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Avaliação da aplicação do gerenciamento de alarmes em unidades industriais

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Academic year: 2021

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA

SAMANTHA ELOY SILVA

AVALIAÇÃO DA APLICAÇÃO DO GERENCIAMENTO DE ALARMES EM UNIDADES INDUSTRIAIS

NATAL-RN 2019

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SAMANTHA ELOY SILVA

AVALIAÇÃO DA APLICAÇÃO DO GERENCIAMENTO DE ALARMES EM UNIDADES INDUSTRIAIS

Trabalho de conclusão de curso apresentado ao Departamento de Engenharia Química da Universidade Federal do Rio Grande do Norte para o cumprimento de requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Engenharia Química.

Orientador: Prof. Dr. Gilson Gomes de Medeiros.

NATAL-RN 2019

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AGRADECIMENTOS

Minha querida mãe, por ter sido tão guerreira em toda a sua vida e passar uma porcentagem de sua garra para mim. A meu pai, que se foi ainda no início da minha graduação, mas que sempre fez o possível para que eu pudesse alcançar todos os meus objetivos. À minha irmã, por me dar muito orgulho com suas conquistas escolares e esportivas, mesmo que ainda tão pequena.

À minha avó Luizinha, por mesmo estando a mais de três mil quilômetros de distância fez o possível e o impossível para estar presente e me apoiar. A minha segunda mãe, Maria Coluna mais conhecida como Nininha, que por anos a fio cuidou de mim como filha e ajudou minha mãe nos momentos mais difíceis de nossas jornadas. Amo vocês. E a todos aqueles familiares que de longe torceram por mim e contribuíram para que eu chegasse aqui hoje.

Aos meus amigos, que foram base para suportar todos os anos de estudos intensos. Aos irmãos do ensino fundamental: Juliana, Jaciara, Aline, Berenice e Hércules; aos que chegaram no ensino médio: Arícia, Raísa, Bianca, Carol e Kaanda; e aqueles que ganhei já na faculdade: Anderson, Tuiza, Camilla, Mateus, Danilo, Willison, Harley, Yan, Marco e Samilly. Ao meu companheiro e amigo Ian, por estar sempre disposto a me ajudar e a ajudar a minha família. Por ser rocha em meio a tantas tempestades.

Ao Professor Doutor Marciano Furukava, por sempre acreditar em mim, investir e me ajudar em todos os momentos da graduação. Graças aos seus programas de extensão, pude evoluir muito como ser humano e levar um pouco de esperança a populações negligenciadas pelo Estado.

A Logique Sistemas, onde estagiei por quase dois anos e onde cresci e me vi como profissional de engenharia. Empresa modelo em respeito ao cliente e aos colaboradores, uma verdadeira família.

A Trisolutions, empresa que me prestou imprescindível apoio técnico.

Ao meu orientador Gilson, por se fazer presente e disposto a me ajudar para que eu pudesse concluir essa etapa da graduação.

A todos que aqui não foram diretamente citados, mas que contribuíram para que esse dia chegasse.

E principalmente a Deus, por ter me abençoado com o carinho de todas essas pessoas e iluminado meu caminho até aqui.

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RESUMO

O presente estudo discute a importância de se estabelecer sistemas de gerenciamento de alarmes efetivos em unidades industriais. O objetivo é analisar o contexto de indústrias que desejam otimizar seus processos através do estudo de seus alarmes. Para isso, serão avaliados casos reais registrados na literatura e é apresentado um estudo de caso utilizando dados coletados de uma indústria de mineração, levando-se em consideração os padrões estabelecidos pelas normas internacionais ISA 18.2 e EEMUA 191. Os resultados obtidos mostraram que uma planta industrial com gestão de alarmes precária enfrenta a realidade de possuir uma sala de controle de produção ineficaz, que coloca a produção, a segurança e a economia do empreendimento em risco. Confirma-se então que grandes indústrias apresentam uma complexa estrutura de alarmes de produção que necessitam ser geridos rigorosamente.

Palavras-chave: Gerenciamento de Alarmes. Otimização de processos. Controle de produção.

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ABSTRACT

The present study discusses the importance of establishing effective alarm management systems in industrial units. The objective is to analyze the context of industries that wish to optimize their processes by studying their alarms. For this, real cases will be analyzed through literature and a case study using data collected from a mining industry and considering the standards established by international standards ISA 18.2 and EEMUA 191. The results of the test show that an industrial plant with poorly managed alarm system faces the reality of having an ineffective production control room that puts the enterprise's production, safety and economy at risk. It is then confirmed that large industries have a complex structure of production alarms that need to be strictly managed.

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LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - As revoluções industriais através do tempo……...14

Figura 2 - Os nove pilares do avanço tecnológico………...15

Figura 3 - Sistema de integração vertical………...16

Figura 4 - Sistema de integração horizontal………...………...17

Figura 5 - Sistema de controle em malha fechada………...………...…….19

Figura 6 - Sistema de controle em malha aberta………...………...……….19

Figura 7 - Loop de controle de processo………...………...……...20

Figura 8 - Sala de controle moderna………...…...………...………...21

Figura 9 - Sala de controle menos tecnológica………...……...…….………..21

Figura 10 - Quatro princípios fundamentais para o gerenciamento de alarmes...25

Figura 11 - Ciclo de vida do gerenciamento de alarmes. ...………...………29

Figura 12 – Método sistemático de racionalização de alarmes. …...……....…38

Figura 13 – Histórico de disponibilidade dos equipamentos...42

Figura 14 – Produção do moinho M4...43

Figura 15 – Diagrama de Pareto com as principais causas de parada...44

Figura 16 – Diagrama de Pareto com a distribuição das principais causas de parada...45

Figura 17 – Variação do número de alarmes durante 15 dias. ...………...49

Figura 18 – Relação de alarmes contínuos por dia. ...………...………...50

Figura 19 – Distribuição dos alarmes de acordo com a classificação de prioridade.50 Figura 20 – Os 10 alarmes mais disparados. ...………...……...…...51

Figura 21 – Variação do número de alarmes durante 15 dias. .………...……..52

Figura 22 – Relação de alarmes contínuos por dia. .………...……...52

Figura 23 – Distribuição dos alarmes de acordo com a classificação de prioridade.53 Figura 24 – Os 10 alarmes mais disparados. .………...……....………...54

Figura 25 – Variação do número de alarmes durante 10 dias. ...………...……55

Figura 26 – Relação de alarmes contínuos por dia. …...……....………...55

Figura 27 – Distribuição dos alarmes de acordo com a classificação de prioridade.56 Figura 28 – Os 10 alarmes mais disparados. …...……....………...56

Figura 29 – Variação do número de alarmes durante 15 dias…...……....…….58

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Relação entre os dados de priorização iniciais da empresa e as

recomendações da norma.…...……....………...39

Tabela 2 – Resultados da distribuição de prioridade dos alarmes ativados...40

Tabela 3 – Resultado da priorização dos alarmes de cada unidade...40

Tabela 4 – Produção de calcário por mês...41

Tabela 5 – Indicadores por período...45

Tabela 6 – Dados referentes a área 1 de estudo.…...……....………...49

Tabela 7 – Dados referentes a área 2 de estudo. .…...……....………...51

Tabela 8 – Dados referentes a área 3 de estudo. .…...……....….…...54

Tabela 9 – Dados gerais do estudo. .…...……..………...…...57

Tabela 10 – Classificação de risco de acordo com as normas. .…...…...60

Tabela 11 – Resultado da classificação de risco do projeto...…...……....…...60

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LISTA DE QUADROS

Quadro 1- Como o tamanho do sistema afeta o design e a gestão ...….27

Quadro 2 - Avaliação de taxas de alarmes após uma perturbação ……...….27

Quadro 3 - Taxa ideal de ocorrência de alarmes com diferentes prioridades …...28

Quadro 4 - Taxa média de alarme por operador ………...30

Quadro 5 - Distribuição Prioritária de Alarme ..…………...31

Quadro 6 – Conteúdo da filosofia de alarmes. ...34

Quadro 7 - Classificação baseado em Taxa Média de alarmes por 10 min por operador versus Taxa Máxima de alarmes por 10 min por operador ...34

Quadro 8 - Classificação baseado em Taxa Média de alarmes por 10 min por operador versus Percentual de tempo em situação de distúrbio. ...35

Quadro 9 - Classificação baseado em Taxa Máxima de alarmes por operador versus Percentual de tempo em situação de distúrbio. ...35

Quadro 10 - Avaliação do Sistema de Alarmes...37

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LISTA DE SIGLAS

CLP Controlador lógico programável. DIMC Direct Injection Moulding Concept.

