Quando um sistema de segurança falha, cada minuto sem detecção aumenta o risco de acidentes, danos ambientais ou situações ainda mais graves.
Entre todas as métricas de confiabilidade que acompanham falhas operacionais, é nesse momento crítico que o MTTFd se torna o indicador mais importante da sua operação.
Diferente de outras métricas que consideram qualquer tipo de falha, o MTTFd foca apenas naquelas que colocam pessoas, ativos ou o meio ambiente em risco. Enquanto a parada de um motor em uma esteira pode causar atraso na produção, a falha de um sistema de intertravamento de segurança em uma área restrita pode colocar vidas em perigo.
Neste guia, você vai entender como calcular, monitorar e melhorar o MTTFd na sua planta. Vamos falar sobre as fontes de dados necessárias, os obstáculos mais comuns e, principalmente, as estratégias que funcionam na prática, direto do chão de fábrica.
O que é MTTFd
O MTTFd (Tempo Médio até a Falha Perigosa) é uma métrica de confiabilidade que calcula o tempo médio esperado até que um componente ou sistema apresente uma falha com potencial de causar riscos à segurança.
Diferente das métricas tradicionais, que contabilizam qualquer tipo de falha, o MTTFd considera apenas aquelas que geram condições perigosas, colocando em risco pessoas, ativos ou o meio ambiente.
Nem toda falha representa um perigo real. Um motor que para de funcionar pode interromper a produção, mas não representa risco imediato. Agora, se um intertravamento de segurança falha ao detectar a entrada de alguém em uma área restrita, o cenário muda completamente. Nesse caso, o risco é direto, e as consequências podem ser críticas.
É justamente por isso que o MTTFd se tornou um indicador essencial para equipes de manutenção em ambientes de alto risco. Ele não serve apenas para medir confiabilidade técnica. Essa métrica ajuda a mapear pontos de vulnerabilidade que afetam a integridade da operação e a segurança de quem trabalha nela.
Na prática, o MTTFd cumpre três funções principais:
- Avaliação de segurança: oferece uma base quantitativa para entender até quando os sistemas de segurança operam de forma confiável antes de falhar;
- Conformidade com normas: padrões como ISO 13849 e IEC 62061 exigem o cálculo do MTTFd para comprovar o desempenho dos sistemas de segurança;
- Planejamento de manutenção: orienta inspeções e substituições de componentes críticos com base em dados de risco real, não apenas no tempo de uso.
Quando sua operação depende de sistemas de segurança que precisam funcionar sem falhas, entender e aplicar o MTTFd deixa de ser um diferencial e passa a ser uma exigência.
MTTFd vs. Outras Métricas de Confiabilidade
Nem toda falha tem o mesmo impacto, e nem toda métrica de confiabilidade serve ao mesmo propósito. Entender a diferença entre elas é essencial para medir o que realmente importa dentro da sua operação.
O MTTF (Tempo Médio Até a Falha), por exemplo, considera todas as falhas de um componente, sem distinguir o nível de risco. Já o MTTFd foca exclusivamente nas falhas perigosas, aquelas que colocam a segurança em xeque.
Esse recorte torna o MTTFd a métrica ideal para aplicações críticas, onde não basta saber se um equipamento pode falhar, mas sim se essa falha pode provocar um acidente.
Pense em um sensor de temperatura. Ele pode falhar de duas formas: fornecendo uma leitura incorreta (que pode ocultar um superaquecimento) ou parando de funcionar completamente e gerando um alarme de falha. O MTTF consideraria ambas igualmente. Já o MTTFd vai considerar apenas a primeira como uma falha perigosa, porque ela compromete a função de segurança do sensor.
Na prática, as três métricas principais funcionam assim:
- MTTF: mede o tempo médio até qualquer falha. Útil para análises gerais de confiabilidade.
- MTBF (Tempo Médio Entre Falhas): considera o tempo médio entre falhas reparáveis. Mais usada em manutenção corretiva e preventiva.
