Mean Time Between Failures (MTBF): o que é e como aplicar esse indicador?

Um dos indicadores mais relevantes para avaliar a produtividade, eficiência e confiabilidade nas indústrias é o Mean Time Between Failures (MTBF) — ou, em português, Tempo médio entre falhas. Sua principal função é refletir a capacidade dos equipamentos e sistemas de operarem continuamente sem interrupções inesperadas.

Ao longo deste artigo, vamos aprofundar o conceito de MTBF, mostrar como aplicá-lo em ambientes automatizados, especialmente com cobots da Universal Robots.

O MTBF mede o intervalo médio entre falhas sucessivas de um equipamento em operação. Quanto maior o MTBF, mais confiável é o equipamento.

Trata-se de uma métrica estatística que avalia a confiabilidade de sistemas, sendo calculada pela divisão entre o tempo total de operação e o número de falhas ocorridas no período:

Cálculo do MTBF = tempo total de atividade ÷ número de falhas.

Para que o resultado seja significativo, é importante considerar apenas o tempo efetivo de operação, ou seja, períodos de manutenção programada ou paradas planejadas devem ser excluídos.

Suponha que uma célula automatizada equipada com cobots tenha operado por 6.000 horas e registrado quatro falhas nesse intervalo. O MTBF seria de 1.500 horas. Em termos práticos, isso significa que, estatisticamente, a cada 1.500 horas de operação, espera-se uma falha que comprometa o sistema.

No entanto, o valor do MTBF isoladamente não é suficiente. É preciso interpretá-lo no contexto da aplicação: em linhas de produção de alta criticidade, mesmo falhas com intervalos relativamente longos podem ser inaceitáveis.

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Enquanto o MTBF indica quanto tempo o sistema funciona até ocorrer uma falha, o MTTR (Mean Time To Repair) mede quanto tempo se leva para corrigir a falha. Ambos são complementares para a gestão de confiabilidade.

Imagine um cenário em que o MTBF de uma célula de soldagem seja de 2.000 horas, mas o MTTR seja de 6 horas. Isso indica que, embora as falhas sejam pouco frequentes, cada interrupção gera um impacto significativo.

A combinação entre altos MTBFs e baixos MTTRs é o objetivo ideal para garantir uma operação contínua e eficiente.

No contexto de manutenção industrial, o MTBF é peça-chave para a construção de estratégias preditivas. Em vez de reagir a falhas após elas ocorrerem, a manutenção preditiva antecipa problemas com base em tendências de degradação monitoradas em tempo real.

Ao acompanhar o MTBF sua indústria ganha vantagens como:

• Identificação de componentes ou sistemas que estão degradando antes do esperado.
• As equipes de manutenção podem programar intervenções apenas quando necessário, evitando tanto a supermanutenção quanto a manutenção corretiva de emergência.
• Recursos financeiros e operacionais são melhor utilizados.

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A introdução de cobots  em linhas industriais trouxe  impactos diretos no aumento do MTBF dos processos. Isso acontece por conta de vários fatores técnicos. Listamos alguns deles abaixo:

REPETIBILIDADE EXTREMA

Cobots da Universal Robots são capazes de realizar tarefas repetitivas com precisão milimétrica, reduzindo desgastes prematuros em peças mecânicas e minimizando erros humanos que poderiam acelerar falhas.

INTEGRAÇÃO DE SENSORES DE MONITORAMENTO

Dispositivos de força/torque, sensores de vibração e câmeras industriais, acoplados aos cobots, detectam anomalias no comportamento dos sistemas antes que se traduzam em falhas.

PROGRAMAÇÃO ADAPTATIVA

Os cobots podem ser reprogramados facilmente para ajustar forças, trajetórias ou parâmetros operacionais, evitando sobrecargas e prolongando a vida útil dos componentes.

UR CARE

A UR Care oferece recursos de manutenção preditiva para que as empresas possam identificar e remediar possíveis desgastes antes que eles afetem as operações. Isso significa pouco ou nenhum tempo de inatividade, interrupções reduzidas e máxima produtividade. A linha e-series da Universal Robots tem um Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) de mais de 85.000 horas.

Veja a seguir dicas de como aplicar o conceito de MTBF de forma efetiva:

CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS

Antes de qualquer medição, é imprescindível estabelecer critérios objetivos para o que será considerado uma “falha”. Em células com cobots, por exemplo, falhas podem incluir:

• Interrupções por erro de programação ou de comunicação.
• Quebras de ferramentas acopladas ao cobot (garras, sensores, atuadores).
• Paradas de emergência acionadas por sobrecarga ou desvios de trajetória.
• Desgaste prematuro de componentes (juntas, motores).

Ao padronizar o conceito de falha, evita-se a coleta de dados inconsistentes que poderiam distorcer a análise do MTBF.

INSTRUMENTAÇÃO E COLETA AUTOMÁTICA DE DADOS

O uso de sensores e softwares de monitoramento é crucial para garantir a precisão dos dados. Os cobots da Universal Robots permitem integração com sistemas SCADA, MES e plataformas de IIoT (Internet Industrial das Coisas) para registrar eventos como:

• Ciclos realizados.
• Alarmes de erro.
• Tempos de parada e retorno.

Com esses dados capturados automaticamente, elimina-se a dependência de registros manuais.

ANÁLISE DE CAUSA RAIZ DAS FALHAS

A análise dos eventos de falha não deve se limitar à contabilização. Cada falha registrada precisa ser submetida a uma investigação de causa raiz.

Ferramentas como diagrama de Ishikawa (espinha de peixe) e análise de modo e efeito de falha (FMEA) são essenciais para identificar o que falhou, e principalmente por que falhou.

Por exemplo, se um cobot apresenta falhas frequentes de sobrecarga, pode-se descobrir que o problema não está no robô, mas em uma pinça mal projetada que força o eixo em situações de movimentação rápida.

USO DE INTELIGÊNCIA PREDITIVA

Hoje, tecnologias de análise preditiva baseadas em machine learning já são aplicáveis para aumentar o MTBF de células automatizadas.

Ao analisar padrões de dados de sensores, é possível prever:

• Desgaste anormal de componentes.
• Desbalanceamentos mecânicos.
• Tendências de falhas elétricas.

Com o apoio da automação inteligente, em especial com a flexibilidade, a precisão e a conectividade dos cobots da Universal Robots, é possível elevar significativamente o tempo médio entre falhas e transformar a confiabilidade em vantagem competitiva real.

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