DMAIC Define, Measure, Analyze, Improve and Control.

EMUUA The Engineering Equipment and Materials Users Association. HDS Hidrodessulfurização.

HDT Hidrotratamento de Diesel.

ISA International Society of Automation. KPI Key Performance Indicator.

PET Politereftalato de etileno.

SCADA Supervisory Control And Data Acquisition. SDCD Sistema digital de controle distribuído. SGA Sistema de Gerenciamento de Alarmes. RECAP Refinaria Capuava.

RFCC Unidade de Craqueamento Catalítico de Resíduos. UGH Geração de Hidrogênio.

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SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO...11 1.1 OBJETIVOS GERAIS ...13 1.2 BJETIVOS ESPECÍFICOS...13 2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ...14 2.1 A 4ª REVOLUÇÃO INDUSTRIAL...14 2.2 CONTROLE DE PROCESSOS...18 2.3 DEFINIÇÃO DE UM ALARME...23

2.4 NORMAS INTERNACIONAIS PARA GERENCIAMENTO DE ALARMES ....25

2.4.1 EEMUA 191...25

2.4.2 ISA 18.2...28

2.5 ACIDENTES INDUSTRIAIS………31

2.5.1 Three Mile Island…………..……….………….31

2.5.2 Milford Haven…………...………32

2.5.3 Seveso...32

2.5.4 BP...32

2.6 ESTUDOS SOBRE GERENCIAMENTO DE ALARMES...33

2.6.1 Estudo em uma unidade petroquímica...33

2.6.2 Desempenho do sistema de alarmes em uma refinaria...36

2.6.3 Resultado de racionalização de alarmes realizada durante o projeto de uma planta de refino de petróleo...38

2.7 AVALIAÇÃO DE PERDAS DE PRODUÇÃO POR PARADAS NÃO PROGRAMADAS...41

2.7.1 Avaliação da perda de produção em uma mineradora ...41

2.7.2 Estudo de caso em uma indústria de garrafas plásticas...43

2.7.3 Estudo de paradas não programadas realizado em uma indústria de alimentos ...44

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3. METODOLOGIA...47 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ...48 4.1 ESTUDO DA ÁREA 1...48 4.2 ESTUDO DA ÁREA 2...51 4.3 ESTUDO DA ÁREA 3. ...54 4.4 ESTUDO GERAL. ...57 5. CONCLUSÃO ...63 REFERÊNCIAS ...64

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1. INTRODUÇÃO

A avaliação da produção é imprescindível para a manutenção econômica de uma indústria. Dessa forma, dia após dia, desde a primeira revolução industrial, estudos vêm descobrindo novas formas de controlar o rendimento fabril.

O principal objetivo de uma empresa é gerar lucro. Para isso, é necessário que o processo de produção esteja atuando o mais próximo possível do especificado em projeto. Não basta planejar, programar e executar os planos de produção. É também preciso monitorar e controlar o desempenho e os resultados dos processos produtivos para se certificar de que estão ou não satisfatórios [CHIAVENATTO, 2013, p.195].

O controle de processos é uma técnica utilizada para supervisão e administração de condições operacionais de um processo (como temperatura e pressão). O objetivo é manter essas variáveis dentro de valores predeterminados, utilizando metodologias que comparam o valor medido com o esperado e determinam a ação de correção, caso se faça necessário [BAYER; ARAÚJO, 2011].

Segundo Quesada (2017), a automação vem como um método para reduzir custos e ampliar a produtividade, levando conforto aos usuários, agilidade da comunicação entre os diversos setores da indústria, maior poder de controle e supervisão dos processos. Consiste na utilização de aparatos mecânicos e eletroeletrônicos que irão monitorar e gerir processos. Ele define que quatro áreas integram o sistema de automação: sistema de controle, eletrônica, computação e mecânica.

Sabemos que um processo industrial está sempre condicionado a variáveis específicas de atuação. Esses parâmetros dependem muito do tipo e natureza do processo, sendo a temperatura, pressão, vazão e nível as variáveis mais comumente utilizadas, sendo elas as peças-chave para o andamento eficiente da produção.

Dessa forma, segundo Gonçalves (2011), entende-se a necessidade do controle de tais parâmetros, que pode ser realizado na condição de malha aberta (controle realizado por operador) ou em malha fechada (controle realizado de forma automática por um equipamento eletrônico).1 Em ambos os casos, há a necessidade

de um processo, um sensor na fonte onde será captada a propriedade a ser

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analisada, um controlador e um atuador. Esses parâmetros serão responsáveis por garantir ao produto final a qualidade e quantidade necessárias para manter ou elevar o padrão econômico da empresa. Um exemplo disso é que algumas reações químicas só acontecem com elevadas temperaturas; nesse caso, uma temperatura abaixo do necessário para atingir a energia de ativação da reação irá acarretar um baixo rendimento de produto.

O controle dos referidos parâmetros não é justificável apenas para garantir a qualidade da produção, mas também a segurança das instalações e dos colaboradores. Sabe-se, por exemplo, que pressões e temperaturas muito altas podem ser cruciais para o mau funcionamento de um reator e que esse fator pode acarretar em explosões e incêndios.

Sempre que um sensor apresentar em sua leitura valor divergente daquele valor de referência previamente determinado, será enviado um alerta para o controlador automático ou para o operador (dependendo de se ter uma malha fechada ou aberta, respectivamente) e esse será o responsável pela determinação da ação de restabelecimento da normalidade. Esse aviso gerado é denominado de alarme industrial.

“O alarme é um dos meios por onde o operador é capaz de monitorar o processo industrial de forma simples e efetiva. Entretanto, para isto ocorrer faz-se necessário que o alarme execute eficientemente a sua função (...)” [MIRANDA, 2015].

Em muitas indústrias pelo mundo, são reconhecidos problemas com os alarmes industriais. Essas inconsistências são frutos de inúmeros fatores que vão desde problemas na identificação da necessidade de instalação desses alarmes, passam por problemas de inadequação da faixa de operação (range) ou de calibração dos instrumentos e vão até a enorme quantidade de alarmes pelos quais apenas um operador fica responsável. Entre os fatores aqui mencionados, existem diversos critérios que precisam ser analisados a fim de se configurar um sistema de alarmes industriais efetivo.

No momento em que esse sistema de alarmes industriais falha, surgem as paradas não programadas, as perdas de produção, os danos aos maquinários e, nos piores casos, os acidentes que põem a estrutura da empresa e a vida dos funcionários em risco [ROTHENBERG, 2009].

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Existem normas técnicas internacionais que regulamentam os alarmes industriais. Elas definem o que é uma filosofia de alarme, o número máximo de alarmes que um operador pode receber, o que caracteriza uma enxurrada de alarmes, entre diversas outras informações sobre o assunto. Mas infelizmente estes regulamentos não são de conhecimento de muitos gestores de operação e manutenção, inclusive no Brasil. E o reconhecimento dos benefícios e dos malefícios de um bom ou um mau gerenciamento dos alarmes industriais é crucial para a tomada de decisão quando se decide pela atualização e pela mudança da situação atual do sistema da empresa.

É necessário conhecer um pouco mais a fundo sobre cada um dos temas acima citados, para que seja possível compreender o cenário da indústria na atualidade, a necessidade das inovações tecnológicas e a importância do gerenciamento de alarmes.

