[pt] Em infecções bacterianas, a rapidez no resultado e acurácia do teste diagnóstico é imprescindível para o tratamento direcionado da doença. O tempo sem tratamento agrava a infecção e o uso inadequado de antibióticos pode acarretar o desenvolvimento de bactérias multirresistentes. Um sistema otimizado de análise microbiológica pode garantir menores custos de funcionamento, além de elevado nível de serviço. Este trabalho apresenta um modelo matemático de localização de instalações para criação de uma rede de diagnóstico microbiológico formada a partir de estratégias de identificação bacteriana e/ou da presença de resistência antimicrobiana em populações com suspeita de infecção sanguínea. São objetivos do modelo de programação inteira mista: minimizar custos logísticos da rede, diminuir tempos de coletas e transporte de amostras assim como maximizar o benefício decorrente de um diagnóstico rápido e eficiente. O modelo proposto foi aplicado a dados reais de demanda de procedimentos microbiológicos do Estado de São Paulo. Dentre as tecnologias elegíveis, a solução ótima sugere a instalação de 12 laboratórios centralizados para o atendimento de testes. O tempo total médio de diagnóstico, desconsiderando os tempos de cultura, é de 10,3 horas. A estimativa de economia anual com medicamentos representa 98.498.965,70 de reais do valor orçamentário dedicado a aquisição de medicamentos. Comparados a uma rede de diagnóstico descentralizada, os resultados apontam redução média de tempo de identificação microbiana e economia 48 por cento maior. As análises também evidenciam o impacto do custo de tratamento sobre os tempos de diagnóstico. Os resultados indicam a eficácia do modelo como ferramenta de suporte à tomada de decisão e auxílio a instituições provedoras de saúde podendo ser aplicado a outras regiões administrativas e em diferentes níveis de formação de rede. / [en] In bacterial infections the speed in results and accuracy of the diagnostic test is essential for the targeted treatment of the disease. Untreated time aggravates infection and inappropriate use of antibiotics can lead to the development of multidrug-resistant bacteria. An optimized microbiological analysis system can guarantee lower running costs as well as a higher service level. This work presents a mathematical model of location of facilities to create a microbiological diagnostic network formed from bacterial identification strategies and/or the presence of antimicrobial resistance in populations with suspected blood infection. The objectives of the mixed integer programming model are minimizing network logistics costs, shorten sample collection and transport times as well as maximizing the benefits from rapid and efficient diagnostics. The proposed model was applied to real demand data of microbiological procedures of the State of São Paulo. Among the eligible technologies, the optimal solution suggests the installation of 12 centralized testing laboratories. The average total time of diagnosis, excluding culture times, is 10.3 hours. The estimated annual savings on medicines represents BRL 98,498,965.70 of the budget amount dedicated to drug procurement. Compared to a decentralized diagnostic network, the results show an average reduction in microbial identification time and an economy 48 percent higher. The analyzes also highlight the impact of treatment cost on diagnostic times. The results indicate the effectiveness of the model as a tool to support decision making and aid to health care institutions and can be applied to other administrative regions and at different levels of network formation.

[pt] O Plano de Gestão de Resíduos Sólidos do Campus Gávea da PUC-Rio visa, inicialmente, elaborar um diagnóstico da situação gerencial, funcional e física dos resíduos sólidos na Universidade. Com isso, determinam-se dados que auxiliam na elaboração do plano de gerenciamento de resíduos, no qual estão expostas ações para melhoria ambiental, social e financeira da Instituição de Ensino Superior. Com a elaboração das definições dos aspectos físicos e operacionais do Plano de Gestão de Resíduos Sólidos direcionado ao Campus Gávea da PUC-Rio, será planejada a implementação do Projeto de Coleta Seletiva em duas edificações da Universidade. Considerando que um Plano de Gestão de Resíduos Sólidos passa pelas etapas de diagnóstico, implementação, verificação e revisão da gestão, ao final da implantação do Projeto, visando à melhoria contínua, será apresentado um diagnóstico relativo às características de funcionamento e operação do projeto implantado, gerando, assim, sugestões para aprimoramento do Plano de Gestão. / [en] TThe Solid Waste Management Plan at PUC-Rio, on the Gávea Campus, draws up a diagnosis of the managerial, functional and physical situation of solid waste at the University. The objective is to determine the data which will help in the preparation of the Waste Management Plan, in which actions are laid out for environmental, social and financial improvements of the institution. Once the definitions of physical and operational aspects of the Solid Waste Management Plan are laid out on the Gávea Campus, at PUC-Rio, the implementation of Selective Waste Collection Project will start in two places. Considering that a Solid Waste Management Plan goes through the stages of diagnosis, implementation, verification and revision of the management process at the end of the project, aiming at the continuous improvement, a relative diagnosis of the functional and operational characteristics of the project will be presented, generating, thus, suggestions for improvements of the Management Plan. After the diagnosis, it was possible to get a more comprehensive view of the origin, composition and system of the Solid Waste Management produced on the Gávea Campus at PUC-Rio. The management of the solid waste is done by the administrative department of the Campus, at PUC-Rio, having its operational part done by a third-party. That is, the collection, sweeping and storage of the waste proceeding from the educational, administrative and operational areas are the responsibility of the Sodexho Company, which in 2008 had 209 employees, and in the year of 2010, 220 employees, distributed in three shifts (mornings, afternoons and evenings).

[pt] Esta dissertação propõe uma metodologia, baseada em procedimentos quantitativos, para auxiliar o diagnóstico de indivíduos portadores de doença cardíaca. A metodologia proposta foi implementada e analisada em um grupo de indivíduos do banco de dados público intitulado Heart Disease Database (Base de Dados pública de Doença Cardíaca) (Aha, atualizado em 2001), diagnosticados nas cidades de Cleveland e Long Beach, nos Estados Unidos. Os resultados obtidos neste estudo foram comparados aos resultados de outros autores encontrados na literatura, de forma a se ter uma medida da qualidade dos resultados aqui obtidos. Foram utilizadas também outras técnicas de classificação de padrões conhecidas na literatura, denominadas Análise Discriminante e Algoritmo C4.5, de forma a estabelecer comparações com os resultados obtidos nesta dissertação utilizando Redes Neurais, e aplicar a metodologia sugerida na divisão dos conjuntos de treinamento/generalização. Os resultados obtidos foram satisfatórios. Um percentual de acerto médio de 91,0 % foi atingido, enquanto que outros resultados de estudos usando a mesma base de dados alcançaram percentuais de acerto médio de 83,0 % (Ho & Chou, 2001) e 83,5 % (Hu, Li, Cai & Xu, 2004). O desempenho da Rede Neural também foi melhor quando comparado ao da Análise Discriminante e do Algoritmo C4.5. A metodologia de divisão dos conjuntos de treinamento/generalização sugerida nesta dissertação promoveu melhorias em todas as três técnicas de classificação de padrões utilizadas. Acredita-se que os resultados obtidos poderão auxiliar as condutas médicas em relação ao diagnóstico de doença cardíaca, podendo, portanto, vir a ser úteis na prevenção e/ou tratamento de doenças cardíacas. / [en] This dissertation proposes a methodology, established in quantitative procedures, to assist the diagnostic of individuals with heart disease. The proposed methodology was implemented and analyzed in a group of individuals of the public database called Heart Disease Database (Aha, current in 2001), diagnosed in the cities of Cleveland and Long Beach, in the United States. The results gotten in this study had been compared with the results of other authors found in literature to have a measure of the quality of the results gotten here. Others techniques of classification of standards known in literature had also been used, called Discriminate Analysis and C4.5 Algorithm, to establish comparisons with the results gotten in this dissertation using Neural Networks, and to apply the methodology suggested in the division of the sets of training/generalization. The gotten results were satisfactory. A percentage of average rightness of 91.0 % was reached, whereas other results of studies using the same database had reached percentages of average rightness of 83.0 % (Ho & Chou, 2001) and 83.5 % (Hu, Li, Cai & Xu, 2004). The performance of the Neural Network was also better when compared with Discriminate Analysis and C4.5 Algorithm. The methodology of division of the sets of training/generalization suggested in this dissertation promoted improvements in all the three used techniques of classification of standards. It´s believable that the gotten results will be able to assist the medical behaviors in relation to the diagnostic of heart disease, becoming useful in the prevention and/or treatment of heart diseases.

[pt] Mesmo sistemas de software desenvolvidos com um controle de qualidade rigoroso podem apresentar falhas durante seu ciclo de vida. Quando uma falha é observada no ambiente de produção, mantenedores são responsáveis por produzir o diagnóstico e remover o seu defeito correspondente. No entanto, em um serviço crítico este tempo pode ser muito longo, logo, se for possível, a assinatura da falha deve ser utilizada para gerar um mecanismo de recuperação automático capaz de detectar e tratar futuras ocorrências similares, até que o defeito possa ser removido. Nesta tese, a atividade de recuperação consiste em restaurar o sistema para um estado correto, que permita continuar a execução com segurança, ainda que com limitações em suas funcionalidades. Para serem eficazes, as tarefas de diagnóstico e recuperação requerem informações detalhadas sobre a execução que falhou. Falhas que ocorrem durante a fase de testes em um ambiente controlado podem ser depuradas através da inserção de nova instrumentação e re-execução da rotina que contem o defeito, tornando mais fácil o estudo de comportamentos inesperados. No entanto, falhas que ocorrem no ambiente de produção apresentam informações limitadas à situação específica em que ocorrem, além de serem imprevisíveis. Para mitigar essa adversidade, informações devem ser coletadas sistematicamente com o intuito de detectar, diagnosticar para recuperar e, eventualmente, diagnosticar para remover a circunstância geradora da falha. Além disso, há um balanceamento entre a informação inserida como instrumentação e a performance do sistema: técnicas de logging geralmente apresentam baixo impacto no desempenho, porém não provêm informação suficiente sobre a execução; por outro lado, as técnicas de tracing podem registrar informações precisas e detalhadas, todavia são impraticáveis para um ambiente de produção. Esta tese propõe uma abordagem hibrida para gravação e extração de informações durante a execução do sistema. A solução proposta se baseia no registro de eventos, onde estes são enriquecidos com propriedades contextuais sobre o estado atual da execução no momento em que o evento é gravado. Através deste registro de eventos com informações de contexto, uma técnica de diagnóstico e uma ferramenta foram desenvolvidas para permitir que eventos pudessem ser filtrados com base na perspectiva de interesse do mantenedor. Além disso, também foi desenvolvida uma abordagem que utiliza estes eventos enriquecidos para detectar falhas automaticamente visando recuperação. As soluções propostas foram avaliadas através de medições e estudos conduzidos em sistemas implantados, baseando-se nas falhas que de fato ocorreram enquanto se utilizava o software em um contexto de produção. / [en] Even software systems developed with strict quality control may expect failures during their lifetime. When a failure is observed in a production environment the maintainer is responsible for diagnosing the cause and eventually removing it. However, considering a critical service this might demand too long a time to complete, hence, if possible, the failure signature should be identified in order to generate a recovery mechanism to automatically detect and handle future occurrences until a proper correction can be made. In this thesis, recovery consists of restoring a correct context allowing dependable execution, even if the causing fault is still unknown. To be effective, the tasks of diagnosing and recovery implementation require detailed information about the failed execution. Failures that occur during the test phase run in a controlled environment, allow adding specific code instrumentation and usually can be replicated, making it easier to study the unexpected behavior. However, failures that occur in the production environment are limited to the information present in the first occurrence of the failure. But run time failures are obviously unexpected, hence run time data must be gathered systematically to allow detecting, diagnosing with the purpose of recovering, and eventually diagnosing with the purpose of removing the causing fault. Thus there is a balance between the detail of information inserted as instrumentation and the system performance: standard logging techniques usually present low impact on performance, but carry insufficient information about the execution; while tracing techniques can record precise and detailed information, however are impracticable for a production environment. This thesis proposes a novel hybrid approach for recording and extracting system s runtime information. The solution is based on event logs, where events are enriched with contextual properties about the current state of the execution at the moment the event is recorded. Using these enriched log events a diagnosis technique and a tool have been developed to allow event filtering based on the maintainer s perspective of interest. Furthermore, an approach using these enriched events has been developed that allows detecting and diagnosing failures aiming at recovery. The proposed solutions were evaluated through measurements and studies conducted using deployed systems, based on failures that actually occurred while using the software in a production context.

[pt] A presente pesquisa tem como objetivo apresentar um diagnóstico da gestão e geração de resíduos do Campus Gávea da PUC-Rio, entre os anos de 2008 a 2015, levando em consideração resíduos Classe I e Classe II, servindo como ferramenta para a elaboração de um Plano de Gestão de Resíduos Sólidos (PGRS) para a instituição. A partir do diagnóstico da geração, contendo informações como origem, caracterização e volume, foi possível avaliar o potencial para reaproveitamento ou tratamento, diminuindo o volume destinado a aterros sanitários. Além disso, foi possível identificar os pontos com maior geração diária de resíduos no campus, o que permite desenvolver medidas de prevenção e minimização da geração na fonte. A partir do diagnóstico da gestão foi possível perceber a falta de um padrão ou de um sistema unificado e bem esclarecido a toda comunidade PUC, bem como uma estrutura operacional dedicada exclusivamente para o gerenciamento dos resíduos gerados no campus o que leva a falhas tanto no acondicionamento seletivo, como na logística de coleta, no armazenamento na central e no descarte. Para que o PGRS e os procedimentos sejam aplicados é necessária à criação de uma unidade administrativa de gerenciamento de resíduos, onde hajam funcionários capacitados para exercerem as funções específicas relativas ao setor, e de forma que a gestão seja centralizada, garantindo uma atuação com mais eficiência. A implementação do PGRS pela universidade se apresenta como ferramenta para valorização dos resíduos, desvio de massa a ser enviado para aterro e destinação ambientalmente correta, além de propiciar que a universidade entre em conformação com a legislação vigente. / [en] In Brazil, much of what is extracted and leftovers from the productive processes are wasted in the form of garbage, and disposed in landfills, controlled landfills and often also in open dumps. The implications of this waste start to appear as environmental problems due to the intense disposal of potentially recyclable or compostable material as garbage without any use, and without adequate treatment, which generates contamination of water, soil, and air, causing impacts of varying proportions not only for the environment but also for the quality of human life. Percolation of slurry and groundwater contamination, methane gas emissions, the presence of vectors, and the emergence of people who live from the garbage and use it for their livelihoods are some of the problems that arise due to poor waste management. Coupled with the waste and mismanagement of our tailings, there is the devaluation and the view that garbage is a material of no value, which makes it difficult to reinsert it in the productive chain. Brazil, following the promulgation of the National Solid Waste Policy (PNRS) by Federal Law 10,305 / 2010 (Brazil, 2010), has taken an important step towards the efficient management of its waste. In its Article 7, it defines as objectives the protection of public health and environmental quality, the non-generation, reduction, reuse, recycling and treatment of solid wastes, as well as environmentally appropriate final disposition of the wastes, which is the order of priority in waste management; besides encouraging the adoption of sustainable patterns of production and consumption of goods and services; the adoption, development and improvement of clean technologies as a way to minimize environmental impacts; reducing the volume and hazardousness of hazardous waste; the encouragement of the recycling industry, with a view to promoting the use of raw materials and inputs derived from recyclable and recycled materials and the integrated management of solid waste. Also, according to Law 12,305 (Brazil, 2010), establishments that exceed the expected volume limit (120 L per day) are considered to be large generators, and must prepare and apply a Solid Waste Management Plan, seeking to reduce, not generate, reuse, recycle, treatment and final disposal of waste generated. According to the Municipal Law no. 3273/2001 (Rio de Janeiro, 2001), waste generated by establishments that exceed the limit of 120 L per day, is classified as RSE (Extraordinary Solid Waste), having each generator to guarantee a correct environmental destination for their waste, since they are excluded from the municipal collection system.

[pt] Turbinas a gás são equipamentos muito complexos e caros. No caso de falha em uma turbina, há obviamente perdas diretas, mas as indiretas são normalmente muito maiores, uma vez que tal equipamento é crítico para a operação de instalações industriais, aviões e veículos pesados. Portanto, é fundamental que turbinas a gás sejam providas com um sistema eficiente de monitoramento e diagnóstico. Isto é especialmente relevante no Brasil, cuja frota de turbinas tem crescido muito nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de usinas termelétricas e ao crescimento da aviação civil. Este trabalho propõe um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) com extração automática de regras para diagnóstico de desempenho de turbinas a gás aeronáuticas. O sistema proposto faz uso de uma abordagem residual – medições da turbina real são comparadas frente a uma referência de turbina saudável – para tratamento dos dados brutos de entrada para os módulos de detecção e isolamento, que, de forma hierárquica, são responsáveis por detectar e isolar falhas em nível de componentes, sensores e atuadores. Como dados reais de falhas em turbinas a gás são de difícil acesso e de obtenção cara, a metodologia é validada frente a uma base de dados de falhas simuladas por um software especialista. Os resultados mostram que o SIF é capaz de detectar e isolar corretamente falhas, além de fornecer interpretabilidade linguística, característica importante no processo de tomada de decisão no contexto de manutenção. / [en] A Gas turbine is a complex and expensive equipment. In case of a failure indirect losses are typically much larger than direct ones, since such equipment plays a critical role in the operation of industrial installations, aircrafts, and heavy vehicles. