Prática educativa de aprendizado virtual como ferramenta de apoio ao ensino de técnicas de manutenção preditiva

Abstract

A manutenção preditiva de máquinas tem se consolidado como uma ferramenta importante para evitar paradas inesperadas de produção e reduzir custos de manutenção. A análise de vibrações é considerada uma das ferramentas mais efetivas de suporte a área de manutenção preditiva. Conceitos e conhecimentos relacionados aos procedimentos de ensaios, coleta e processamento de sinais de vibração aplicados à análise da condição de máquinas e equipamentos são cada vez mais necessários aos profissionais do meio industrial de países emergentes.A caracterização da assinatura de vibrações e o diagnóstico dos diferentes mecanismos de falhas em máquinas rotativas não são triviais. O desenvolvimento de plataformas de ensaios em laboratório é uma importante ferramenta aplicada a demonstração e ao diagnóstico dos principais tipos de falhas em máquinas. O desenvolvimento de ferramentas de ensino virtual aliado a resultados de práticas experimentais em bancadas didáticas proporciona vantagens na prática acadêmica com relação a segurança, a redução de custos e disseminação de informações. As ferramentas virtuais de ensino, além de permitir o treinamento à distância, também possibilitam que os usuários desenvolvam suas próprias ferramentas de processamento e análise de sinais a partir de bancos de dados orientados as condições que simulem os mecanismos de falhas em máquinas.O projeto desenvolvido tem por objetivo utilizar ferramentas virtuais de colaboração em massa no apoio ao ensino de técnicas de manutenção preditiva. Foi desenvolvido um material áudio visual utilizando conceitos de instrumentação virtual de análise e processamento de sinais aplicado à caracterização dos principais mecanismos de falhas em máquinas industriais. A ferramenta colaborativa de ensino foi estruturada a partir de procedimentos experimentais em bancadas de simulação de falhas em máquinas e através de instrumentação virtual baseada na plataforma LabViewTM e MatlabTM.