1.1 OBJETIVOS GERAIS

O presente estudo tem como objetivo destacar a importância do gerenciamento de alarmes industriais, definindo e caracterizando os alarmes de acordo com as normas internacionais e elencando as vantagens produtivas e econômicas que a adição de um sistema de gestão eficiente pode trazer.

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Utilizar as normas internacionais ISA 18.2 e EEMUA 191 para realizar um estudo de caso sobre a atual situação do sistema de gerenciamento de alarmes de uma mineradora, comentando as possíveis causas de problemas e soluções cabíveis.

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2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Para podermos falar sobre os impactos provenientes do gerenciamento de alarmes em uma indústria, é necessário primeiro rever conceitos importantes do controle e automação de processos e também definições estabelecidas por normas internacionais sobre o assunto.

2.1 A 4ª REVOLUÇÃO INDUSTRIAL

A história do setor industrial no mundo tem início com a primeira revolução industrial, que começou na Inglaterra em meados do século XVIII e marcou a transição entre o sistema feudal para o sistema capitalista. Com o passar do tempo, a evolução dos sistemas de produção passou a incrementar cada vez mais esse setor e isso fez com que se transpusessem a segunda e a terceira revoluções industriais. Agora, no século XXI, estamos vivendo a quarta revolução industrial. Cada uma das revoluções teve sua importância e suas características, como exemplifica a Figura 1.

Figura 1 - As revoluções industriais através do tempo.

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A indústria 4.0, cujo conceito foi desenvolvido por Klaus Schwab,2 teve sua

primeira menção em 2011, na Alemanha. Esse conceito se tornou uma referência para a indústria pelas novidades tecnológicas voltadas aos setores de controle de processos, tecnologia da informação e automação de máquinas e serviços.

O Boston Consulting Group definiu nove pilares que estruturam o desenvolvimento tecnológico da quarta revolução industrial, como está demonstrado na Figura 2. Esses pilares são apresentados resumidamente logo a seguir.

Figura 2 - Os nove pilares do avanço tecnológico.

Fonte: Spricigo, 2018.

● Big Data and Analytics: a coleta e o tratamento de um grande número de dados gerados em uma indústria ajudam a otimizar processos, economiza energia e melhora o desempenho de equipamentos;

2 Klaus Schwab, fundador e presidente executivo do Fórum Econômico Mundial, tratou do tema Indústria 4.0 em seu livro “A Quarta Revolução Industrial” (SCHWAB, 2016).

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● Robôs autônomos: os robôs da indústria 4.0 vêm se tornando cada vez mais independentes, flexíveis e cooperativos e, em breve, irão interagir uns com os outros e trabalhar de forma segura com os humanos, aprendendo com eles; ● Simulação: as simulações passarão a reproduzir dados e processos que

ocorrem no chão de fábrica em modelos virtuais, onde será possível modelar o processo adicionando máquinas, componentes e operadores, o que ajudará a testar e a otimizar processos;

● Sistemas de integração horizontal e vertical: estes sistemas se referem às redes universais de integração entre os processos que ocorrem dentro e fora da indústria, como está esquematizado nas Figuras 3 e 4.

Figura 3 - Sistema de integração vertical.

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Figura 4 - Sistema de integração horizontal.

Fonte: Romano, 2017.

● Internet das coisas: este pilar é referente à necessidade de todas as coisas estarem conectadas à internet, deixando os objetos inteligentes e gerando dados que aumentam a chance de acerto na tomada de decisões;

● Cibersegurança: com o crescente incremento de linhas de conexão que utilizam protocolos de comunicação, é necessário que se crie uma proteção para esses sistemas contra ataques cibernéticos;

● A nuvem: o armazenamento de dados na nuvem deve se tornar mais robusto e rápido, a fim de atrair grandes empresas que necessitam compartilhar seus dados para ambientes além de seus limites físicos;

● Manufatura aditiva: criar protótipos e componentes personalizados com a utilização de impressões 3D vai ajudar a reduzir custos com materiais customizados que despenderiam altos custos de produção e transporte caso fossem adquiridos de forma tradicional;

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● Realidade aumentada: ao permitirem que haja grande interação entre as interfaces virtuais e reais, as companhias irão conseguir trabalhar com informações em tempo real para melhorar as tomadas de decisão e os procedimentos de trabalho.

Com base em todas essas definições sobre os passos que as indústrias irão traçar neste novo cenário tecnológico, fica claro que as companhias que desejarem seguir com um bom rendimento no mercado precisam estar atualizadas aos modelos mais desenvolvidos tecnologicamente.

2.2 CONTROLE DE PROCESSOS

A avaliação da produção é imprescindível para a manutenção econômica de uma indústria. Dessa forma, dia após dia, desde a primeira revolução industrial, estudos vêm descobrindo novas formas de controlar o rendimento fabril. O principal objetivo de uma empresa é gerar lucro para seus sócios, necessitando assim de um processo economicamente viável, seguro e controlável.

Essa viabilidade econômica deve ser definida ainda na fase de projeto, avaliando-se os custos iniciais e determinando-se o payback. A segurança da planta será garantida a partir do momento em que se identificam todos os riscos inerentes ao processo, desde a instalação da indústria até o transporte do produto final.

Dessa forma, o ideal é que um estudo seja realizado ainda na fase de projeto, utilizando, por exemplo, ferramentas de Análise Preliminar de Riscos e Hazard and

operability study (HAZOP).

Já a fase de controle se dá durante toda a vida do empreendimento e deve ser realizada utilizando-se diversos equipamentos e métodos diferentes, que ajudarão os colaboradores a fazer a manutenção da planta a fim de seguir as especificações determinadas lá na fase de projeto. Essas metodologias irão auxiliar na identificação dos riscos e de suas respectivas formas de controle.

Tendo os riscos avaliados e as variáveis de projeto definidas, é hora de colocar a planta em funcionamento. Todos os parâmetros chave do processo devem ser controlados e isso acontece por meio de um conjunto de equipamentos que podem estar arranjados em malha aberta, como mostra a Figura 5, ou em malha fechada, apresentado na Figura 6.

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Figura 5 - Sistema de controle em malha fechada.

Fonte: Johnson, 2014.

Figura 6 - Sistema de controle em malha aberta.

Fonte: Johnson, 2014.

Conforme é possível perceber nas Figuras acima, os principais elementos de um sistema de controle são o processo, o sensor, o controlador e o atuador. Esses quatro itens formam um ciclo que perdura enquanto o processo estiver em execução, conforme indica a Figura 7.

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Figura 7 - Loop de controle de processo.

Fonte: autor.

É válido observar que os processos de malha fechada empregam válvulas automáticas, cuja operação está diretamente subordinada aos sinais enviados pelo controlador, o que faz com que, de maneira geral, a própria válvula seja considerada o atuador, já que é ela que interfere fisicamente no processo controlado. As válvulas são os atuadores mais frequentes na indústria química, mas ainda são incluídos na categoria de atuadores outros equipamentos, como os relés, por exemplo. Além disso, em alguns processos, o sensor e o controlador são combinados em um único dispositivo, como é o caso dos termostatos e dos pressostatos.

Nesse sentido, Gonçalves (2011) relata que, para sistemas em malha fechada, o controlador é um equipamento eletrônico que está associado a uma faixa de operação e que irá analisar o sinal obtido através do sensor, definindo se há ou não a necessidade de atuação e determinando a ação do atuador, tudo isso de forma informatizada e automática. Já para sistemas de controle em malha aberta, o controlador é representado por um operador humano, que receberá o sinal do sensor a informação de que determinado processo precisa ou não de manutenção e, a partir daí, determinará a ação necessária para fazer o processo retornar ao estado de normalidade, se for o caso.

Em ambos os sistemas descritos, é possível que haja atrelado ao sensor, um alarme que emitirá um sinal de anormalidade no processo, seja para registro, como nos sistemas automatizados, ou para aviso de necessidade de atuação, para os demais. Nos casos em que há a necessidade de operadores, geralmente há uma sala de controle, onde existem equipamentos sonoros e/ou luminosos, presentes em painéis de indicação, como os que são mostrados nas Figuras 8 e 9.