- MTTR (Tempo Médio Para Reparo): mede o tempo médio necessário para reparar um equipamento após uma falha.
Para o planejamento da manutenção geral, MTBF e MTTR seguem relevantes. Mas quando o objetivo é evitar riscos severos, não existe métrica mais precisa do que o MTTFd.
Como calcular o MTTFd: Passo a passo e fórmula
O cálculo do MTTFd começa com uma pergunta simples: o que exatamente é uma falha perigosa na sua operação? A resposta depende do contexto e exige um olhar técnico sobre o funcionamento real dos sistemas de segurança.
Mais do que aplicar uma fórmula, calcular o MTTFd exige um processo estruturado, que parte da identificação precisa dos riscos e avança com a coleta e análise dos dados certos. É esse cuidado que garante que os resultados reflitam a realidade e que sirvam de base confiável para decisões de manutenção, segurança e compliance.
A seguir, veja as 4 etapas fundamentais para calcular corretamente o MTTFd no seu ambiente industrial:
1. Identifique as falhas perigosas
“Falha perigosa” é toda ocorrência que gera uma condição insegura ou que impede o sistema de segurança de responder a essa condição. Na prática, isso inclui desde uma válvula de alívio que não abre sob pressão até um sensor que falha ao detectar a presença de uma pessoa em área restrita.
Normas como a ISO 13849 ajudam a classificar essas falhas com base no impacto que elas têm sobre a função de segurança. Em sistemas que operam no chamado nível de desempenho “d”, por exemplo, espera-se que mesmo com falhas em componentes individuais, o sistema continue protegendo o operador.
Para aplicar o conceito corretamente, analise cada modo de falha do seu sistema e pergunte: essa falha cria um risco direto? Ou impede que o sistema reaja a um risco? Se a resposta for sim em qualquer um dos casos, essa é uma falha perigosa e deve entrar no cálculo do MTTFd.
2. Calcule o tempo de operação
O tempo de operação é o denominador do cálculo do MTTFd e precisa ser medido com precisão. Qualquer erro aqui pode distorcer os resultados e comprometer a confiabilidade da métrica.
Considere apenas os períodos em que o sistema está realmente ativo, ou seja, quando ele está desempenhando sua função de segurança ou pronto para reagir a uma condição de risco.
Inclua no cálculo:
- Horas de produção com máquinas em operação, onde o sistema de segurança está engajado;
- Tempos de espera energizados, quando o equipamento está ligado, ainda que em pausa, mas com sistemas de segurança funcionando.
Exclua os períodos em que o sistema está desligado por completo, como manutenções programadas ou paradas gerais da planta, em que não há risco real de falha perigosa.
3. Aplique a fórmula do MTTFd
Com o número de falhas perigosas bem definido e o tempo de operação calculado corretamente, é hora de aplicar a fórmula:
MTTFd = Tempo total de operação / Número de falhas perigosas
Por mais que pareça simples na teoria, essa fórmula só entrega resultados confiáveis quando os dados são precisos e relevantes.
Vamos a um exemplo prático: imagine um sistema de intertravamento de segurança que opera continuamente ao longo do ano. Ao longo de três anos, esse sistema apresentou quatro falhas perigosas, em que não acionou o bloqueio como esperado. Se o tempo total de operação nesse período foi de 72.000 horas, o MTTFd será:
MTTFd = 72.000 / 4 = 18.000 horas
Ou seja, o tempo médio até que uma falha realmente perigosa ocorra é de 18.000 horas. E é a partir desse número que você pode tomar decisões mais seguras sobre inspeções, trocas preventivas ou atualizações no sistema.
4. Valide os dados com a realidade da operação
Calcular o MTTFd é só o começo. Para que essa métrica tenha valor prático, ela precisa refletir o que realmente acontece no chão de fábrica, não apenas estimativas teóricas.
A validação envolve comparar o valor calculado com os dados históricos e padrões reais de falhas. Essa etapa ajuda a identificar inconsistências, refinar os critérios usados na identificação das falhas perigosas e corrigir distorções no tempo de operação.
