Autor original: Gleidson Batista, consultor técnico na Confialub
Resumo
Durante o período de safra, um sistema de monitoramento on-line identificou indícios de falha incipiente em um rolamento de redutor de eixo paralelo operando a 1350 rpm. A atuação evitou uma parada não programada, garantindo a disponibilidade do ativo. Contudo, a análise pós-intervenção revelou que, apesar do sucesso operacional, a ausência de identificação da causa raiz limitou o aprendizado organizacional e manteve o risco de recorrência. Este artigo discute os acertos da tratativa, suas limitações e como a aplicação estruturada de ferramentas de confiabilidade poderia ter elevado o processo ao nível de manutenção proativa.
1. Contexto do evento
O sistema de monitoramento on-line gerou um alerta automático baseado em análise espectral e envelope de aceleração, indicando um padrão compatível com falha incipiente de rolamento.
Considerando o período crítico de safra, optou-se tecnicamente por:
- acompanhar a evolução do indicador;
- monitorar a tendência de vibração;
- avaliar a criticidade operacional;
- planejar a intervenção para a entressafra.
Após o acompanhamento técnico e inspeção física, confirmou-se o desgaste progressivo no rolamento. A tendência de desgaste foi monitorada e a substituição preventiva foi realizada ao fim da safra, sem perdas operacionais para a planta.
2. Aspectos positivos da tratativa
Do ponto de vista da manutenção preditiva, a condução foi tecnicamente correta e madura, destacando-se:
- a detecção precoce do modo de falha;
- o uso adequado de técnicas sensíveis;
- a decisão baseada em risco e impacto produtivo;
- a evitação de falha funcional durante a safra;
- a eliminação de parada não programada.
Esses pontos demonstram um processo já afastado da manutenção reativa e alinhado com boas práticas de gestão de ativos.
3. Evidências físicas e limitações do aprendizado
A análise visual da pista e dos elementos rolantes do rolamento revelou estrias longitudinais contínuas, desgaste uniforme entre os rolos e ausência de pitting, spalling ou falha elétrica.
Esses são sinais claros de desgaste abrasivo progressivo. As evidências indicam que a falha não ocorreu por fadiga natural, mas por um mecanismo sistêmico, associado principalmente a:
- contaminação sólida do lubrificante;
- ruptura recorrente do filme lubrificante;
- possível deficiência de vedação ou especificação de lubrificante.
Apesar disso, a tratativa se encerrou na correção do efeito (substituição do rolamento), sem a identificação formal da causa raiz.
4. Onde o processo deixou de evoluir
Sem a identificação do mecanismo de falha, ocorreram limitações importantes:
- o aprendizado ficou restrito ao ativo analisado;
- não houve desdobramento para ativos similares;
- os planos de manutenção não foram revisados;
- o risco de recorrência permaneceu ativo.
Nesse ponto, o processo deixou de caracterizar engenharia de confiabilidade e permaneceu como uma boa manutenção preditiva.
5. Caminho para a manutenção proativa
A manutenção proativa se diferencia por eliminar as causas das falhas, não apenas detectá-las. Para isso, algumas ferramentas são fundamentais.
5.1 RCA – Análise de causa raiz
Aplicável mesmo sem falha funcional, permitiria identificar o mecanismo dominante (contaminação, lubrificação, vedação), direcionar ações corretivas definitivas e evitar a repetição da falha.
5.2 RCFA – Análise de causa raiz das falhas
Especialmente útil com evidências físicas disponíveis, possibilitaria a análise detalhada do rolamento removido, a correlação com as condições operacionais e a transformação da evidência em aprendizado organizacional.
5.3 FMEA – Análise de modo de falha e seus efeitos
Aplicada ao sistema de acionamento (motor, acoplamentos alta/baixa e redutor), permitiria a identificação dos modos de falha críticos, a priorização de tratativas levando em conta o risco, a revisão de controles preventivos e detectivos (MPs e inspeções) e o estabelecimento do estado ótimo de referência (ORS).
5.4 Análise do Intervalo P–F
A evolução lenta do dano indicou um P–F relativamente longo e uma oportunidade clara de antecipar ações preventivas. Essa ferramenta ajudaria a ajustar limites de alarme, definir janelas ideais de intervenção e alinhar o monitoramento à estratégia de confiabilidade.
5.5 Gestão de Contaminação e Lubrificação
Envolve ferramentas complementares como análise de óleo/graxa, revisão de vedação, padronização de práticas de lubrificação e controle de limpeza e filtragem.
5.6 Gestão do programa de análise de óleo
O modo de falha identificado foi desgaste abrasivo progressivo por contaminação sólida somado à ruptura do filme lubrificante.
Este tipo de falha não nasce na vibração. Ela nasce na entrada de contaminante, na degradação do lubrificante e no aumento de partículas. A vibração só “ouve” o problema depois que o dano já existe.
A análise de óleo atua antes do P funcional, no que chamamos de domínio proativo da curva P–F. Dados da SKF indicam que 51% das falhas em rolamentos são decorrentes de contaminação e lubrificação ineficaz.
Um programa de análise de óleo teria detectado nesse caso:
- Saúde do lubrificante (antes do dano): através de análise de viscosidade e dos aditivos.
- Contaminação (antes do dano): via contagem de partículas, análise de contaminação cruzada (mistura de lubrificantes) e análise de umidade.
- Desgaste inicial (sem falha): através de densidade ferrosa, ferrografia analítica e teste de membrana.
Comparando as posições na curva P–F:
- Sem análise de óleo: Contaminação $\rightarrow$ desgaste $\rightarrow$ dano $\rightarrow$ vibração $\rightarrow$ alarme $\rightarrow$ intervenção.
- Com análise de óleo: Contaminação $\rightarrow$ Alarme $\rightarrow$ ação corretiva $\rightarrow$ Zero Dano.
As evidências físicas observadas no rolamento indicaram desgaste abrasivo progressivo, típico de sistemas operando sob contaminação sólida e regime de lubrificação limite. Esse mecanismo de falha se desenvolve muito antes de qualquer resposta vibracional significativa. Nesse contexto, um programa estruturado de análise de óleo poderia ter identificado precocemente o aumento do nível de partículas sólidas (ISO 4406), indícios de contaminação externa, degradação do lubrificante (oxidação e perda de viscosidade) e desgaste inicial por abrasão, ainda sem dano funcional.
A atuação nesse estágio permitiria ações corretivas como melhoria de vedação, filtração, troca ou reespecificação do lubrificante, interrompendo o mecanismo de falha antes do início do desgaste do rolamento.
6. Evolução sistêmica esperada
Com a aplicação dessas ferramentas, o evento poderia ter gerado:
- revisão de especificações do lubrificante e vedações;
- ajuste de planos de lubrificação;
- inspeção preventiva em redutores similares;
- atualização da matriz de criticidade;
- fortalecimento da cultura de confiabilidade.
Assim, o sistema deixaria de aprender a reagir e passaria a aprender a evitar.
7. Conclusão
O caso analisado demonstra um alto nível de maturidade em manutenção preditiva, com ganhos claros de disponibilidade e segurança operacional. Entretanto, evidencia também o limite desse modelo quando não há identificação estruturada da causa raiz.
A transição para a manutenção proativa exige que cada evento seja tratado como fonte de aprendizado sistêmico, e não apenas como um problema resolvido. Ferramentas de confiabilidade existem exatamente para transformar dados e evidências em decisões que eliminam falhas antes que elas voltem a ocorrer.