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Figura 8 - Sala de controle digital.

Fonte: Santos, 2014.

Figura 9 - Sala de controle analógica.

Fonte: Eletrobrás.

Os equipamentos chamados de sensores são calibrados para perceber mudanças nas variáveis de projeto. A exemplo, temos os termômetros, manômetros e medidores de nível. Segundo Seidel (2011), existe uma farta gama de equipamentos com essa função e que apresentam diferentes características, e tudo

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isso deve ser consultado na hora de escolher o melhor sensor para seu processo. É importante estar sempre atento às configurações e aos manuais de fabricação, com o objetivo de considerar as especificidades de cada equipamento. O conhecimento destes detalhes auxiliará de forma mais precisa na tomada de decisão e evitará problemas futuros, como o funcionamento irregular do equipamento.

O próximo passo na sequência de controle do processo é examinar o erro e determinar qual ação, se necessária, deve ser tomada. Esta parte do sistema de controle acontece por meio do controlador. A avaliação pode ser realizada por um operador, por sinal eletrônico, sinal pneumático ou por um equipamento eletrônico. Nos sistemas de controle mais modernos, as operações de controle são normalmente executadas por computadores [Johnson, 2014].

Os controladores lógico-programáveis (CLP’s), presentes nos sistemas em malha fechada, são instrumentos eletrônicos que farão a avaliação do sinal obtido do sensor e passarão a informação ao atuador de forma automática. Para Silva e Nascimento (2003), os CLP’s são destinados ao controle de processos industriais, sendo que suas funções básicas envolvem a substituição do controle mecânico por uma lógica programável. Quando o objetivo é a automação de um processo e de máquinas, é indispensável a utilização de um CLP. Atualmente, esse tipo de solução tem adquirido muitas outras funções com alta confiabilidade, como é o caso de tratamento de sinais analógicos, controle contínuo multivariável, controle de posição de alta precisão, entre outros.

O controlador requer uma entrada de um sinal medido da variável controlada e um valor de referência, expresso nos mesmos termos que o valor medido. O valor de referência da variável é chamado de setpoint. A análise consiste em determinar a necessidade ou não de uma ação, e se a resposta for positiva (ou seja, se o valor da variável controlada estiver fora do setpoint), qual o procedimento a ser realizado para conduzir a variável ao valor ideal [Johnson, 2014].

Depois que o sinal proveniente do sensor é avaliado pelo controlador e é determinada a necessidade de uma ação direta para fazer com que a variável volte ao valor de setpoint, o controlador/operador redireciona o atuador responsável pela modificação do respectivo parâmetro.

De acordo com Hryniewicki e Bartys (2019), os elementos finais de controle (atuadores) são unidades físicas que afetam diretamente os fluxos de energia e de materiais. Na estrutura de um sistema de controle, eles desempenham o papel de

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ligação entre controladores e os sistemas que se quer controlar. Eles transformam o sinal eletrônico recebido em uma ação que influenciará direta ou indiretamente a variável que necessita de correção.

Para coletar e transmitir todos esses dados gerados numa planta industrial para o centro de comando, são utilizados Sistemas de Supervisão e Aquisição de Dados, que, do inglês Supervisory Control and Data Acquisition, geram o acrônimo mais conhecido neste setor: SCADA.

Sistemas SCADA integram sistemas de aquisição de dados com sistemas de transmissão e software IHM (interação homem-máquina) para gerar um sistema centralizado de monitoramento e controle das várias entradas e saídas de processo. Os sistemas SCADA são fabricados para coletar informações da planta e enviar para um processador central, mostrando essas informações para o operador graficamente ou textualmente, permitindo assim que o operador controle todo um sistema em tempo real mesmo não estando na área de processamento da indústria [Stouffer; Falko; Kent. 2006].

De acordo com Pinto e Paula (2009):

A principal limitação do sistema SCADA no que se relaciona a gerenciamento de alarmes é relativo à exportação de relatórios do sistema, como relatórios de sobrecarga, relatórios de KPI (Key Process Indicator), entre outros mais específicos. A solução para realização destes relatórios é gerá-los manualmente através dos registros históricos adquiridos durante a operação, ferramenta disponível na grande maioria dos sistemas de supervisão, mas que é imensamente mais trabalhoso do que os relatórios gerados por sistemas dedicados a gerenciamento de alarmes.

2.3 DEFINIÇÃO DE UM ALARME

Segundo a norma internacional ISA 18.2 (2009), o alarme é um som audível e/ou meios visíveis de indicar ao operador que um equipamento está em mau funcionamento, que há um desvio do processo ou uma condição anormal exigindo uma resposta.

O alarme é, portanto, definido por um recurso visual ou sonoro utilizado para alertar o operador que uma situação anormal está ocorrendo e que uma ação para consertar este problema precisa ser tomada [EEMUA 191, 1999].

De acordo com Contreras (2017), “caso a mensagem a ser passada seja meramente informativa, não havendo a necessidade de ação, não deve ser

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configurada como um alarme, pois isso só confundirá e sobrecarregará o operador na hora da tomada de decisão”.

Em um painel indicativo, munido de equipamentos sonoros e/ou luminosos, a condição do alarme deve estar disponível para reconhecimento do operador. Ao verificar a notificação de inconformidade, o responsável deve informar comandos para o equipamento como “silenciar alarmes” ou “reconhecer alarme” [ARAÚJO, 2010].

Contreras (2017) define alguns tipos de alarmes:

● Alarme Absoluto: é emitido quando as condições analisadas ultrapassam os valores limites (setpoint). Essa classificação normalmente divide os alarmes entre muito alto (high-high) e alto (high) para os valores que transpõem o limite superior, ou baixo (low) e muito baixo (low-low) quando é cruzado o limite inferior previamente definido.

● Alarme de Taxa de Mudança: é acionado quando a taxa de variação de um parâmetro ultrapassa os limites determinados.

● Alarme de Discrepância: quando há discrepância entre o estado estacionário de uma variável e o valor medido.

● Alarme Calculado: aquele que é baseado na combinação lógica de vários sinais.

● Alarme de Diagnóstico do Sistema: indica uma inconformidade no sistema de controle, seja física ou de programação.

● Alarme de Diagnóstico de Instrumentos: é disparado quando há uma falha de medição, de comunicação ou de conexão.

Com toda a responsabilidade que um sistema de alarmes tem, é necessário se estar atento às metodologias que propiciam um melhor arranjo, operação e controle desses alarmes. De acordo com Rothenberg (2009), as empresas que rearranjam seus sistemas de alarmes usando as melhores práticas em gerenciamento com seus controladores estão vendo grandes retornos em custos de manutenção e taxas de seguro mais baixas, sem contar também na melhoria da operação e na qualidade dos produtos.

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2.4 NORMAS INTERNACIONAIS PARA GERENCIAMENTO DE ALARMES 2.4.1 EEMUA 191

A Engineering Equipment and Materials Users Association (EEMUA) é uma instituição sem fins lucrativos que foi fundada em 1949 para tentar criar padrões e normas para o setor de engenharia, que vinha crescendo exponencialmente e passando por muitas mudanças após a Segunda Guerra Mundial. Devido a graves incidentes que ocorreram na década de 90, cujas causas principais foram falhas nos sistemas de alarmes, a instituição resolveu acrescentar em seu portfólio um guia para a excelência em sistemas de alarmes [EEMUA].

A norma EEMUA 191 (1999) define um sistema de alarmes como um elemento principal de toda a central de operação de uma planta, sendo tradicionalmente representado por indicadores luminosos e painéis de controle. Atualmente, os sistemas mais modernos são comandados por hardwares e

softwares que apresentam ao operador gráficos e textos sobre os alarmes.

Conforme apresentado no fluxograma da Figura 10, a norma segue alguns princípios com o objetivo de demonstrar qual o melhor caminho para atingir um sistema de alarmes eficiente.

