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O presente trabalho busca apresentar de forma sucinta as técnicas tradicionais de modelagem e análise de confiabilidade e mantenabilidade para sistemas nÆo reparáveis visando a manuten‡Æo preventiva em fornos de tratamento térmico utilizando Confiabilidade Centrada na Manuten‡Æo - CCM (Reability-Centered Maintenance - RCM ) ; técnica de inteligência computacional também é sucintamente analisada. Em termos de aplica‡Æo buscou-se a utiliza‡Æo de uma técnica de inteligência computacional ao problema de otimiza‡Æo de confiabilidade para substitui‡Æo de sensores de temperatura do tipo termopares em fornos de tratamento térmico de têmpera, possibilitando a manuten‡Æo preventiva atendendo exigências das normas ISO 9000 e ISO/TS/16949. O desempenho do sistema pode ser medido em termos do tempo médio até a falha (MTTF - Mean Time To Failure ). O histórico de aferi‡Æo e substitui‡Æo de termopares nos fornos de tratamento térmico de têmpera permitiu estimar os parâmetros de interesse. Para identificar o tipo de distribui‡Æo de probabilidade aplicável ao modelo, foram utilizados os métodos gráficos de probabilidade.

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Marcos Carnevali é Mestre em Engenharia Mecânica pela Universidade de Taubaté. µrea de Concentra‡Æo: Automa‡Æo. Graduado em Tecnologia de Automa‡Æo Industrial pelo Instituto Federal de SÆo Paulo, graduado em Engenharia Elétrica pelo Centro Universitário Radial e Pós em Automa‡Æo Industrial pela Faculdade Anchieta.

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