A qualificação de sistemas de medição é determinante para a adequada execução das atividades de manutenção e não se esgota na análise da repetibilidade e reprodutibilidade. A análise da Discriminação dos sistemas de medição é indispensável para esse propósito, pelo que neste artigo é apresentado um procedimento para a sua realização e um exemplo de aplicação.

Introdução

A gestão e práticas da manutenção em instalações, infraestruturas e equipamentos (IIE) devem ser compatíveis com as exigências que cada vez mais são impostas a estes ativos, nomeadamente em termos de disponibilidade, de desempenho, de fiabilidade, de segurança, de saúde e de implicações ambientais.

Para o efeito, intervenções e testes não invasivos passaram a ser uma prática mais frequente [1]. Isto significa que a medição e monitorização de variáveis críticas nas IIE assumem um papel determinante nas atividades de Manutenção, pelo que a qualificação (a avaliação e confirmação da adequação à função) dos sistemas de medição não pode ser ignorada ou menosprezada. Porém, não existem evidências suficientes para se assumir que esta seja uma realidade generalizada em muitas áreas e ramos de atividade [2]. Assim, de forma a contribuir para a adoção de boas práticas no que respeita à qualificação dos sistemas de medição, este artigo tem como objetivo apresentar um procedimento para a análise da Discriminação de sistemas de medição, exemplificar a sua utilização e com isto dar continuidade ao que se apresentou em [2].

Qualificação de sistemas de medição

A competitividade e sustentabilidade dos negócios não é dissociável de medições efetuadas com o necessário rigor e exatidão. De facto, qualquer análise, conclusão e/ou tomada de decisão sobre o processo, o produto e as suas implicações económicas, sociais e organizacionais só são confiáveis se os dados que lhe servirem de base tiverem o devido “pedigree”, o que inclui terem sido recolhidos por sistemas de medição qualificados para o efeito [3]. Infelizmente, o pedigree (qualidade) dos dados ainda não é suficientemente valorizado relativamente à quantidade de dados, nomeadamente porque a quantidade mínima de dados da qual é possível retirar informação fiável que sirva de base à compreensão ou à tomada de decisão sobre um determinado fenómeno pode, em certos casos, ser definida e validada estatisticamente. Outra razão poderá ser a de assumir-se, erradamente, que quanto maior for a quantidade de dados melhor [4]. Por conseguinte, é importante frisar que muitos dados não é sinónimo de dados com pedigree.

Nuno R. Costa
IPS-ESTSetubal – CINEA
nuno.costa@estsetubal.ips.pt

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