Figura 10 - Quatro princípios fundamentais para o gerenciamento de alarmes.

Fonte: adaptado de EEMUA 191, 1999..

Essa norma também atribui algumas métricas que guiam o desenvolvimento ou recombinação do sistema de alarmes de uma indústria. Segundo Araújo (2011),

(27)

esse foi o primeiro documento que se preocupou em descrever boas práticas para uma implantação integral de um sistema de gerenciamento de alarmes, construindo conceitos que, nos dias atuais, são amplamente difundidos em empresas globais.

O sistema de alarme deve estar de acordo com o operador: mensagem entregue, mensagem entendida, foco adequado no problema, assistência na remediação e verificação dos resultados [Rothenberg, 2009].

Observando sistemas em malha aberta, nos quais, após o alarme ser gerado, ele deve ser informado a um operador que tem a necessidade de tomar uma ação de controle para restaurar a normalidade daquele parâmetro, é necessário estar muito atento ao sistema homem-máquina desse processo. O sistema de alarmes deve estar adequadamente configurado de acordo com a disponibilidade de operadores de controle disponíveis, ou seja, diante de um alarme, é imprescindível que o operador tenha tempo disponível e suficiente para a tomada correta de decisão.

Existem várias situações inseridas no dia a dia de uma indústria. Mas dois deles merecem uma atenção especial na hora do acompanhamento da eficiência de um sistema de controle: situação em estado de normalidade e situação em estado de grande falha. No primeiro caso, serão vistos poucos alarmes e esses devem ser de baixa prioridade e, por isso, a norma determina uma taxa média de alarme por operador que permite o bom funcionamento do sistema, como mostra o Quadro 1. Já para o segundo caso, é necessário estar atento a históricos de alarmes e previsões de situações de risco, pois será esperado um maior número de alarmes e estes apresentarão prioridades também mais elevadas. Nesta situação, a norma também sugere métricas a serem seguidas, conforme apresentado no Quadro 2. Em ambas as situações, é primordial ser considerado o caso particular da planta, pois existem momentos em que apenas os valores presentes na norma não serão suficientes.

(28)

Fonte: adaptado de EEMUA 191, 1999.

Quadro 2 - Avaliação de taxas de alarmes após uma perturbação.

Fonte: adaptado de EEMUA 191, 1999.

De acordo com Araújo (2010), a priorização de alarmes é algo de suma importância e deve ser feito atentando-se para um gradiente entre o alarme mais relevante e aqueles que se apresentam de forma menos importante, de forma que fique evidente para o operador qual o melhor caminho a se seguir. Isso acontece, pois, com alarmes priorizados durante uma elevada demanda de alarmes, o operador terá tempo hábil e consciência de quais problemas buscar corrigir primeiro. Em casos onde não há vários alarmes acionados, a preferência entre os alarmes mantém uma atenção constante do operador àqueles de maior risco.

A EEMUA 191 traz em seu escopo um quadro sobre qual a frequência ideal de acionamento de cada classe de prioridade, como consta no Quadro 3.

Quadro 3 - Taxa ideal de ocorrência de alarmes com diferentes prioridades.

Fonte: adaptado de EEMUA 191, 1999.

2.2.6 ISA 18.2

A Sociedade Internacional de Automação (ISA) foi criada no ano de 1945 com o objetivo de melhorar os processos através da automação. Ela desenvolve padrões

(29)

e normas mundialmente utilizadas neste segmento, além de promover cursos de capacitação e conferências sobre automação. No ano de 2003, a ISA começou a desenvolver um padrão para a gestão de alarmes. Em 2009, ela lançou a norma ANSI/ISA-18.2-2009, que regulamenta o gerenciamento de alarmes para indústrias [ISA, 2009].

Dentre as diversas definições necessárias para se atingir a excelência neste setor, uma grande contribuição desta norma é a descrição do ciclo de vida do gerenciamento de alarmes, como é possível ver na Figura 11 e se discute sucintamente nos itens a seguir.

● Filosofia: na primeira fase do ciclo de vida do gerenciamento de alarmes, é necessário documentar os objetivos do sistema de alarme e dos processos que serão necessários para atender esses objetivos.

● Identificação: agora, é necessário determinar quais os alarmes necessários para o controle dos processos.

● Racionalização: essa etapa visa garantir que o sistema atende ao requerido na filosofia de alarmes, com atenção às informações de priorização, classificação e configuração dos alarmes levantados. Com essa análise, será possível identificar os alarmes necessários e os obsoletos.

● Projeto detalhado: neste projeto, é necessário definir as configurações de cada alarme, as telas de interface homem-máquina (IHM), utilizando técnicas especiais ou avançadas para isso. Tudo deve ser documentado formalmente, com indicações dos procedimentos a serem seguidos.

(30)

Figura 11 - Ciclo de vida do gerenciamento de alarmes.

Fonte: Araújo, 2011.

● Implementação: chega-se à ocasião de serem instalados os instrumentos responsáveis por todo o sistema de alarmes, tanto os físicos como os tecnológicos. Testes devem ser realizados para verificar se o sistema está operando corretamente. Neste momento, também devem ser realizados treinamentos com os operadores visando passar todas as ações que devem ser tomadas com o disparo de cada alarme configurado, além de quais atitudes tomar em situações de risco.

● Operação: a partir dessa etapa, o sistema de alarmes já está em funcionamento e sendo operado pelos controladores.

(31)

● Manutenção: com o caminhar do processo, instrumentos e medidas podem apresentar erros e assim aparecem as necessidades de correção.

● Monitoramento e avaliação de desempenho: a operação e o sistema de alarmes são constantemente monitorados, sempre checando-se as métricas definidas na etapa de filosofia. Neste momento, também é possível observar se há processos e/ou equipamentos que necessitam de manutenção.

● Gerenciamento de mudanças: toda a alteração no sistema, seja ela de adição, mudança, remoção ou de qualquer natureza, deve ser documentada. ● Auditoria: a última etapa desse ciclo é a revisão de todo o processo e a

realização das mudanças que foram necessárias a fim de se manter a integridade de todo o sistema de alarmes e de gerenciamento.

Esta norma também discorre sobre métricas para a busca de excelência no sistema de alarmes. Estas métricas devem ser analisadas com dados coletados durante 30 dias.

● Taxa média de alarme por operador: é necessário se estar atento à quantidade de alarmes que um operador recebe em média por determinado período de tempo, visto que é imprescindível tempo hábil para que ele reconheça, analise e tome a atitude necessária para corrigir o problema. Dessa forma, de acordo com o Quadro 4, a norma indica as taxas médias de alarmes que permitem que o sistema de controle opere de forma viável.

Quadro 4 - Taxa média de alarme por operador.

Fonte: adaptado de ISA-18.2, 2009.

● Enxurrada de alarmes: em caso de uma enxurrada de alarmes, é bastante provável que não haja tempo hábil para a resposta do operador, o que tornará o sistema ineficaz. Esse evento tem início quando há uma taxa de 10 alarmes em um intervalo de 10 minutos e finda quando se transcorre um período com uma taxa de 5 alarmes a cada 10 minutos.

● Distribuição da priorização dos alarmes: os alarmes configurados no sistema devem ser priorizados a fim de se aumentar a eficácia na hora de se

(32)

tomar decisões frente ao disparo de diversos alarmes. Prioridades mais altas devem ser menos frequentes. Conforme a Quadro 5 mostra, a norma indica uma distribuição aproximada ideal para as prioridades dos alarmes.

Quadro 5 - Distribuição Prioritária de Alarme.

Designação de Prioridades Distribuição de Porcentagem

3 prioridades: baixo, médio, alto ~80% baixo ~15% médio ~5% alto 4 prioridades: baixo, médio, alto,

elevado

~80% baixo ~15% médio ~5% alto, ~<1 % elevado

Fonte: adaptado de ISA-18.2, 2009.

