CONFIABILDIADE
A confiança tem 4 dimensões:
Confiança
Disponibilidade
Confiabilidade
Segurança
A capacidade do
produto disponibilizar
suas funções quando
necessário
A capacidade do
produto disponibilizar
suas funções conforme
especificado
A capacidade do
produto operar sem
falhas catastróficas
Probabilidade
Probabilidade
Julgamento da
probabilidade: nível 1,
nível 2, etc.
Proteção
A capacidade do
produto se proteger
contra dano acidental
ou deliberado
Julgamento da
probabilidade: nível 1,
nível 2, etc.
• Qualquer produto está sujeito a falhas
• Em alguns produtos, o efeito das falhas pode ser
desastroso. Ex: operação de aeronaves
• Eliminar ou reduzir falhas potenciais implicam em mais
confiabilidade (vantagem competitiva)
• Falhas de projeto. Ex: material inadequado; layout
confuso
• Falhas nas instalações / máquinas Ex: umidade;
falta de manutenção
• Falhas de pessoal. Ex: falta de treinamento
• Falhas de fornecedores. Ex: qualidade; prazo de
entrega
• Falhas causadas pelos clientes. Ex: mau uso do
produto
Confiabilidade
• Mede a capacidade de um sistema
apresentar desempenho conforme o
esperado durante um determinado
período
• É função de dois fatores: quantidade
de componentes do sistema e
confiabilidade de cada componente
• Uma falha em um dos componentes
pode fazer com que todo o sistema
falhe pois são interdependentes
Conceitos Fundamentais
 Falha: interrupção da capacidade de um item desempenhar a
função requerida
Perda da função requerida
Parcial
Completa
Quanto a rapidez
Gradual
Repentina
Quanto a Criticidade
Crítica:
Condições perigosas ou inseguras
Causa grandes danos materiais
Não-Crítica
Métodos de Medição das Falhas
1.
Taxa de falhas
TF = freqüência com que uma falha ocorre
2.
-
Fórmulas de cálculo de TF
TF = (nº de falhas/nº total de produtos testados) x 100; ou
TF = nº de falhas / tempo de operação
Tempo médio entre falhas
• Significa que, em média, uma falha ocorre a cada “X”
horas
• TMEF = Tempo de Operação/Nº de falhas = 1/TF
Disponibilidade
Mede o grau em que o produto está pronto para
funcionar
Fórmula de cálculo de D
D = TMEF/(TMEF + TMDR)
TMEF = Tempo Médio Entre Falhas
TMDR = Tempo Médio de Reparo do Produto
Métodos para aumento da disponibilidade de
um sistema
Dado que D(t) = TMEF /(TMEF + TMDR), duas
abordagens são possíveis:
– Redução do TMEF (Tempo Médio Entre Falhas)
através do projeto voltado à manutenibilidade;
– Aumento do TMDR (Tempo Médio de Reparo)
através do projeto voltado à confiabilidade.
Projeto voltado à manutenibilidade
• A manutebilidade de um sistema é afetada pela facilidade
com que seus componentes são repostos em caso de falha;
• A manutebilidade de um sistema pode ser aumentada
através de:
– Arranjos físicos: chegar fácil ao local do reparo;
– Arranjos lógicos: método fácil para o reparo;
• O TMEF é modelável pela distribuição lognormal: o
logaritmo dos dados seguem uma distribuição normal
Arranjos físicos para reduzir o TMEF
(Tempo Médio Entre Falhas)
• Acesso universal:
– Menores distâncias, menores alturas, menos
obstáculos, menos esforços para abrir o
equipamento;
• Reserva instalada
– Ferramentas e peças no local de uso;
• Diagnóstico remoto, via modem;
• Redundância automática.
Projeto voltado à confiabilidade
• A confiabilidade de um sistema é afetada pela
confiabilidade dos seus componentes e pelo tipo de
interligação;
• A interligação entre componentes pode ser serial,
paralela, mista;
• Para que se saiba qual componente reforçar, é
necessário medir a importância de cada
componente do sistema: o mais importante é
prioritário para receber o reforço.
Projeto voltado à confiabilidade
• Algumas configurações intrinsecamente aumentam a
confiabilidade:
– Paralelismo: o último componente a falhar causa a falha;
– Redundância: dois componentes tem a mesma função, porém um
deles está apenas ativado, não está operacional;
– Residente ou stand-by: dois componentes tem a mesma função,
porém um deles só é ativado quando o outro falha;
• Exemplos:
– Lâmpadas: são ligadas em paralelo;
– Alimentação elétrica e No-break são redundantes: o no-break está
ativo, mas só entra em operação se a alimentação falha;
– Alimentação elétrica e gerador: o gerador só é ativado e só entra
em operação se a alimentação elétrica falha.
Mecanismos para a detecção de
falhas
– Verificações no produto (ex:
opinião do cliente durante o uso)
– Teste de funcionais
– Entrevistas de saída (opinião do
cliente)
– Pesquisas telefônicas;
questionários
– Grupos de Foco (opiniões de
grupos de clientes)
– Dados de assistência técnica
Causa da
Falha
Causa da Falha:
Especificação da
espessura da
camada de
zincagem pequena
Mecanismo da
Falha
Modo de
Falha
Mecanismo da
Falha:
Modo de Falha:
Umidade
ambiente
combinada com
as tensões de
uso, ativa o
mecanismo de
falha por
corrosão
Quebra do
parafuso
Curva da Banheira
Número
de
Falhas
Falhas
de
Infância
Estabilidade
das
Falhas
Falhas
de
Velhice
Tempo
de
Uso
CONFIABILIDADE
Estrutura da bomba de insulina
Reservatório de insulina
Caixa de
agulha
Sensor
Display 1
Bomba
Relógio
Controlador
Alarme
Display 2
Suprimento de energia
Modelo de fluxo de dados da bomba de insulina
Sangue
Parâmetros
do Sangue
Sensor de açúcar
no sangue
Análise de açúcar
no sangue
Nível de açúcar
no sangue
Cálculo de
insulina
necessária
Insulina
Bomba de
insulina
Comandos de
controle da
bomba
Controlador de
insulina
fornecida
Insulina
necessária
A teoria da confiabilidade foi
desenvolvida no início do século XX,
pela indústria aeronáutica, tem sido
amplamente utilizada pela indústria
eletrônica e automobilística.
Etapas:
1. Determinar os componentes que são mais
“críticos “em um determinado produto, ou
seja: aqueles que apresentam um histórico
de falhas significativo ou desempenham
uma função vital;
2. Obter amostra no estoque ou diretamente
das linhas de montagem;
3. Executar testes:

