Análise RAM: O Guia Completo [2021]

Embora a sigla RAM não seja muito intuitiva – afinal, nem em português está–, você com certeza já ouviu e falou muito sobre os conceitos que a compõem: Confiabilidade (Reliability), Disponibilidade (Availability) e Manutenibilidade (Maintainability).

Cada um desses indicadores cumpre determinada função, e nós vamos explicar todas elas e suas respectivas fórmulas neste artigo. Mas, antes de continuar a leitura, fique sabendo que a atenção deve ser total: a análise RAM é o principal pilar da Engenharia da Manutenção e seus indicadores nos permitem prolongar a vida útil dos equipamentos, prevenir falhas e reduzir os custos com manutenção, melhorando a produtividade, a lucratividade e a competitividade da empresa.

A seguir, saiba mais sobre como medir os resultados da sua manutenção e, mais importante ainda, sobre como melhorá-los.

O que é análise RAM?

Já mencionamos que RAM, em inglês, é o acrônimo de Reliability (Confiabilidade), Availability (Disponibilidade) e Maintainability (Manutenibilidade) – a versão brasileira, ainda que pouco usada, é escrita como CDM. Mas quais são os objetivos e vantagens dessa análise? E como podemos implementá-la?

Vamos por partes. Basicamente, os objetivos da análise RAM são diminuir os custos de manutenção e operação, melhorar a produtividade e, como consequência, aumentar a lucratividade da organização. Ela avalia o desempenho do sistema por meio da mensuração do número de falhas nos ativos, do tempo entre elas, do tempo de reparo, entre outras métricas.

Sabendo que ela utiliza cálculos e números para avaliar os equipamentos, podemos concluir que os resultados medidos pelos três conceitos componentes da análise RAM, a depender de suas fórmulas e requisitos, devem ser sempre expressos em termos quantificáveis. Um exemplo é o cálculo da confiabilidade, que, conforme veremos no próximo tópico, corresponde a uma porcentagem que indica o funcionamento do equipamento por um tempo determinado, normalmente medido em horas. 

Antes de avançar e se aprofundar nos indicadores dessa análise, lembre-se de que a RAM é uma avaliação rigorosa que não deve deixar passar nenhuma informação errada – os registros, quer sejam manuais ou digitais, devem estar sempre impecáveis e impossíveis de gerar interpretações equivocadas, uma vez que isso impacta toda a cadeia de produção. Não é à toa que, cada vez mais, ferramentas tecnológicas como softwares de manutenção têm se tornado grandes aliadas da manutenção, já que automatizam esse trabalho à medida que medem os indicadores em tempo real e indicam à equipe o que deve ser feito.

Reliability ou Confiabilidade

A primeira letra da análise RAM confiabilidade representa a probabilidade de um ativo desempenhar sua função – especificada pelo projeto e de acordo com as condições de operação – durante um determinado período. E essa probabilidade, que leva em consideração as falhas que já aconteceram, indica ao gestor de manutenção o quanto ele pode confiar naquele equipamento.

Na prática, a confiabilidade pode ser medida com a ajuda de diversas ferramentas, entre elas:

  • FMEA (Failure Modes and Effects Analysis): a Análise de Modos e Efeitos da Falha, em português, identifica problemas no equipamento antes de acontecerem de fato, assim como suas causas e consequências. Além disso, hierarquiza as falhas ao calcular o RPN (Risk Priority Number), respondendo às perguntas essenciais para o plano de manutenção – qual é a falha? Como aconteceu? Quantas vezes? Qual foi o impacto? Quão grave é? Qual é o valor do risco?
  • Árvore de Falhas (FT): uma maneira organizada e lógica de relacionar as falhas e suas causas. Através da reconstituição inversa do processo que culminou no problema, a FT permite que o gestor descubra as “raízes” físicas, humanas e latentes daquele defeito, sendo também excelente em mostrar o quanto um sistema é capaz de resistir às falhas simples ou múltiplas. Se quiser saber mais sobre essa análise e suas etapas, a TRACTIAN tem o artigo perfeito para você.
  • Diagrama de Blocos de Confiabilidade (RBD): esse diagrama serve de complemento para a Árvore de Falhas e demonstra o passo a passo da falha do componente, ou seja, tudo o que aconteceu entre as possíveis causas e o problema manifestado.