O monitoramento contínuo ao longo do tempo permite ajustar o MTTFd com base em evidências reais. Se o número de falhas aumenta, a métrica cai. Se os sistemas passam longos períodos sem apresentar falhas perigosas, o MTTFd sobe, indicando maior confiabilidade.
Além disso, essa validação ajuda a garantir que todos os envolvidos na coleta e análise dos dados estejam classificando as falhas da mesma forma. Um erro comum é considerar como falha perigosa algo que, na prática, foi apenas um alarme falso ou uma falha segura. Quanto mais real forem os seus dados, mais útil será o MTTFd para decisões críticas.
Onde obter os dados de falha
Não existe cálculo de MTTFd sem dados de falha confiáveis. A precisão dessa métrica depende diretamente da qualidade das informações que você coleta e de como elas refletem o que realmente acontece com os ativos.
Esses dados podem vir de diferentes fontes. O segredo está em saber onde buscar e como validar cada informação para garantir que ela represente, de fato, uma falha perigosa.
Abaixo, os principais canais para levantar essas informações de forma estruturada:
Observações em campo
A coleta direta no chão de fábrica é, de longe, a mais fiel à realidade da operação. É nesse ambiente que surgem os detalhes que muitas vezes passam despercebidos em relatórios ou manuais.
Para isso, sua equipe precisa estar preparada. É fundamental que os técnicos saibam identificar e classificar corretamente uma falha perigosa. Isso inclui seguir um padrão na hora de reportar e saber diferenciar um problema crítico de uma falha incômoda, mas inofensiva.
Treinamentos com exemplos reais, instruções claras e padronização dos registros são pontos-chave para transformar observações em campo em dados confiáveis para o MTTFd.
Dados do fabricante
Manuais técnicos, boletins informativos e bancos de dados de confiabilidade fornecidos por fabricantes são excelentes pontos de partida para estimativas iniciais de MTTFd. Eles trazem médias baseadas em testes de laboratório ou aplicações típicas de mercado.
Mas atenção: esses valores geralmente consideram condições ideais de operação, que nem sempre correspondem à realidade da sua planta. Por isso, ao utilizar essas referências, é importante ajustar os dados com base nas características reais do ambiente, como ciclos de trabalho, condições climáticas e tipo de uso.
Registros históricos da manutenção
Relatórios técnicos, logs de ordens de serviço, trocas de peças e históricos de incidentes são verdadeiras minas de ouro para identificar falhas perigosas que já ocorreram.
O desafio aqui é transformar dados soltos ou mal preenchidos em informações estruturadas. Muitas vezes, falhas críticas estão descritas de forma subjetiva, exigindo uma análise mais profunda para classificar corretamente o evento.
Criar critérios claros para identificar falhas perigosas dentro desses registros é essencial. Isso permite detectar padrões, validar o MTTFd e entender como os sistemas realmente se comportam ao longo do tempo.
Bônus: usar esses dados ajuda a comprovar a confiabilidade dos seus sistemas durante auditorias e revisões de segurança.
Fatores que afetam falhas perigosas
Entender o que causa falhas perigosas é o primeiro passo para evitá-las. Quando você identifica os fatores que mais influenciam esse tipo de ocorrência, consegue agir de forma estratégica para aumentar o MTTFd e reduzir os riscos à operação.
Veja os principais pontos que impactam diretamente na frequência e gravidade das falhas perigosas:
Qualidade dos componentes
A escolha do componente certo influencia diretamente no tempo até a falha. Quanto maior a qualidade, maior tende a ser o MTTFd, mas nem sempre isso justifica o custo adicional.
Na hora da compra, avalie não só as especificações técnicas e certificações do fabricante, mas também o desempenho real em campo. Um componente de alta qualidade pode falhar rapidamente se for instalado fora do seu limite de operação ou exposto a condições inadequadas.
