Aplicação da distribuição de Weibull na análise de confiabilidade em componentes ferroviários de mudança de via

Abstract

Resumo: O transporte ferroviário depende da confiabilidade de seus componentes de via permanente, sendo o jacaré do AMV um dos elementos mais críticos devido aos elevados impactos dinâmicos a que é submetido. Este estudo aplica a distribuição de Weibull para modelar sua vida útil e apoiar decisões de manutenção preditiva. Utilizando dados históricos de 187 componentes ao longo de 5 anos, estimaram-se os parâmetros de forma (ß) e escala (?) via Máxima Verossimilhança. Os resultados globais indicaram ß ˜ 3,04, caracterizando regime de desgaste acentuado, com vida característica de 919 dias. A análise por coordenações (ZEBTMI, ZEBZCZ, ZTIZBV, ZTIZCV) evidenciou diferenças relevantes: ZEBZCZ apresentou MTTF de 922 dias e maior estabilidade, enquanto ZTIZBV mostrou maior variabilidade e degradação precoce (B10 = 346 dias). A modelagem considerando a carga acumulada (MTBT) revelou que o tráfego é determinante na vida útil, com MTTF global de 109,28 MTBT e variações regionais entre 88,82 e 135,38 MTBT. Os resultados permitem definir janelas de substituição baseadas em risco, incorporando condições operacionais reais para otimizar disponibilidade e reduzir custos de manutenção

Abstract: Railway transport relies strongly on the reliability of permanent-way components, with the frog of the turnout system being particularly critical due to the high dynamic impacts involved. This study applies the Weibull distribution to model the service life of this component and support predictive maintenance. Using historical failure data from 187 units over 5 years, shape (ß) and scale (?) parameters were estimated using Maximum Likelihood methods. Global results indicated ß ˜ 3.04, consistent with an accelerated wear-out regime and characteristic life of 919 days. Stratified analysis across regional coordinators (ZEBTMI, ZEBZCZ, ZTIZBV, ZTIZCV) showed substantial heterogeneity: ZEBZCZ exhibited a Mean Time To Failure of 922 days and greater stability, while ZTIZBV presented early degradation (B10 = 346 days) and higher variability. Modeling based on accumulated load (MTBT) demonstrated that traffic volume strongly influences service life, with global MTTF of 109.28 MTBT and regional variation between 88.82 and 135.38 MTBT. These findings support the development of risk-based, region-specific replacement intervals, improving operational availability and reducing maintenance expenditures