Mas a verdade é que o maior aliado do gestor na hora de mensurar a confiabilidade do maquinário é o MTBF (Mean Time Between Failures). O Tempo Médio Entre Falhas, em português, é um dos indicadores mais importantes em todo o setor de manutenção. Com ele, conseguimos medir a média de horas (ou outra unidade de tempo) do bom funcionamento de um equipamento reparável entre uma e outra falha, excluindo os tempos de inatividade programados.

MTBF (Mean Time Between Failures)

Logicamente, quanto maior for o tempo médio de bom desempenho, mais confiável é o sistema, já que os ativos estão demorando mais para falhar. Mas, se quisermos ser mais específicos e saber a probabilidade de determinado equipamento funcionar perfeitamente na próxima semana ou no próximo mês, usamos o cálculo da confiabilidade:

Confira o cálculo da confiabilidade

Uma vez identificados o MTBF e a confiabilidade de cada ativo, conseguimos programar as inspeções e demais atividades de manutenção preventiva no plano. E é fundamental sempre tentar melhorar a confiança que se tem no maquinário, objetivo principal da estratégia de Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC). Vale a pena saber mais sobre esse modelo extremamente rentável de manutenção neste artigo da TRACTIAN.

Antes de partir para o próximo tópico, pense um pouco sobre como sua equipe coleta, calcula e interpreta os indicadores mencionados. Se você trabalha com manutenção já faz algum tempo, com certeza sabe da importância de sempre manter os dados relativos aos indicadores essenciais ao seu alcance, registrando-os da forma mais precisa e entendível possível.

Por isso, considerando os princípios da análise RAM, pode ser que a opção mais inteligente e estratégica para o seu plano de manutenção seja abandonar as planilhas do computador (que muitas vezes não estão acessíveis a todos e podem conter erros) e substituí-las por ferramentas de monitoramento online. Atualmente, graças aos avanços da tecnologia, existem softwares de gestão da manutenção que monitoram as máquinas em tempo real, calculando o MTBF e a confiabilidade de cada uma delas e enviando insights dessas análises ao gestor – como é o caso da TRACTIAN:

Confira um insight enviado pela TRACTIAN

Com uma solução como essa, você permite que a equipe se concentre em atividades mais efetivas do que a coleta manual de dados e garante que os indicadores mais importantes para o plano de manutenção estejam sempre atualizados e sem chance de erros – evitando as dores de cabeça comuns entre os gestores de maquinários pouco confiáveis. 

Availability ou Disponibilidade

Diferentemente da confiabilidade, a disponibilidade diz respeito ao passado e se refere ao tempo em que o ativo esteve disponível para realizar suas funções. Em outras palavras, trata-se da capacidade de um item estar em condições de executar sua função especificada no projeto durante um intervalo determinado.

Ao calcular a disponibilidade, comparamos a quantidade de horas durante as quais a máquina ficou disponível com a quantidade de horas de trabalho planejadas (essas, por sua vez, são obtidas pela soma do uptime, tempo de atividade, com o downtime, tempo de inatividade). Na prática, esse cálculo se baseia em dois importantes indicadores: o MTBF, apresentado anteriormente, e o MTTR (Mean Time To Repair), que analisa o tempo médio que a equipe leva para reparar a máquina. Para calculá-lo, basta somar os tempos de reparo e dividir pelo número de intervenções que foram realizadas. 

Em seguida, aplica-se os valores obtidos na fórmula abaixo para chegar ao resultado da disponibilidade:

Confira o cálculo da disponibilidade

Assim como a confiabilidade, a disponibilidade aparecerá quase sempre como um valor percentual. É possível que, uma vez ou outra, ela se mostre em unidades de tempo como dias, semanas ou meses – indicando a expectativa sobre o funcionamento daquela máquina durante o período especificado. De todo modo, o ideal é que os gestores de manutenção tentem sempre alcançar uma disponibilidade igual ou superior a 90%.