Compatibilidade com o ambiente de uso é tão importante quanto durabilidade nominal.
Práticas de manutenção
A forma como a manutenção é feita tem impacto direto na segurança. Estratégias proativas, como inspeções frequentes, lubrificação adequada, alinhamento de eixos e balanceamento de peças, são essenciais para prevenir falhas antes que se tornem perigosas.
Ambientes que investem em manutenção preditiva e monitoramento contínuo apresentam MTTFd mais altos porque identificam desvios antes de representarem um risco.
Condições ambientais
Temperaturas extremas, vibração constante, umidade elevada, poeira ou contaminação química são fatores que aceleram o desgaste de componentes e reduzem drasticamente o MTTFd.
Ambientes agressivos exigem atenção redobrada, tanto na especificação técnica dos equipamentos quanto na frequência da manutenção. Um sensor de segurança projetado para ambientes controlados pode apresentar falhas perigosas muito antes do esperado se instalado em uma área com alta vibração ou umidade constante.
Além disso, é importante considerar que diferentes tipos de componentes reagem de formas distintas às condições do ambiente. Sistemas eletrônicos, por exemplo, são mais sensíveis a variações de temperatura e umidade. Já componentes mecânicos sofrem mais com vibração, sujeira e lubrificação inadequada.
Compreender esse comportamento ajuda a prever onde os riscos são maiores e a priorizar ações corretivas e preventivas com base no impacto real sobre a segurança.
Como melhorar o MTTFd na prática
Aumentar o MTTFd é mais do que adiar falhas, é reduzir a exposição da operação a riscos críticos. Isso exige uma abordagem sistemática, focada em atacar as causas das falhas perigosas antes que elas comprometam a segurança ou a continuidade da produção.
Aqui estão três estratégias que realmente funcionam no dia a dia industrial:
1. Adote uma manutenção proativa
Manutenções preventivas e preditivas bem estruturadas aumentam o MTTFd ao eliminar falhas antes que se tornem perigosas.
Quando a manutenção é baseada apenas em tempo de uso, ela pode antecipar ou atrasar demais a intervenção. Já com dados reais de condição, é possível agir no momento certo, nem cedo demais, nem tarde demais.
A diferença aparece no resultado: mais confiabilidade, menos urgência e mais controle sobre a segurança operacional.
Dica prática: priorize componentes com MTTFd mais baixos ou com maior impacto em caso de falha. Eles exigem mais atenção e ciclos de inspeção mais curtos.
2. Melhore a cobertura diagnóstica
Cobertura diagnóstica é a capacidade do sistema de detectar uma falha antes que ela gere risco. Quanto maior essa cobertura, mais tempo o sistema pode operar com segurança, mesmo diante de falhas potenciais.
Na prática, isso significa ampliar a visibilidade sobre o que está acontecendo nos ativos: sensores inteligentes, análise de vibração, temperatura, corrente elétrica e qualquer outro parâmetro que indique falhas iminentes.
Ferramentas como monitoramento preditivo em tempo real ou um CMMS com IA embarcada e dashboards com alertas automáticos são grandes aliados para antecipar situações perigosas e agir antes que o problema se torne crítico.
3. Aumente os níveis de redundância
A redundância é uma das formas mais eficientes de elevar o MTTFd sem alterar diretamente os componentes em si. O objetivo aqui não é impedir que uma falha aconteça, mas garantir que ela não comprometa a segurança da operação.
Isso significa projetar sistemas de forma que, diante de uma falha perigosa, outro elemento assuma a função crítica automaticamente. Por exemplo, sensores duplos de posição, válvulas de segurança em paralelo ou intertravamentos físicos e eletrônicos atuando em conjunto.
Mas atenção: nem toda redundância é eficaz. Se dois componentes iguais falham pelo mesmo motivo, a redundância deixa de funcionar. É por isso que o projeto precisa considerar não só o componente, mas os modos de falha, as condições de operação e os riscos envolvidos.
