de operação do activo e o número de paragens não planeadas que o activo sofreu durante esse tempo.
Depois, pode usar esta fórmula para determinar uma pontuação MTBF:
Horas de Operação / Número de Falhas = MTBF
Como utilizar o MTBF
O MTBF pode ajudar a responder a perguntas como:
Quando é que um bem deve ser reparado?
O conhecimento do tempo médio entre falhas ajuda as equipas a estimar a probabilidade de um activo falhar dentro de um determinado período de tempo. As equipas de manutenção podem utilizar o MTBF para identificar padrões entre falhas, identificar questões comuns, e concentrar os seus esforços onde mais importa.
Um bem deve ser reparado ou substituído?
O tempo médio entre falhas ajuda as equipas a determinar se devem substituir ou reparar um activo, permitindo decisões de despesas de capital (CapEx) orientadas por dados. Por exemplo, se o MTBF de um activo for consistentemente baixo e todos os esforços para melhorar esta métrica falharem, é provavelmente tempo de substituir totalmente o activo em vez de continuar a repará-lo.
Quando devem ser encomendadas novas peças?
O MTBF torna possível prever as necessidades de peças de substituição e planear com antecedência a entrega just-in-time, assegurando que as peças de substituição estão à disposição quando ocorre uma avaria. Isto permite poupar custos e encurtar o tempo de reparação.
Usar MTTR e MTBF em conjunto para determinar a disponibilidade
O MTBF mede a fiabilidade de um activo, ou a probabilidade de um activo falhar. É metade de uma equação para determinar a disponibilidade de uma máquina, juntamente com o Tempo Médio de Reparação (MTTR). O MTTR mede a rapidez com que uma equipa de manutenção pode repor um activo em ordem de funcionamento e reintegrá-lo na linha de produção. Armada com MTTR e MTBF em conjunto, uma equipa pode ter uma melhor ideia da capacidade de um bem para funcionar à capacidade quando é mais necessário, eliminando a maioria, se não todos, os períodos inesperados de inactividade.
Segue-se a fórmula para determinar a disponibilidade prática de um activo com MTBF e MTTR:
MTBF / (MTBF + MTTR) = Disponibilidade
Por exemplo, se uma máquina pode funcionar durante 60 horas antes de precisar de ser reparada (MTBF), podemos acrescentar isso às 10 horas que leva para a reparar (MTTR) para obter 70. Este número é então dividido que pelo MTBF original ...
60 / 70 = .86
... ou uma disponibilidade de 86%. O MTBF fornece uma medida tangível da disponibilidade e fiabilidade de um activo para que se possam tomar medidas para melhorar o seu tempo de funcionamento, desempenho e duração de vida.
Como Melhorar o MTBF com monitoramento de condição e Manutenção Preditiva
Melhorar o MTBF e reduzir o tempo de paragem não planeado tornou-se mais fácil com o surgimento da tecnologia IIoT (Industrial Internet of Things). Onde no passado, as equipas de manutenção dependiam da manutenção programada para manter as suas máquinas em bom estado de conservação, agora podem aproveitar dados e conhecimentos em tempo real das próprias máquinas para prever as necessidades de manutenção e evitar paragens inesperadas. Isto é conhecido como manutenção preditiva.
A manutenção preditiva baseia-se em sensores que monitorizam condições chave como vibrações e temperadas que indicam a saúde da máquina. A isto chama-se monitoramento de condição. Por exemplo, os sensores de vibração ligados detectam aumentos de vibração, o que é um indicador precoce de uma próxima falha para equipamento rotativo. Estes dados permitem às equipas reparar rapidamente pequenos problemas de forma proactiva - antes que estes conduzam a avarias.
Estes dados podem ser integrados no seu software Computerized Maintenance Management System (CMMS).
A manutenção preditiva e monitoramento de condição são fundamentais para melhorar o MTBF e adoptar um programa de manutenção mais pró-activo que evite paragens inesperadas. Como resultado, muitas organizações estão a adoptar monitoramento de condição como uma componente chave na sua estratégia de manutenção.
Fale com um especialista para saber como um CMMS pode ajudar a localizar os KPIs de manutenção e os sensores monitoramento de condição podem ajudar a evitar completamente o tempo de paragem.