Manutenção de sistemas produtivos: um estudo sobre a gestão da disponibilidade de equipamentos.

Este trabalho traduz um estudo de casos, que procura pesquisar e sistematizar o conhecimento sobre a gestão do estado dos equipamentos para atender às suas funções produtivas, isto é, uma gestão orientada para resultados. A função manutenção tem sido considerada como aquela que agrega conhecimentos e atividades para assegurar a disponibilidade operacional dos sistemas produtivos, dentro de padrões de desempenho antecipadamente especificados, ao menor custo possível e atendendo a requisitos pertinentes de segurança. Nesse contexto, pretende-se caracterizar de que modo abordagens ou políticas, adotadas por empresas selecionadas, que requerem o exercício da função manutenção, se vinculam a indicadores de disponibilidade. Ao longo do trabalho, a disponibilidade é tratada como um \"indicador de resultado\" das atividades de manutenção. Transparece da literatura que a análise da tendência desse indicador deve orientar as tomadas de decisão referentes às ações sobre o equipamento. Desse modo, compete verificar se, e como, é feito o vínculo entre esse indicador e decisões relativas à manutenção, sem perder de vista a produtividade da empresa. Assim, descreve-se o contexto em que se inserem a manutenção e a disponibilidade e são identificados elementos que, interferindo na disponibilidade, permitem desdobrá-la e associá-la a uma estrutura analítica que auxilie o levantamento e encaminhamento de análises sobre os dados obtidos no campo, para melhor percepção do tratamento dado à disponibilidade. Para possibilitar o encaminhamento do estudo de casos e a definição das proposições de pesquisa, a função manutenção é associada a um processo, em que se usa o indicador de disponibilidade como feedback, para a otimização do próprio processo de operação da função manutenção, bem como da especificação dos recursos de entrada desse processo. Três proposições são estruturadas e verificadas em quatro empresas que tipificam dois grupos distintos de operações, focalizando o tratamento dado à disponibilidade, e, no seu âmbito, o tratamento de compromissos de gestão e do estudo do ciclo de vida do equipamento. Para possibilitar uma avaliação objetiva das variáveis das proposições da pesquisa, que são de natureza essencialmente qualitativa, encontrou-se, no Capability Maturity Model (CMM), um modelo conceitual que, por suas características evolutivas, forneceu inspiração para estruturar o necessário instrumento de avaliação. A conclusão da pesquisa revela que as proposições de estudo não se confirmaram de forma plena, apontando sensível diferença de seu atendimento quando se faz a comparação entre os dois grupos de empresas, deixando, assim, um espaço em aberto para novas pesquisas.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.