E, ainda comparando com a confiabilidade, os resultados desse indicador também podem crescer rapidamente quando auxiliados por ferramentas de manutenção preditiva. Com o monitoramento online dos equipamentos e os insights completos enviados o tempo todo aos gestores, soluções baseadas em ciência de dados e IoT deixam a equipe ciente sobre tudo o que acontece e ainda pode acontecer no maquinário, reduzem o número de quebras inesperadas e aumentam significativamente o uptime dos ativos, aumentando sua disponibilidade.

Maintainability ou Manutenibilidade

Enquanto a confiabilidade indica o quanto podemos confiar no bom funcionamento ativo e a disponibilidade mostra se ele pode ser usado, a manutenibilidade (ou capacidade de manutenção) representa a facilidade com que podemos reparar o equipamento e devolvê-lo à sua função após uma falha.

O foco da letra M da análise RAM é justamente eliminar os obstáculos e dificuldades na ação dos técnicos e manter o bom desempenho da máquina. Afinal, quanto maior a dificuldade de reparo e retomada de funções, menor é a manutenibilidade – e maiores são os custos com manutenção, os impactos na produtividade da empresa e as dores de cabeça do gestor.

Temos uma manutenibilidade alta quando o tempo médio de reparo – o famoso MTTR, que vimos anteriormente – é baixo, o que quer dizer que a máquina leva pouco tempo para retornar ao seu estado normal e produtivo. Ou seja, melhorar o MTTR é sinônimo de melhorar a capacidade de manutenção e, da mesma forma, a disponibilidade dos ativos, já que, como você deve ter lembrado, o tempo médio de reparo também entra nesse outro cálculo.

Ao contrário dos dois primeiros pilares da análise RAM, a manutenibilidade não é necessariamente quantificável e exige uma avaliação mais humana que considere, além dos custos, alguns pontos determinantes para o trabalho da equipe de manutenção, como:

  • O acesso da equipe aos pontos de reparo e inspeção;
  • Se há necessidade de movimentar os ativos;
  • As condições de trabalho e a segurança da equipe durante os reparos e inspeções;
  • A distribuição otimizada dos equipamentos a fim de eliminar improdutividades.

Quanto às formas de melhorar esse indicador, elas não diferem daquelas citadas quando falamos de confiabilidade e disponibilidade. Empresas que adotam sistemas baseados em ciência de dados e inteligência artificial para prever as falhas aumentam a manutenibilidade de seus ativos e economizam com manutenção, já que se poupam das inspeções e correções desnecessárias. 

Lembremos que um dos objetivos da análise RAM é a eliminação dos obstáculos que a equipe encontra durante as intervenções. Sendo assim, o que poderia ser mais assertivo que a escolha da manutenção preditiva como estrela do plano de manutenção? Afinal, não há dificuldades em reparos que, graças à detecção antecipada das falhas, nunca precisaram ser feitos.

Agora é com você

Você já conhece a análise RAM, seus objetivos, vantagens e fórmulas – agora só falta aplicar esse conhecimento ao seu plano de manutenção e melhorar seus indicadores cada vez mais.

Já falamos sobre isso antes, mas não custa relembrar: é fundamental que a confiabilidade, a disponibilidade e a manutenibilidade dos ativos da sua empresa sejam medidas constante e rigorosamente, a fim de que os dados coletados estejam sempre corretos e impossíveis de serem interpretados erroneamente. Só assim será possível conhecer a fundo seus equipamentos e sua manutenção, melhorando seus processos ao máximo. 

E, é claro, caso você esteja pronto para abandonar as planilhas e queira garantir que seus equipamentos estejam sempre confiáveis, disponíveis e fáceis de avaliar e reparar, saiba que pode contar com a TRACTIAN.

Alex Vedan

Alex Vedan

Diretor

Industrial Designer pela UNESP. Especialista em projeto de produto com ênfase em tecnologia de fabricação digital, inovação e gestão. Contribuindo na criação de conteúdos relevantes para a indústria. É Sócio e Diretor de Marketing na TRACTIAN.

Artigos Relacionados