2.5 ACIDENTES INDUSTRIAIS

Desastres provenientes de alarmes mal configurados e/ou gerenciados não são novidade na história mundial. Em alguns casos como os que serão citados neste trabalho, houve muito mais do que paradas não programadas, perda de equipamentos ou de produção: houve perdas de vidas humanas, de instalações inteiras e danos irreversíveis ao meio ambiente.

O mau desempenho do sistema de alarmes foi definido como causa agravante para acidentes e incidentes industriais. O SGA foi primordialmente desenvolvido para orientar e informar o operador das inconsistências operacionais, porém nesses casos ela atuou como um propulsor de confusão e estresse. Essa interferência eleva a escala de seriedade, levando o que começou como uma pequena perturbação gerenciável para grandes acidentes, alguns progredindo para sérios desastres [Rotheberg, 2009].

A seguir serão apresentados alguns acidentes industriais que ocorreram ao longo da história e que tiveram como causa principal ou agravante falha no sistema de gerenciamento de alarmes.

2.5.1 Three Mile Island

Segundo o Relatório da Comissão do Presidente Sobre o Acidente de Three Mile Island, às 4h00min da manhã de 28 de março de 1979, um grave acidente ocorreu na usina nuclear de Three Mile Island 2, perto de Middletown, Pensilvânia. O acidente começou com problemas mecânicos na fábrica e piorou muito com uma combinação de erros humanos em responder a isso. Segundo o estudo, cerca de

(33)

100 alarmes dispararam ao mesmo tempo durante os primeiros minutos do acidente. Não havia nenhuma priorização dos alarmes, não sendo possível identificar quais os mais importantes para que os operadores pudessem se concentrar. Não foi dado aos responsáveis tempo hábil para ação perante um possível acidente e esse foi um dos fatores potencializadores do desastre.

2.5.2 Milford Haven

Em 1974, no País de Gales, mais precisamente no condado de Penbroke, uma refinaria da Texaco sofreu uma explosão. De acordo com Araújo (2010), ao se analisarem as causas, descobriu-se que, 5 horas antes do pior acontecer, um raio atingiu a indústria e o sistema de controle dos processos entrou em pane. O sistema descarregou uma enxurrada de alarmes que foram ignorados por cerca de 25 minutos pelos operadores, pois eram contabilizados cerca de um alarme a cada dois segundos.

Segundo Rothenberg (2009), duas foram as principais causas deste acidente: uma válvula que, segundo o sistema supervisório, se encontrava fechada, porém no processo ela estava aberta; e o péssimo formato do sistema de alarmes, que não garantiu aos operadores uma visão ampla do problema e gerou mais confusão na hora de detectar as falhas.

2.5.3 Seveso

Aproximadamente às 12h37min do sábado, 10 de julho de 1976, aconteceu uma falha estrutural em um reator em uma indústria na Itália. A equipe de manutenção logo percebeu que vapores estavam saindo do local. Durante cerca de 20 minutos, um composto altamente tóxico, sem nenhum tipo de tratamento, foi liberado para o ambiente. Segundo o instituto Health and Safety Executive (HSE), um dos fatores que contribuíram para que isso acontecesse se relaciona às péssimas condições de controle e automação dos sistemas do reator. Os resultados deste acidente foram altos índices de aborto de mulheres que moravam em uma cidade atingida pela névoa, animais mortos e áreas contaminadas.

2.5.4 BP

O Health and Safety Executive (HSE) realizou um estudo sobre o ocorrido no dia 29 de maio do ano 2000, quando se deu início a um acidente que durou cerca de

(34)

doze dias subsequentes. Às 18h07min da noite, em um parque industrial de Grangemouth, na Escócia, houve uma queda de energia que afetou todo o lado norte do complexo e prejudicou principalmente o sistema de resfriamento. Vazamentos de fluidos pressurizados e explosões foram as consequências desse fator. Dentre vários problemas determinados pelo estudo, houve grande influência da má configuração do sistema de alarmes no acidente. Segundo o documento, a BP não possuía arranjo adequado de alarmes, o sistema não determinava prioridades entre os alarmes e havia uma limitação para acompanhar o andamento do processo pelos operadores. Os responsáveis pela sala de controle também não haviam sido treinados para lidar com maiores inconformidades.

2.6 ESTUDOS SOBRE GERENCIAMENTO DE ALARMES

A aplicação do SGA no mundo já é uma realidade e cada vez mais está aumentando a busca por serviços que ofereçam a indústria a possibilidade dessa atividade. Grandes empresas buscaram adicionar ao seu dia-a-dia industrial o gerenciamento de alarmes e elaboraram estudos sobre os resultados obtidos em suas plantas.

2.6.1 Estudo em uma unidade petroquímica

Pinto e Farina (2007) discutem sobre a dificuldade encontrada quando há a necessidade de se configurar um novo alarme relevante em um painel analógico, devido a necessidade da criação de toda uma logística física de instrumentos no local, o que aumenta o tempo e o custo com essa operação. Esse dispendioso tempo e dinheiro gasto já não são tão marcantes em sistemas digitais, visto que basta configurar o novo alarme no sistema quando for necessário. Porém, esta atualização tecnológica pode levar a uma sobrecarga de alarmes, havendo inúmeros indicativos pouco importantes para o processo. Tudo isso acaba levando a problemas de gerenciamento já citados neste estudo.

No processo de aprimoração do sistema de gerenciamento de alarmes da Brasken foi utilizada a metodologia DMAIC – (Define, Measure, Analyze, Improve and Control). Com isso, foi criada a filosofia de alarmes da empresa.

A filosofia de alarmes, definida pela ISA, consiste em um documento criado para estabelecer normas para todo o processo de gerenciamento de alarmes, no qual devem estar descritos todos os ciclos de vida dos alarmes configurados na planta.

(35)

A norma ISA-18.2 estabelece alguns critérios mínimos que devem estar obrigatoriamente no documento, como segue no Quadro 6.

Quadro 6 – Conteúdo da filosofia de alarmes. Conteúdo da filosofia de alarmes

Definição dos objetivos do sistema de alarmes Definições

Quais os papeis de cada operador dentro do sistema Racionalização

Classificação do alarme

Definição da Interface homem-máquina Definição do setpoint do alarme Definição da metodologia de racionalização

Monitoramento de desempenho Manutenção

Testes

Procedimentos de implementação Fonte: adaptado de ISA-18.2, 2009.

Durante o estudo realizado em 10 unidades de uma multinacional por Pinto e Farina em 2007, foram obtidos os resultados presentes nos Quadros 7, 8 e 9 a seguir. Esses dados foram analisados logo após a implantação de um software de gerenciamento de alarmes que permite analisar todos os alarmes que estavam sendo gerados por cada planta de acordo com as normas internacionais anteriormente mencionadas.

Quadro 7 - Classificação baseado em Taxa Média de alarmes por 10 min por operador versus Taxa Máxima de alarmes por 10 min por operador.

Situação operacional Número de

unidades Sistema garante a confiabilidade de sua operação

em situação normal ou anormal. 9 Sistema apresenta estabilidade durante uma

situação normal de operação, porém é disfuncional durante momentos de anormalidade.

1

(36)

Quadro 8 - Classificação baseado em Taxa Média de alarmes por 10 min por operador versus Percentual de tempo em situação de distúrbio.

Situação operacional Número de unidades Sistema garante a confiabilidade de sua

operação em situação normal ou anormal. 2 Sistema dispões de uma boa definição para a

operação em situação de normalidade, mas começa a apresentar déficit de funcionalidade

quanto a presença de distúrbios.

2

Sistema apresenta estabilidade durante uma situação normal de operação, porém é

disfuncional durante momentos de anormalidade.

5

Sistema é ineficiente até durante uma atividade normal de operação e muito provavelmente será ignorado caso haja a presença de uma

situação de distúrbio.

1

Fonte: adaptado de Pinto e Farina, 2007.

Quadro 9 - Classificação baseado em Taxa Máxima de alarmes por operador versus Percentual de tempo em situação de distúrbio.