Paramétricos: medições dimensionais;

Mecânicos: Vibração e resistência (tração, compressão, ...
);

Ambientais: temperatura (ciclagem térmica), Choque
térmico (atmosfera salina - salt spry ou kesternich).
3.Executar testes:
 De vida: normalmente fica muito difícil obter resultados
quando o componente trabalha em suas condições
normais, o teste seria muito longo. A alternativa é submeter
este componente a condições de stress mais alta, para que
possa falhar num período de tempo mais curto, ou seja
executar testes acelerados. Teoria dos testes acelerados:
um mesmo componente trabalhando em condições
normais, ou em condições de stress, ira apresentar o
mesmo mecanismo de falha. A única diferença é que as
coisas acontecem mais rápido;
4. Avaliar os resultados dos testes;
5. Calcular através do resultado dos testes:
 Distribuição mais adequada ( normal,
lognormal, exponencial, ... )
 Modelo de Aceleração
 Fator de Aceleração
 Taxa de Falhas
 Vida Média
 Vida Útil
 Fases da Curva da Banheira
6. Se houver problemas:



Analise de falha;
Ações no vendedor;
Mudança no Processo de homologação e
avaliação de fornecedores.
1. Um ensaio de ciclagem térmica na condição - 40oC / 150oC, realizado sobre 70 transistores
Darlington de potência, em encapsulamento plástico, formeceu os seguintes resultados:
Ciclos
22
48
72
100
Falhas Acumuladas
2
5
17
26
1.1 - Usando o papel de probabilidade verifique se os dados adaptam-se à distribuição normal.
1.2 - Qual é a vida mediana na condição do ensaio ?
1.3 - Quantos ciclos são necessários para que 90% da população falhe ?
Ciclos
22
48
72
100
Falhas Acumuladas
2
5
17
26
Probabilidade
2,86%
7,14%
24,29%
37,14%
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
100
200
300
400
500
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
100
120
200
300
400
500
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
100
168
200
300
400
500
2. Dez protótipos de escapamento de automóvel
foram testados até a falha, tendo sido
registrados os seguinte valores em Km:
31.175, 38.033, 24.791, 40.102, 42.913, 33.871,
45.218, 35.338, 28.427, 48.203. As falhas são
todas provocadas pelo mesmo mecanismo de
desgaste, de origem mecânica. Usando o
papel de probabilidade normal, que
porcentagem de falha é esperada ocorrer
dentro de uma garantia de 20.000 Km ? Qual é
a vida média estimada a partir do gráfico ?
Km
24791
28427
31175
33871
35338
38033
40102
42913
45218
48203
Falhas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Probabilidade
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
10000
20000
30000
40000
50000
3.Durante a operação comercial de uma frota de 65 veículos, falhas do cabo de
velocímetro foram registradas nos seguintes Km: 2.117, 5.358, 7.750, 8.265,
10.715, 11.172, 12.511, 13.511, 13.876 e 10.584. A análise das falhas revelou a
presença de um mesmo mecanismo de desgaste em todas. Nenhum veículo
apresentou mais de uma falha, e as informações foram coletadas até 25.000
Km. Analise os resultados em um papel normal responda: Qual a garantia
que a empresa pode oferecer, sabendo que um veículo comercial roda em
média 5.000 Km por mês ? O que você recomendaria para melhorar esta
garantia sabendo que cada cabo substituído na garantia custa R$ 245,00 e
que a empresa vende em média 6.500 cabos/mês deste modelo e similares ?
Km
2117
5358
7750
8265
10584
10715
11172
12511
13511
13876
Falhas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Probabilidade
1,54%
3,08%
4,62%
6,15%
7,69%
9,23%
10,77%
12,31%
13,85%
15,38%
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
10000
20000
30000
40000
50000
Conclusões
• Nenhum sistema é 100% correto !
• O impossível acontece mesmo
[Murphy’s Law] !
• Sistemas críticos devem ser
tolerantes a faltas !
• Confiabilidade deve ser pensada
desde o início !
• Credibilidade é importante …
•
… e talvez um dia o Murphy
esteja errado