Análise de óleos lubrificantes como ferramenta de apoio à manutenção preditiva em equipamentos pesados de mineração
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Data
Autores
Orientador
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Itapeva - ICE - Engenharia de Produção
Título da Revista
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Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Na indústria de mineração, a utilização de equipamentos pesados e ativos de grande porte é a base da operação do setor, sempre representando elevados custos de aquisição e manutenção. Como estratégia para assegurar a disponibilidade, confiabilidade e controlar custos com esses ativos, a manutenção preditiva desempenha um papel fundamental, destacando-se a técnica de análise de óleos lubrificantes. Essa ferramenta permite avaliar o estado de degradação do fluido e o desgaste interno dos componentes de maneira eficaz e com baixo custo de implementação. Este trabalho teve como objetivo analisar a aplicação da análise de óleos lubrificantes como ferramenta de manutenção preditiva em equipamentos pesados de uma indústria mineradora, visando maximizar a vida útil do lubrificante e reduzir custos com trocas antecipadas de óleo. A metodologia consistiu em um estudo de caso numa empresa de mineração do sudoeste paulista, avaliação da base de dados de análises de óleos, definição das propriedades críticas do estado de degradação do óleo de motor e proposição de procedimentos relacionados à manutenção dos equipamentos. O tratamento estatístico dos dados envolveu a aplicação de análises de variância e testes post-hoc, em particular, o teste de Tukey. Os resultados permitiram identificar lacunas nos procedimentos vigentes, estabelecer limites claros de alerta e propor melhorias no plano de manutenção preventiva. Conclui-se que a abordagem preditiva estudada, se aplicada às propostas, deve otimizar os custos com revisões preventivas ao eliminar trocas prematuras de óleo, confirmando a aplicabilidade da análise de óleo como uma ferramenta preditiva para a gestão de frotas pesadas no setor de mineração.
Resumo (inglês)
In the mining industry, the use of heavy equipment and large-scale assets is the foundation of the sector's operation, always representing high acquisition and maintenance costs. As a strategy to ensure availability, reliability, and to control costs associated with these assets, predictive maintenance plays a fundamental role, with the lubricant oil analysis technique standing out. This tool allows for the effective and low-cost assessment of fluid degradation status and internal component wear. This study aimed to analyze the application of lubricant oil analysis as a predictive maintenance tool in heavy equipment within a mining industry, seeking to maximize lubricant service life and reduce costs related to premature oil changes. The methodology consisted of a case study in a mining company located in southwest São Paulo, an evaluation of the oil analysis database, the definition of critical properties of engine oil degradation status, and the proposal of procedures related to equipment maintenance. The statistical data treatment involved the application of analysis of variance and post-hoc tests, specifically Tukey's test. The results allowed for the identification of gaps in current procedures, the establishment of clear alert limits, and the proposal of improvements to the preventive maintenance plan. It is concluded that the studied predictive approach, if applied to the proposals, should optimize costs with preventive overhauls by eliminating premature oil changes, confirming the applicability of oil analysis as a robust predictive tool for heavy fleet management in the mining sector.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
Citação
MORAES, Matheus Ian. Análise de óleos lubrificantes como ferramenta de apoio à manutenção preditiva em equipamentos pesados de mineração. 2026. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciências e Engenharia, Itapeva, 2026.