Situação operacional Número de unidades Sistema garante a confiabilidade de sua

operação em situação normal ou anormal. 2 Sistema dispões de uma boa definição para a

operação em situação de normalidade, mas começa a apresentar déficit de funcionalidade

quanto a presença de distúrbios.

2

Sistema apresenta estabilidade durante uma situação normal de operação, porém é

disfuncional durante momentos de anormalidade.

5

Sistema é ineficiente até durante uma atividade normal de operação e muito provavelmente será ignorado caso haja a presença de uma

situação de distúrbio.

1

Fonte: adaptado de Pinto e Farina, 2007.

Cada planta em sua situação específica necessita de diferentes ações para corrigir os índices que não estão em conformidade com as normas estabelecidas.

(37)

Porém, para o estudo realizado foi tomado como exemplo os resultados obtidos por uma das unidades que entre as três análises feitas anteriormente, se encontrava em uma boa região de operação, porém corria riscos durante momentos de anormalidade. Para essa unidade foi aplicada a racionalização de alarmes. Observando-se taxa média de alarmes por 10 minutos por operador antes e depois da racionalização, foi possível perceber que a planta que antes não estava em conformidade com a EEMUA, apresentou dados dentro dos limites impostos por esta norma.

2.6.2 Desempenho do sistema de alarmes em uma refinaria

Farina, Misoczki e Müller (2008) realizaram um estudo com dados obtidos nas duas semanas conseguintes ao início do SGA em duas unidades da RECAP (Refinaria Capuava): a de RFCC (Unidade de Craqueamento Catalítico de Resíduos) e a de Propeno.

O software utilizado pelos pesquisadores permitia avaliar os resultados em três grandes áreas: Avaliação do sistema de alarmes, Investigação de problemas e Operações de suporte.

A avaliação do sistema de alarmes consistiu em determinar a realidade da planta, analisando as taxas de alarmes, distribuição, enxurradas, etc. Em seguida foi necessário investigar os problemas. Essa etapa consistiu em analisar o que está causando os dados insatisfatórios, dentre eles estão os alarmes mais frequentes, alarmes correlacionados, tempo de resposta do operador, entre outros. A última área abordada foi a de operações de suporte. Nesse ponto é realizada a Análise Sequencial, onde são analisados os alarmes que antecederam paradas ou acidentes na planta e a Análise dos Dados de Alarmes Brutos, que consiste em um relatório detalhado que auxiliará futuramente nas revisões de incidentes.

O Quadro 10 apresenta a avaliação do sistema realizado nas unidades citadas.

(38)

Quadro 10 - Avaliação do Sistema de Alarmes.

Parâmetro Resultados Análise do problema e sugestão de aprimoração

Distribuição de Alarmes no

Tempo

10 dias registrados apresentaram uma contagem

de alarmes menor que a média de 100 alarmes por dia.

Isso representa 2,8 alarmes por hora por operador em dias

normais

Realidade dentro do estimado por norma.

Alarmes Mais Frequentes

5 tags são responsáveis por 51% dos 1043 alarmes

registrados no período

É necessário avaliar qual a motivação desses acionamentos.

Enxurrada de Alarmes

Em um dos dias houve mais de 200 alarmes contados. Nessa condição havia 8,8 alarmes por hora por operador

Um cálculo do sistema de controle não estava funcionando corretamente e emitia

um alarme quando na verdade era necessário apenas uma mensagem, visto

que a condição não requeria ação do operador.

Taxa de Pico de

Alarmes 132 alarmes em uma hora

Um medidor de diferencial de pressão em um filtro do processo estava sujo nesse período. O problema pode ser solucionado

determinando um valor de banda morta para a tag.

Alarmes Contínuos no

Tempo

Média de 15 alarmes contínuos por dia

É possível concluir que para muitos alarmes não há ação corretiva ou as ações

tomadas são ineficientes. É possível que esses alarmes não sejam necessários ou que seja verificada a possibilidade de se instalar um controle dinâmico ao processo,

que permita ao sistema se adequar a mudanças características do processo.

Duração dos Alarmes Contínuos

9 alarmes ficaram ativados por mais de 10 dias

Observou-se que 2 dos alarmes com maior tempo de continuidade apresentavam prioridade alta, dessa forma é preciso avaliar o processo ou até mesmo as classificações de risco adotadas para cada

alarme. Percentual de

Tempo Instável Não houve Realidade dentro do estimado por norma. Distribuição dos

Alarmes

98% é baixa prioridade e 2% de alta prioridade

É necessário reavaliar as prioridades do SGA e reclassifica-los dentre três categorias (baixa, média e alta) a fim de

garantir a segurança do processo. Intervenções no

tempo

Os dados apontam que as intervenções vêm ocorrendo

de forma

Esse resultado mostra também que existem oportunidades para automatizar o

processo e otimizar o sistema.

Taxa de Intervenções por

Tag

Duas tags apresentam um índice bastante alto de

recorrência

Necessidade de um controle automático das variáveis que correspondem à

temperatura de

reação do RFCC e à vazão da carga da unidade.

(39)

Desta forma, Farina, Misoczki e Müller (2008) concluem que o sistema por eles avaliado se encontra em uma situação alinhada a uma boa gestão de alarmes para o período analisado, porém há pontos de melhorias observados não somente na parte de alarmes, como também no processo produtivo em si.

2.6.3 Resultado de racionalização de alarmes realizada durante o projeto de uma planta de refino de petróleo

Gonzalez, et al. (2016) realizaram um estudo do cenário de uma empresa antes e depois da aplicação da racionalização dos alarmes. Como já citado anteriormente, após se implementar o SGA é possível analisar possíveis problemas com os sistemas de alarmes que estão configurados em um CLP ou em um SDCD (Sistema digital de controle distribuído).

No item anterior vimos que para as unidades da RECAP foram identificadas

tags que não estavam configuradas corretamente e algumas delas nem deveriam

ser consideradas como alarmes. Dessa forma, dá-se início ao procedimento de racionalização de alarmes, buscando retirar do sistema de controle os alarmes desnecessários. A Figura 12 representa a sequência operacional para a racionalização de alarmes utilizada para o estudo.

Figura 12 - Método sistemático de racionalização de alarmes.

Fonte: adaptado de Gonzalez, et al., 2016.

O último passo dessa metodologia consiste em analisar a existência de mecanismos de correção, inativação, filtro, entre outros que permitam configurar da melhor forma possível esse alarme e sua respectiva variável.

(40)

Dessa forma, os responsáveis pela racionalização criaram o Quadro 11, a fim de classificar todos os alarmes de cada unidade.

Quadro 11 – Classificação de prioridade do alarme.

Fonte: Gonzalez, et al., 2016.

O primeiro projeto realizado foi na unidade de Hidrodessulfurização (HDS) e gerou os dados de previsão que estão presentes na Tabela 1, onde esses já são comparados com as determinações da norma ISA 18.2.

Tabela 1 - Relação entre os dados de priorização iniciais da empresa e as recomendações da norma.

UNIDADE ADVISORY WARNING CRITICAL

HDS 61% 23% 16%

Recomendado pelas normas 80% 15% 5% Fonte: adaptado de Gonzalez, et al., 2016.

Segundo o estudo, a justificativa para que o segundo e terceiro item da tabela estejam fora do recomendado por norma é de que esses alarmes foram configurados estrategicamente para promover tempo hábil para o operador tomar as decisões necessárias.

Já durante o primeiro mês de operação da planta, foi possível observar que a previsão realizada pelo estudo foi significativamente confirmada. Conforme explicitado na Tabela 2 a seguir.

(41)

Tabela 2 – Resultados da distribuição de prioridade dos alarmes ativados.

UNIDADE ADVISORY WARNING CRITICAL

HDS 72,87% 23,72% 3,41%

Recomendado pelas normas 80% 15% 5% Fonte: adaptado de Gonzalez, et al., 2016.

