Manutenção preventiva: análise estatística das viaturas operacionais emergenciais de 2023 à 2024 do Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal

Abstract

Este estudo apresenta uma análise estatística da manutenção preventiva das viaturas operacionais emergenciais do Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal (CBMDF), no período de 2023 a 2024. O objetivo principal foi subsidiar o planejamento e a elaboração das compras de insumos da manutenção preventiva veicular, com foco na redução do tempo de inatividade das viaturas. A pesquisa, de natureza aplicada, com caráter exploratório e abordagem quantitativa, baseou-se na análise documental de ordens de serviço extraídas dos registros digitais dos sistemas do CBMDF, utilizando ferramentas da qualidade, como o Diagrama de Ishikawa, o método 5W2H e o ciclo PDCA. A pesquisa revelou que apenas 15,43% das manutenções realizadas foram preventivas, enquanto a maioria foi corretiva, o que sugere a necessidade de melhorias contínuas no planejamento, execução e controle. Calculou-se a média anual de quilometragem das viaturas, considerando os limites superior e inferior com intervalo de confiança de 95%, o que possibilitou compreender e estimar a necessidade de insumos por modelo de veículo. A conclusão reforça a importância de um planejamento anual baseado em dados estatísticos, permitindo decisões mais eficientes na gestão da frota. Recomenda-se a ampliação da metodologia para outras categorias de viaturas e áreas de atuação do CBMDF.

This study presents a statistical analysis of the preventive maintenance of emergency operational vehicles of the Federal District Military Fire Department (CBMDF) during the period from 2023 to 2024. The main objective was to support the planning and preparation of purchases of supplies for preventive vehicle maintenance, focusing on reducing vehicle downtime. The research is applied in nature, exploratory in character, and adopts a quantitative approach. It was based on the document analysis of service orders extracted from the digital records in CBMDF's systems, using quality tools such as the Ishikawa Diagram, the 5W2H method, and the PDCA cycle. The research revealed that only 15.43% of the maintenance activities performed were preventive, while the majority were corrective, indicating the need for continuous improvements in planning, execution, and control. The annual mileage average of the vehicles was calculated, considering the upper and lower limits with a 95% confidence interval, this enabled the understanding and estimation of the demand for supplies by vehicle model. The conclusion reinforces the importance of an annual plan based on statistical data, enabling more efficient decision-making in fleet management. It is recommended to expand the methodology to other vehicle categories and operational areas of the CBMDF.