Criar sistemas com redundância inteligente não só protege a operação, como aumenta significativamente a confiabilidade percebida pelo time e pelos órgãos reguladores.
Desafios comuns na gestão do MTTFd
Na teoria, o MTTFd parece simples. Mas, na prática, calcular e melhorar essa métrica envolve vários obstáculos, desde falhas na coleta de dados até limitações operacionais que dificultam a implementação de mudanças.
A seguir, os desafios mais frequentes que impactam diretamente a eficácia do MTTFd na indústria:
1. Falta de dados de falha confiáveis
Esse é o problema mais comum e também o mais crítico.
Sem um sistema estruturado de registros, é difícil distinguir falhas perigosas de falhas inofensivas. Em muitos casos, as equipes nem sequer registram o tipo de falha ocorrido, o que compromete todo o cálculo da métrica.
Para contornar isso, é possível:
- Combinar dados de campo com estatísticas do fabricante;
- Usar benchmarks setoriais como base de comparação;
- Implementar um sistema de coleta de dados mais preciso para uso futuro.
Sem dados confiáveis, o MTTFd vira uma estimativa genérica, sem poder de decisão.
2. Equipamentos complexos
Quanto mais componentes um sistema tem, mais difícil é identificar como uma falha em um deles pode afetar a segurança como um todo.
Nesse caso, o cálculo do MTTFd exige ferramentas como análise de árvore de falhas (FTA) ou outras metodologias estruturadas para entender como os modos de falha se conectam e propagam.
Esse nível de análise é essencial para ambientes com múltiplas camadas de proteção ou ativos com circuitos de segurança complexos.
3. Falta de mão de obra especializada
Calcular e aplicar o MTTFd corretamente exige conhecimento técnico específico, tanto para identificar falhas perigosas quanto para interpretar os resultados e agir com base neles.
O problema é que, em muitas plantas, esse conhecimento está concentrado em poucos profissionais ou simplesmente não está disponível. Isso compromete desde a coleta de dados até a execução de ações preventivas realmente eficazes.
Algumas formas de mitigar esse desafio:
- Padronizar os processos de registro de falhas, facilitando a identificação mesmo por equipes com menos experiência;
- Investir em ferramentas com diagnóstico automático, que reduzem a dependência da análise humana;
- Desenvolver procedimentos claros, com critérios objetivos sobre o que deve ser considerado falha perigosa e como essa informação deve ser documentada.
A realidade é que é impossível melhorar o MTTFd sem um time preparado. E com a escassez de mão de obra qualificada no setor industrial, soluções que simplificam essa gestão se tornam ainda mais estratégicas.
Como tornar a sua operação mais segura com a tecnologia Tractian
O MTTFd é uma métrica essencial para garantir que sistemas de segurança estejam sempre prontos para atuar, mesmo diante de falhas críticas. Quando bem aplicado, ele transforma a forma como as equipes de manutenção e engenharia lidam com riscos operacionais, saindo da resposta reativa e entrando em um controle real sobre a segurança dos ativos.
Mas, na prática, manter esse controle nem sempre é fácil. A falta de dados estruturados, o desafio de identificar falhas perigosas com precisão e a limitação de tempo e pessoal tornam esse processo complexo, especialmente em ambientes industriais com alta rotatividade e ativos críticos.
É exatamente aqui que o CMMS da Tractian se torna um diferencial. Com ele, sua equipe consegue registrar e classificar falhas com profundidade, considerando tipo e impacto em segurança. A plataforma calcula automaticamente os valores de MTTFd e atualiza os indicadores de confiabilidade de forma contínua, sem planilhas, sem intervenção manual, sem ruído.
Além disso, a plataforma permite integrar sensores de monitoramento de condição com IA embarcada para detectar anomalias em tempo real e gerar relatórios prontos para auditoria. Tudo isso de forma padronizada, com logs invioláveis e rastreabilidade total, o que torna o cálculo e a gestão do MTTFd muito mais simples e confiáveis.
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