Research Paper Example: CBM Health Index: Proposta de Acompanhamento da Vida Útil de Motores a Diesel

CBM Health Index: Proposta de Acompanhamento da Vida Útil de Motores a Diesel

1. Resumo

1.1 Objetivos e contexto do CBM Health Index

Este trabalho apresenta a concepção de um CBM Health Index voltado para motores a diesel, cujo objetivo é quantificar de forma contínua e padronizada o estado de saúde dos subsistemas do motor. A proposta visa integrar diferentes parâmetros de monitoramento – como pressão de óleo, análise de partículas, viscosidade, temperatura e tempo de operação em condições críticas – em um único indicador. Esse índice permitirá aos gestores de ativos antecipar falhas potenciais e otimizar estratégias de manutenção preditiva.

1.2 Metodologia resumida

A formulação do Health Index baseia‐se no somatório dos valores normalizados de cada variável monitorada, ponderados pela criticidade do subsistema e pela sensibilidade associada à periodicidade de coleta. Aplicam-se técnicas estatísticas, tais como média móvel e análise de tendência, bem como a curva PF para determinar janelas de prognóstico até o ponto de falha.

1.3 Principais resultados esperados

Espera-se que o índice forneça uma visão única e temporal da saúde do motor, iniciando em 100% e decrescendo conforme a degradação se agrava. Sua aplicação contribuirá para decisões mais assertivas de intervenção, redução de custos de manutenção e aumento da disponibilidade dos ativos.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

2. Introdução

2.1 Manutenção Preditiva e CBM em motores a diesel

A manutenção baseada em condição (CBM) tem se destacado como estratégia avançada de manutenção preditiva, apoiando-se em dados de sensores e análises estatísticas para monitorar a saúde de equipamentos. Em motores a diesel, o CBM permite identificar variações em parâmetros críticos, como pressão de óleo e detecção de partículas, antes que falhas catastróficas ocorram. Essa abordagem substitui a manutenção periódica tradicional por intervenções orientadas pelo comportamento real da máquina.

2.2 Lacunas na avaliação da vida útil e motivação do estudo

Apesar dos avanços em CBM, faltam metodologias padronizadas que consolidem múltiplos indicadores em um valor agregado de saúde do motor, considerando não apenas a gravidade de falhas, mas também a frequência de monitoramento e o tempo operado sob diferentes cargas e temperaturas. Essa lacuna dificulta a comparação entre máquinas e a definição de políticas de manutenção escalonadas.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

3. Metodologia

3.1 Definição da fórmula “Vida do Motor”

Propõe-se que o indicador Vida do Motor (VM) seja calculado conforme:

VM = 100 – Σ_i=1ⁿ [Norm_i × Crit_i × Sens_i × F_i]

• Norm_i: valor normalizado do parâmetro i (0–1).
• Crit_i: grau de criticidade do subsistema (p.ex., 1–5).
• Sens_i: sensibilidade associada à periodicidade de coleta (p.ex., 1 para coleta contínua, 0,5 para coleta mensal).
• F_i: fator temporal de operação sob condições extremas (percentual de tempo sob alta carga/temperatura).

Esse somatório considera todos os subsistemas monitorados (injeção, lubrificação, arrefecimento, exaustão etc.) e assegura que sistemas mais críticos e sensíveis impactem proporcionalmente mais no decréscimo da saúde do motor.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

3.2 Seleção e normalização de subsistemas monitorados

Os parâmetros sugeridos abarcam:

• Pressão de óleo (bar)

• Vazão de combustível (l/h)

• Contagem de partículas em óleo (ppm)

• Viscosidade do lubrificante (cSt)

• Temperatura dos cilindros (°C)

• Tempo de operação em alta carga (% mensal)

• Tempo de operação em alta temperatura (% mensal)

Cada valor bruto é normalizado por meio de funções lineares padronizadas entre limites mínimo e máximo aceitáveis para cada parâmetro.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

3.3 Criticidade, sensibilidade e periodicidade de coleta

A criticidade é definida segundo impacto de falha em segurança, meio ambiente e produtividade, em escala de 1 (baixo) a 5 (alto). A sensibilidade reflete a capacidade de detecção precoce, variando de 1 (monitoramento contínuo) a 0,25 (coletas trimestrais). Periodicidades diferentes ajustam o peso de cada parâmetro na fórmula.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

3.4 Indicadores estatísticos: média móvel, tendência e PF curve

Para análise temporal, aplica-se:

• Média móvel exponencial (EMA) sobre VM para suavizar flutuações repentinas.
• Análise de tendência linear por regressão para determinar a inclinação de variação do VM.
• Curva PF (Potential Failure–Functional Failure) para estimar o intervalo entre a detecção de anomalia e a falha operacional, definindo janelas de intervenção.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

4. Resultados e Discussão

4.1 Exemplos de cálculo e visualização do Health Index

Em um cenário hipotético, um motor com valores normalizados de pressão de óleo (0,2), partículas (0,3) e temperatura (0,1), criticidades de 4, 5 e 3, e sensibilidades de 1, 0,5 e 1 resultaria em:

VM = 100 – [0,2×4×1 + 0,3×5×0,5 + 0,1×3×1] ≈ 100 – [0,8 + 0,75 + 0,3] = 98,15

Acompanhando esse VM diário e aplicando EMA, observa-se a evolução suave que facilita a identificação de desvios abruptos.

4.2 Interpretação de tendências e desvios periódicos

Inclinações negativas acentuadas na regressão do VM sinalizam necessidade de ação imediata. Desvios sazonais, por exemplo aumento de temperatura no verão, podem ser compensados por F_i associado ao tempo de operação em alta temperatura, evitando falsos positivos.

4.3 Aplicações em gestão de ativos e manutenção

O CBM Health Index pode ser incorporado a sistemas SCADA e ferramentas de gestão de ativos (EAM/CMMS), gerando alertas automatizados e relatórios gerenciais. A padronização do indicador facilita benchmarking entre frotas e otimização de estoques de peças.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

5. Conclusão

5.1 Contribuições e limitações do CBM Health Index

A proposta apresenta um índice único e escalável para monitorar a vida útil de motores a diesel, integrando múltiplos fatores e ajustando-os pela criticidade e periodicidade de coleta. Entre as limitações, destacam-se a dependência de calibração inicial dos limites de normalização e a necessidade de robustez na coleta de dados.

5.2 Recomendações para implementações futuras

Investigar técnicas de inteligência artificial para ajuste automático de pesos, ampliar o escopo para condições ambientes variáveis e validar a metodologia em campo com séries históricas de dados são caminhos promissores para aprimorar o CBM Health Index.

Note: This section includes information based on general knowledge, as specific supporting data was not available.

6. Referências

No external sources were cited in this paper.