Resumen de Use of failure data and criticality analysis in a maintenance management tool for electric power distribution company

Anderson de Souza Nunes, Jairo José de Oliveira Andrade

• español

  Las empresas de distribución de energía eléctrica se enfrentan a un momento delicado. Privatizaciones, los recursos escasos, pocas inversiones y duras penas debido a la falta de calidad obligan a estas empresas a buscar una mayor eficiencia y control de sus procesos. Así, la toma de decisiones basadas en conocimiento tácito y sin un procedimiento claro, como la empresa de mantenimiento que fue parte de este estudio, no es recomendable. Por esta razón, este trabajo pretende desarrollar una herramienta de apoyo para las decisiones de mantenimiento, basado en análisis de datos y la importancia de la falta. Se utilizó el método FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) para descubrir los modos de fallo más riesgosos, y la MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) y el método de Mudge se utilizaron para clasificar los principales criterios utilizados por expertos cuando decidir qué línea de transmisión se encuentra en un condición más crítica. Como resultado, el estudio propone una herramienta que guía la toma de decisiones de una manera sistematizada, impersonal y colectiva basada en el conocimiento para las situaciones específicas encontradas en mantenimiento de líneas de transmisión. Los resultados fueron aprobados y juzgados satisfactorios por los miembros de un equipo de especialistas del sector de mantenimiento

• English

  Electric power distribution companies are facing a delicate moment. Privatizations, scarce resources, few investments and harsh penalties due to lack of quality force these companies to seek greater efficiency and control of their processes. Thus, making decisions based only on tacit knowledge and without a clear procedure, like the maintenance company that was part of this study, is not advisable. For this reason, this work aimed to develop a support tool for maintenance decisions, based on failure data and criticality analysis. The FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) method was used to discover the riskiest failure modes, and the MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) and the Mudge method were used to rank the main criteria used by experts when deciding which transmission line (TL) is in a more critical condition. As a result, the study proposed a tool that guides decision-making in a systematized, impersonal and collective knowledge-based manner for the specific situations encountered in TL maintenance. The results were approved and judged satisfactory by the members of a team of specialists from the maintenance sector