Development of a service-supporting software tool for maintenance advice
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/170030 |
Resumo: | TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação. |
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Development of a service-supporting software tool for maintenance adviceLifetime data analysis, Weibull analysis, Failure forecast, Maintenance strategy.Comandos elétricos, Aplicações industriais, teoria de WeibullTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.A digitalização de informações abriu portas para novos modelos de negócios inconcebíveis há 20 anos. Empresas como Google, Facebook, Amazon e Apple vem se beneficiando do poder adquirido com a análise de dados em massa propondo soluções inovadoras para necessidades que seus clientes ainda nem sabiam que tinham. Inserida nesse contexto está a Bosch Rexroth, empresa especializada em tecnologias de acionamento e comando, subsidiária do grupo Bosch. Com um amplo portfolio de soluções sob medida, Rexroth está presente em uma variedade de setores apoiando a construção de máquinas e instalações a nível mundial. Com foco no setor de aplicações industriais, o setor de IA (Industrial Applications) é responsável pelo fornecimento de produtos hidráulicos, mecânicos, acionamentos e comandos elétricos. A sede da empresa em Lohr, no sul da Alemanha, é a principal responsável pela produção e manutenção de acionadores e comandos elétricos na Europa. Pensando a frente de seu tempo, dados sobre entregas e reparos de produtos foram armazenados pelos últimos 20 anos na planta de Lohr. Seguindo a tendência da digitalização a Bosch Rexroth decidiu utilizar essas informacoes para tornar-se mais competitiva, intensificar o relacionamento com seus clientes e fortalecer sua imagem através de um novo modelo de negócios baseado em aconselhamento de estratégias de manutenção. O principal objetivo desse projeto foi o desenvolvimento de uma metodologia para decidir a estratégia de manutenção mais adequada para cada cliente (manutencao corretiva ou preventiva) e sua implementação em uma ferramenta de software. A decisão quanto a estratégia de manutenção é tomada com base na análise de Weibull dos dados de tempo de vida dos produtos seguida por uma previsão de falhas para os próximos anos. Com essa previsão é possível calcular os custos futuros e avaliar qual estratégia de manutenção permitirá maior economia para o cliente. O resultado final alcançado foi uma ferramenta de software implementada em linguagem de programação Python, baseada na metodologia desenvolvida. A ferramenta auxilia no esclarecimento e discussão das estratégias de manutenção com os clientes, elimina a necessidade de conhecimentos especializados sobre a teoria de Weibull, estabelece um método sistemático e facilita a realização das análises. Este trabalho apresenta a metodologia e a ferramenta de software mencionadas, desenvolvidas pela estudante Carolina Ensfeld Lueders em seu projeto de fim de curso no Departamento de Gerenciamento e Métodos de Qualidade da Bosch Rexroth. O capítulo 2 apresenta a base teórica para a realização do projeto. Conceitos básicos de confiabilidade sao apresentados assim como os principios por traz da análise de Weibull e previsão de falhas. A metodologia desenvolvida é descrita no capítulo 3 através de um passo a passo dos procedimentos realizados para obter a melhor estratégia de manutenção a partir dos dados de tempo de vida dos produtos. No capítulo 4 descreve-se a implementação da metodologia em uma ferramenta de software. Finaliza-se o trabalho com a verificação e validação da ferramenta no capítulo 5. A discussão dos resultados obtidos e sugestões para trabalhos futuros são apresentados na conclusão.The digitalization of information has created new business opportunities that would be inconceivable 20 years ago. Companies like Google, Facebook, Amazon and Apple have made great use of mass data analysis to propose innovative solutions to their customers. Inserted in this context is Bosch Rexroth, a subsidiary company of the Bosch group specialized in drive and control technologies. Thinking ahead of its time Rexroth has stored over the last 20 years a massive amount of detailed information on delivery and maintenance of products. Following the trend of digitalization the company has decided to use this information to become more competitive enhancing its relationship with customers through a new business model based on maintenance strategy advice. The main goal of this project was to develop a methodology to decide which maintenance strategy is the most appropriate for each customer (corrective or preventive maintenance) and its implementation in a software tool. The decision is made based on Weibull analysis of products lifetime data followed by a failure forecast for the next years. With this prediction is possible to calculate future costs related to failures and evaluate which strategy has the greater earning-saving potential for the customer. The developed tool assists in the discussion of maintenance strategies with customers, eliminates the need for expert knowledge on the Weibull theory, establishes a systematic method and facilitates the evaluation process. This paper presents the mentioned methodology and software developed by the student Carolina Ensfeld Lueders during her internship in the Central department of Quality Management and Methods of Bosch Rexroth.Florianópolis, SC.Moreno, Ubirajara FrancoUniversidade Federal de Santa CatarinaLueders, Carolina Ensfeld2016-11-01T18:51:55Z2016-11-01T18:51:55Z2016-11-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis78 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/170030engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-11-01T18:51:55Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/170030Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-11-01T18:51:55Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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