Neste item, será feita uma análise em quantidade de horas, focando nas que foram salvas com a atuação noturna de uma equipe de manutenção em prontidão para agir e também na quantidade de horas paradas devido as manutenções necessárias nas turbinas eólicas do complexo.
Esses números serão usados para se fazer uma importante conclusão de como, de fato, a equipe noturna vem influenciando na geração de energia e também serão base para se calcular os indicadores de manutenção.
Os primeiros números mostrados na Figura 8, dizem respeito a quantidade de horas aproximada que foram salvas por conta da contratação de uma equipe noturna de manutenção pelo proprietário. Esse cálculo foi feito individualmente por turbina, sendo feito o somatório de todas essas horas, posteriormente, para se chegar ao valor total indicado.
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Figura 8 - DashBoard da visão do complexo em termos de horas elaborado no Power BI
31 Na Figura 8, também está discriminado as horas salvas por consequência de intervenções realizadas in loco e intervenções realizadas de maneira remota. Com essa discriminação, pode-se inferir que a quantidade de horas salvas a partir de atividades feitas in
loco é quase 1000% maior do que as atividades feitas remotamente. Esse valor mostra mais uma
vez que, em termos financeiros, as intervenções que necessitam do deslocamento da equipe até a turbina são as que fazem uma maior diferença na geração de energia final e que justificam a terceirização de um serviço de O&M para um turno específico. Para provar tamanha importância, basta pegarmos o número total de horas salvas com as atividades in loco. 2744 significa que foram salvas 686 horas de operação por mês e aproximadamente 172 horas por semana. Dessa maneira, o proprietário aumenta a disponibilidade de seu complexo, como um todo, podendo esse investimento trazer frutos financeiros bem maiores do que o valor gasto para contratar uma nova equipe.
Outro dado mostrado na Figura 8 é o total de horas paradas. Esse número retrata o somatório do tempo gasto de todas as atividades de manutenção realizadas no período analisadas e que foram capazes de recolocar os aerogeradores em operação.
Ao analisarmos o número de 472 horas paradas, podemos refletir que mais de 100 horas são gastas com manutenções apenas no turno da noite. Caso fosse feita a análise dos turnos da manhã e da tarde, esse valor poderia dobrar ou até mesmo triplicar. Esse valor de 472 influencia diretamente no cálculo do MTTR – Tempo médio para reparos, podendo ajudar o gerente de operações do parque a entender melhor a eficiência da equipe que está operando em seu parque. Por exemplo, se um gestor de um parque acompanha seus dados de manutenção diariamente, ele pode perceber a variação do tempo gasto no reparo de seus equipamentos. Dessa maneira, caso ele note um aumento do tempo gasto em relação a um período anterior, o MTTR pode ser uma importante ferramenta de auxílio em uma possível tomada de decisão. Apenas com esses dados sendo medidos diariamente e da maneira correta, é possível inteferir em alguma atividade, a fim de melhorar a produção do parque, diminuindo o tempo que a equipe gasta para realizar um reparo. Quando um gestor percebe um possível ponto de melhoria, ele pode traçar plano de ações como uma melhor capacitação da equipe de manutenção ou, até mesmo, ele pode
32 vir a descobrir que algum fator externo pode estar atrapalhando o rendimento de seus colaboradores.
Além desses valores, também é exposto na Figura 8 o total de atividades que deixaram de ser realizadas por falta de acesso a alguma estrutura da torre ou ao seu sistema de controle. Esse fato pode ocorrer devido a algum problema técnico, por falta de algum equipamento necessário para o acesso, por más condições climáticas ou pelo fato de que a atividade não está definida no contrato como escopo da empresa contratada, restringindo ela, portanto, de realizar a atividade. Uma das atividades que não está no escopo da equipe contratada é o acesso ao Hub, de maneira que, a partir dos dados, percebeu-se que uma quantidade a mais de horas de energia gerada poderiam ser salvas caso a equipe pudesse atuar nessa parte dos aerogeradores. Por isso, neste trabalho, possui um item dedicado apenas para se estimar tais valores de hroas que poderiam ser salvas com acesso ao Hub.
Existem dois gráficos traçados na Figura 8. Um diz respeito as horas salvas por parque e aerogerador e o outro as horas salvas por parque. Essa informação também pode ser muito útil para o gestor do parque, já que, a partir dela, ele está apto a identificar qual parque dentro de seu complexo está necessitando uma atenção maior por parte da equipe de operação, além de tornar possível que uma avaliação causa raiz seja feita para descobrir o que pode está acontecendo em um parque mais problemático.
Para sintetizar o que foi falado nos dois parágrafos anteriores, um exemplo de tomada de decisão pode ser referido: A equipe que está de prontidão no parque na maioria das vezes permanece abrigada na central de comando do complexo, até para poder realizar as intervenções remotas. Porém, caso um gestor perceber que um parque X vem tendo um número maior de ocorrências, ele pode decidir em deixar um colaborador mais próximo geograficamente desse parque para que a intervenção possa ser feita de maneira mais imediata. Dessa forma, o tempo de deslocamento da equipe até a turbina pode ser diminuído, o que irá, consequentemente, reduzir o tempo médio para reparos. É importante salientar que em muitos dos complexos eólicos instalados no Brasil, as turbinas podem estar em um mesmo complexo, porém bastante distantes entre si, podendo estar até 10 km longe uma da outra. Esse detalhe se deve ao fato de que as turbinas devem ser instaladas respeitando uma distância mínima uma da outra pra garantir o
33 máximo aproveitamento da velocidade dos ventos e também ao fato de que existem complexos muito grandes no Brasil, chegando a até 200 turbinas, o que demanda uma área geográfica muito vasta.