Propuesta de plan de mantenimiento de un torno en el laboratorio de mecanizado de la Universidad de Brasilia

Autores/as
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i4.38701
Palabras clave:
Plan de mantenimiento, Manutención preventiva, Herramientas de mantenimiento, Tornos Mecánicos
Resumen

Las universidades públicas aportan la mayor parte de las investigaciones desarrolladas en Brasil, principalmente a partir de estudios basados ​​en equipos disponibles en los laboratorios de las respectivas universidades. En muchos casos, estos equipos se mantienen operativos durante largos períodos mediante operaciones de mantenimiento adecuadas. Con foco en el área de mecanizado, este hecho cobra aún más relevancia, ya que el equipo es muy robusto y duradero. A partir de un levantamiento bibliométrico, se pudo verificar que casi el 50% de los estudios desarrollados en torneado en el país utilizan equipos con más de 20 años. Así, este estudio tiene como objetivo desarrollar un plan de mantenimiento para los tornos disponibles en el Laboratorio de Mecanizado de la Universidad de Brasilia. Para ello, inicialmente se identificó el tipo de mantenimiento más adecuado, seguido de la determinación de los componentes de verificación. Luego de esta etapa, se seleccionaron las actividades de verificación y los planes de implementación y control. A través de los pasos mencionados, se puede apreciar que el mantenimiento preventivo, asociado a las herramientas utilizadas, se destaca para la conservación de los tornos. Además, este plan de mantenimiento pretende contribuir a otros laboratorios de docencia e investigación, pudiendo ser replicado para su uso en otras maquinas.

Biografía del autor/a
  1. Letícia Corrêa Bastianon Santiago, Universidade de Brasília, UnB, Brasil

    Graduanda de Engenharia de Produção pela Universidade de Brasília (UnB). Atualmente é diretora de gestão na equipe Piratas do Cerrado Baja SAE, foi presidente do Centro Acadêmico de Engenharia Mecânica (2018), e estagiária na Magnólia Franqueadora Papelaria (2019-2020). (Texto informado pelo autor)

  2. Bruno Souza Nunes, Universidade de Brasília, UnB, Brasil.

    Atualmente é customer success/project management - Virtual 360 e estudante de engenharia de produção da na Universidade de Brasília. Tem experiência na área de gestão de projetos, mapeamento de processos, melhoria de processos, data science e pesquisa operacional.

  3. Ian Rocca Amaral, Universidade de Brasília, UnB, Brasil.

    Atualmente estagiando em uma equipe de processos com enfoque na melhoria de processos internos por meio mapeamento e levantamento de indicadores. Aluno de engenharia de produção na Universidade de Brasília e com experiência em gerenciamento de projetos com metodologia ágil, otimização de processos e habilidades com MatLab, Excel e Power BI.

  4. Márcio da Silva Conceição, Universidade de Brasília, UnB, Brasil

    Graduando em engenharia mecânica com experiência na área de desenvolvimento de projeto de maquinas, modelagem de sistemas. Familiaridade com técnicas de processos de fabricações, soldagem, usinagem e modelagem CAD 3D

  5. Aline Gonçalves dos Santos, Universidade Federal de Catalão - UFCAT

    Professora no curso de Engenharia de Produção na Universidade Federal de Catalão. Possui graduação em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Goiás (2014), mestrado (2016) e doutorado (2020) em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Uberlândia, na área de concentração Processos de Fabricação

  6. Déborah de Oliveira, http://lattes.cnpq.br/7264334163120189

    Professora da Universidade de Brasília - UnB, Departamento de Engenharia Mecânica - ENM, coordenadora do Laboratório de Usinagem. Engenheira Aeronáutica (2015) formada pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Em 2017 obteve o título de Mestre em Engenharia Mecânica e em 2019 de Doutora em Engenharia Mecânica, também pela Universidade Federal de Uberlândia. Possui ainda graduação em Engenharia Mecânica (2019) pelo Centro Universitário UNA de Uberlândia. Suas linhas de pesquisa e principais áreas de interesse são: usinagem, superligas e materiais de baixa usinabilidade, tolerâncias em peças usinadas, fluidos de corte e lubrificantes sólidos. Os seus principais trabalhos em usinagem são relacionados aos processos de Retificação e Microfresamento.

Referencias

CAPES. GEOCAPES. (2021). Sistema de Informações Georreferenciadas: Plataforma de Acesso Aberto. Brasília: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Ministério da Educação.

Chin, H. H.; Varbanov, P. S.; Klemeš, J. J.; Benjamin, M. F.D.; Tan, R.R. (2020). Asset maintenance optimization approaches in the chemical and process industries – A review. Chemical Engineering Research and Design, 164, 162-194. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2020.09.034

Clarivate Analytics. (2017). Research in Brazil. A report for CAPES by Clarivate Analytics, 73 p.

CNC Machining Industry Trends 2019-3ERP. Recuperado de: https://www.3erp.com/blog/cnc-machining-industry-trends-2019/

Darestani, S. A., Ganji, M., & Imannezhad, R. (2020). What are the key determinants of maintenance performance? Production, 30, e20190155. https://doi.org/10.1590/0103-6513.20190155

De Jonge, B.; Scarf, P. A. (2020). A review on maintenance optimization. European Journal of Operational Research, 285(3), 805-824. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.09.047

Flynn, B. B., Sakakibara, S., Schroeder, R. G., Bates, K. A., Flynn, J. (1990). Empirical research methods in operations management. Journal of operations management, 9, 250–284. https://doi.org/10.1016/0272-6963(90)90098-X

Florian, E.; Sgarbossa, F.; Zennaro, I. Machine learning-based predictive maintenance: A cost-oriented model for implementation. International Journal of Production Economics, 236, 108-114. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108114

Kardec, A. & Nascif, J. (2012) Manutenção: Função Estratégica. 4ª.ed. Rio de Janeiro: Qualitymark Editora.

Kumar, U., Galar, D., Aditya, P., Stenstro¨m, C. (2013). Maintenance performance metrics: a state-of-the-art review. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 19, 233-277. https://doi.org/10.1108/JQME-05-2013-0029

McGraw-Hill Handbooks. (2008). Maintenance Engineering Handbook. 7ª ed. McGraw-Hill Companies. https://doi.org/10.1036/0071546464

MCTIC. (2016). Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação 2016-2022: sumário executivo. Documento do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, 132 p.

Nalbant, M., Gokkaya, H., Sur, G. (2007). Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning. Materials and Design, 28, 1379–1385. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2006.01.008.

Onawumi, A.S.; Aremu, A.; Ajiboso, O.A.; Agboola, O.O.; Olayanju, T.M.A.; Osueke, C.O. (2021). Development of strategic maintenance prediction model for critical equipment maintenance. Materials Today: Proceedings, 44, 2820-2827. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.1163

Pascal, V.; Toufik, A.; Manuel, A.; Florent, D.; Frédéric, K. (2019). Improvement indicators for Total Productive Maintenance policy. Control Engineering Practice. 82, 86-96. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2018.09.019

Pinto, G.; Silva, F.J.G.; Baptista, A.; Fernandes, N.O.; Casais, R.; Carvalho, C. (2020). TPM implementation and maintenance strategic plan – a case study. Procedia Manufacturing. 51, 1423-1430. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.198

Putri, N. T.; Taufik; Buana, F. S. (2020). Preventive Maintenance Scheduling by Modularity Design Applied to Limestone Crusher Machine. Procedia Manufacturing, 43, 682–687. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.123

Savsar, M. (2006). Effects of maintenance policies on the productivity of flexible manufacturing cells. Omega, 34(3), 274-282. https://doi.org/10.1016/j.omega.2004.10.010

Serge, M.; Patrick, T.; Duquenoy, F. (2016). An Overview of Linear, Air Bearing, and Piezo Stages in Three-Dimensional Microfabrication Using Two-photon Polymerization: Micro and Nano Technologies, Motion Systems, Cap. 6, 148-167. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-35321-2.00008-X

Sharifi, M.; Taghipour, S. (2021). Optimal production and maintenance scheduling for a degrading multi-failure modes single-machine production environment. Applied Soft Computing, 106, 107312. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107312

Smith, R.; Mobley, R. K. (2008). Measuring Mean Time between Failures in Rules of Thumb for Maintenance and Reliability Engineers. MTBF User Guide, Cap. 17, 283-284.

Theissler, A; Pérez-Velázquez, J.; Kettelgerdes, M.; Elger, G. (2021). Predictive maintenance enabled by machine learning: Use cases and challenges in the automotive industry. Reliability Engineering and System Safety, 215, 107864. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107864

Thomas Publishing Company. (2020). CNC Machining Projected to be $100B Industry by 2025. Recuperado de: https://www.thomasnet.com/insights/cnc-machining-projected-to-be-100b-industry-by-2025/

UNESCO. (2021). A corrida contra o tempo por um desenvolvimento mais inteligente; resumo executivo e cenário brasileiro. Relatório de ciências da UNESCO, 49 p.

Vitayasak, S.; Pongcharoen, P.; Hicks, C. (2019). Robust machine layout design under dynamic environment: Dynamic customer demand and machine maintenance. Expert Systems with Applications: X, 3, 100015. https://doi.org/10.1016/j.eswax.2019.100015

Yan, R.; Dunnett, S.J.; Jackson, L.M. (2018). Novel methodology for optimising the design, operation and maintenance of a multi-AGV system. Reliability Engineering and System Safety, 178, 130-139. https://doi.org/10.1016/j.ress.2018.06.003

Zhang, W.; Yang, D.; Wang, H. (2019). Data-Driven Methods for Predictive Maintenance of Industrial Equipment: A Survey. IEEE Systems Journal, 13(3), 2213-2227. https://doi.org/10.1109/JSYST.2019.2905565

Zhang, Z.; Tang, Q. (2021). Integrating flexible preventive maintenance activities into two-stage assembly flow shop scheduling with multiple assembly machines. Computers & Industrial Engineering. 159, 107493. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107493

Cover Image
Descargas
Publicado
2022-09-29
Número
Vol. 8 Núm. 4 (2022): Número Regular (Julho - Setembro)
Sección
INGENIERÍA DE OPERACIONES Y PROCESOS DE PRODUCCIÓN
Licencia

Derechos de autor 2022 Brazilian Journal of Production Engineering

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Todas las obras publicadas en la Revista Brasileña de Ingeniería de Producción (BJPE) están bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esto significa que: Cualquier persona puede copiar, distribuir, exhibir, adaptar, remezclar e incluso utilizar comercialmente el contenido publicado en la revista; Siempre que se reconozca debidamente a los autores y a BJPE como fuente original; No se requiere permiso adicional para la reutilización, siempre que se respeten los términos de la licencia. Esta política cumple con los principios de acceso abierto, promoviendo la amplia difusión del conocimiento científico. 🔗 Haga clic aquí para acceder a la licencia completa.

Cómo citar

Santiago, L. C. B., Nunes, B. S., Amaral, I. R., Conceição, M. da S., Santos, A. G. dos, & Oliveira, D. de. (2022). Propuesta de plan de mantenimiento de un torno en el laboratorio de mecanizado de la Universidad de Brasilia. Brazilian Journal of Production Engineering, 8(4), 132-152. https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i4.38701