Também com relação aos resultados obtidos após o primeiro mês de atividade da planta, temos que a média de alarmes por 10 minutos por operador é igual 0,27; que o maior pico de alarmes em 10 minutos para um operado foi de 56 e que o percentual de tempo que um operador recebeu mais de 10 alarmes a cada 10 minutos é inferior a 0,20%. Esses resultados estão todos dentro dos previstos por norma.

O segundo projeto foi realizado nas unidades de Hidrotratamento de Diesel (HDT), Geração de Hidrogênio (UGH), Unidade de Tratamento de Águas Residuais (UAR) e Tochas. Nesse caso foram considerados mais de três classificações para a distribuição das prioridades dos alarmes e a Tabela 3 foi gerada, mostrando as previsões para as prioridades dos alarmes. Comparando os resultados obtidos com o recomendado por normas internacionais, nota-se que a maioria dos valores se encontram em conformidade com o estabelecido.

Tabela 3 – Resultado da priorização dos alarmes de cada unidade.

UNIDADE LOG ALERT ADVISORY WARNING CRITICAL

HDT 20,80% 31% 34,20% 10,40% 3,60% UGH 29,70% 31,60% 30,70% 6,70% 1,30% UAR 22,70% 37% 32,30% 8% 0% Tochas 21% 34,70% 28,70% 8% 7,60% Recomendado pelas normas - - 80% 15% 5%

Fonte: adaptado de Gonzalez, et al., 2016.

Os dados do segundo mês de operação da planta foram coletados e os resultados das análises dos parâmetros normatizados geraram os seguintes resultados: média de alarmes por 10 minutos por operador é igual 0,35; maior pico de alarmes em 10 minutos para um operado é de 19,5; percentual de tempo que um operador recebeu mais de 10 alarmes a cada 10 minutos é sempre inferior a 0,45%. Dessa forma, foi concluído pelo estudo que esses itens se encontram com valores menores que os estabelecidos por norma.

(42)

2.7 AVALIAÇÃO DE PERDAS DE PRODUÇÃO POR PARADAS NÃO PROGRAMADAS

Como foi possível perceber nos estudos demonstrados nos itens anteriores, os riscos de paradas não programadas em sistemas de controle sobrecarregados são muito altos e praticamente inevitáveis. Dessa forma, essa seção visa quantificar através de estudos disponíveis na literatura as perdas de produção geradas por paradas não programadas em industrias.

2.7.1 Avaliação da perda de produção em uma mineradora

Em estudo realizado por Souza (2017) em uma mineradora, foram analisados os desempenhos produtivos de 4 moinhos diferentes. O objetivo do estudo era determinar qual o equipamento que mais causava perda de produção, porque isso acontecia e como corrigir o problema. Dessa forma, Souza coletou os dados de produção de minério dos 4 moinhos durante 4 meses. Esses dados estão dispostos na Tabela 4.

Tabela 4 – Produção de calcário por mês.

Mês M1(Ton) M2(Ton) M3(Ton) M4(Ton)

Julho 174,93 169,4 1290 732,8 Agosto 254,1 331 1572,7 789,8 Setembro 160,7 415,5 725,28 1021,2

Outubro 298 218,2 1030,5 967,4 Total 887,73 1134,1 4618,48 3511,2

Fonte: adaptado de Souza, 2017.

Em seguida, foi analisada a taxa de disponibilidade de cada equipamento, ou seja, o tempo em que ele não estava parado por falha ou em manutenção. Os resultados estão presentes na Figura 13.

(43)

Figura 13 – Histórico de disponibilidade dos equipamentos.

Fonte: Souza, 2017.

Considerando os dois dados citados anteriormente, Souza observou que o equipamento M4 foi o que mais gerou perda, cerca de 1263,31 toneladas, que representa aproximadamente 54% da perda produtiva total dos 4 moinhos no período. Seguindo analisando as causas das indisponibilidades do moinho 4, percebeu-se que 81% do tempo ele estava em manutenção corretiva, ou seja, aquela que ocorre após falha do equipamento. Para solucionar um dos problemas recorrentes no equipamento, foram adicionados alarmes que indicavam quando um dos parâmetros responsáveis pelo funcionamento correto do moinho se encontrava fora do ideal e se passados 10 min de acionamento não voltasse a normalidade, o sistema desligava automaticamente o equipamento.

É certo que não somente a adição dos alarmes solucionaria todos os problemas, então o estudo sugere outras soluções a serem agregadas ao sistema de alarmes, porém esses outros métodos não são de interesse do presente estudo. A inserção de alarmes foi considerada como uma ação de grande impacto para a normalização da produção do moinho M4 e juntamente com as outras atitudes tomadas geraram um aumento da produção nos meses conseguintes, conforme pode ser observado na Figura 14.

(44)

Figura 14 – Produção do moinho M4.

Fonte: Souza, 2017.

2.7.2 Estudo de caso em uma indústria de garrafas plásticas.

Melo, Siqueira e Palma (2017) analisaram as paradas recorrentes de um processo de fabricação de garrafas PET (Politereftalato de etileno). No estudo foi determinado que a principal causa das paradas não programas de produção era a inserção de forma errônea de pré-formas em uma máquina responsável por dar forma às garrafas, conforme pode ser percebido na Figura 15. Ao se inserir o componente fora do espaço determinado é emitido um alarme e o operador interrompe o funcionamento da máquina.

(45)

Figura 15 – Diagrama de Pareto com as principais causas de parada.

Fonte: Melo, Siqueira e Palma. 2017.

A parada deste maquinário força um resfriamento do sistema e faz com que além da perda de tempo de produção, haja também perda do material que estava sendo utilizado. O estudo determinou que houve cerca de 66 paradas em um único mês.

Considerando as 66 paradas, os gastos com as pré-formas perdidas e o custo de mão de obra para reparo do maquinário, determinou-se um valor de R$ 6.204,00 perdidos no mês.

Várias alternativas foram consideradas e aplicadas na tentativa de suprimir este problema, mas nenhuma dela surtiu efeito. Então a conclusão do estudo foi de que a melhor alternativa é a troca da máquina por uma nova, que custa aproximadamente 400 mil reais. O payback deste investimento aconteceria no 5° ano de operação, se considerarmos a taxa de paradas constante em cada mês.

2.7.3 Estudo de paradas não programadas realizado em uma indústria de alimentos.

Plentz (2013) realizou um estudo de caso em uma indústria de alimentos. Um dos principais objetivos era determinar uma metodologia para redução das paradas não programadas e das perdas com embalagens. Os dados obtidos são de julho até dezembro de 2012 e se encontram na Tabela 5.

(46)

Tabela 5 – Indicadores por período.

Indicador Jul Ago Set Out Nov Dez Média

Eficiência mecânica da máquina 82,2 90,63 88,19 90,22 93,08 92,41 89,46 Perda de embalagens (%) 1,06 0,86 0,89 1,02 0,98 0,96 0,96

Número de paradas 319 209 185 189 76 192 195 Fonte: adaptado de Plentz, 2013.

Considerando que por mês são consumidas cerca de 30 milhões de embalagens, a perda média mensal de embalagens é de 288 mil embalagens. Apesar dos valores percentuais de perda parecerem baixos quando analisados separadamente, eles representam na prática um valor bastante elevado de material perdido por conta das paradas.

A distribuição das causas das paradas se encontra na Figura 16 a seguir. Através desses dados, é possivel perceber que a falha na estação DIMC (Direct Injection Moulding Concept) é a principal responsável pelas paradas não programadas do setor. Dessa forma foram analisadas as causas raiz deste problema e determinado um plano de ação para tentar minimiza-lo.

Figura 16 – Diagrama com a distribuição das principais causas de parada.

(47)

Conhecendo então um pouco mais detalhadamente os assuntos que permeiam a realidade da indústria e as necessidades de se adequar as novas tecnologias, pode-se perceber a importância de gerir os processos produtivos de uma empresa e como o gerenciamento adequado dos alarmes industriais pode auxiliar o dia-a-dia fábril.

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