Resumo:
A garantia da qualidade e o atendimento aos requisitos de clientes são termos que frequentemente fazem referência à confiabilidade. Otimizar a confiabilidade de produtos desafia equipes de engenharia em diversas formas: conhecer e quantificar relações de causa e efeito, desenvolver testes que reproduzam condições de aplicação do produto pelo cliente, gerar dados confiáveis para o lançamento do produto dentro dos prazos de desenvolvimento, entre outros. Combinando expertise de engenharia, dados históricos e de laboratório, experimentos planejados foram executados para demonstrar e quantificar a vida de motores elétricos baseado em variáveis criticas de processo, produto e aplicação. De plataformas como DOE até Reliability and Survival, através do JMP, todos estes dados e estudos foram transformados em conhecimento e um novo teste de vida acelerado desenvolvido. Como resultado este teste de vida simula anos de aplicação em apenas semanas ou meses, permitindo que equipes de engenharia tenham solidas evidências de modos de falha e condições de uso dos motores. Com estas informações a WEG continua desenvolvendo soluções cada vez mais confiáveis para seus clientes.
Esta apresentação foi realizada no JMP Discovery Summit – Europe 2021 e posteriormente classificada como “Best Poster”. O estudo realizado demonstra como o JMP foi utilizado para analisar e desenvolver um teste de vida acelerado. O objetivo principal foi definir uma condição de teste que reproduzisse a confiabilidade do produto, permitindo desenvolvimentos e respostas mais rápidas as equipes de engenharia da WEG.
Este projeto seguiu, de modo genérico, algumas etapas:
Project Charter: Descrevendo e conhecendo os objetivos primários e secundários, um time multidisciplinar de projeto foi formado com o intuito de compartilhar e mapear conhecimento técnico e informações críticas sobre: dados históricos de confiabilidade, recursos de laboratório, confiabilidade de motores elétricos, relações de causa e efeito, condições de ambiente de aplicação do produto, análise de dados de confiabilidade, etc.
Análise dos dados históricos: partindo do entendimento dos riscos e conhecendo os limites conclusivos de dados históricos, o time ajustou dados de campo para distribuições de vida para variáveis como Ciclos até falha (CTF) possibilitando a estimativa de parâmetros alfa e beta de Weibull. Principalmente o parâmetro beta da distribuição, que se refere aos modos de falha previstos e discutidos na conhecida “curva da banheira”.
Planejamento e Análise do DOE: para reproduzir as falhas de campo, a confiabilidade do produto foi mapeada através de relações de causa e efeito construídas em uma árvore de falhas (FTA). A análise da árvore de falhas auxiliou na determinação das variáveis críticas a serem combinadas e testadas em um experimento planejado (DOE), que quantificou em condições controladas, o efeito dos fatores de estresse na vida do produto.
Conclusões: como resultado final, o DOE determinou o modelo matemático que otimiza os fatores para a aceleração da vida do produto. O teste de vida acelerado em laboratório também pode ser ajustado para uma distribuição que estima o parâmetro beta de Weibull. Quando comparados os parâmetros dos dados históricos e dos testes acelerados é possível observar um sombreamento das curvas, o que determina a reprodução parcial dos modos de falha.
Implementação dos resultados: criar testes de vida acelerados permitem que o desenvolvimento de produtos seja mais rápido e barato, otimizando o “time-to-market” de novas tecnologias e mantendo a confiança dos clientes nos produtos WEG.
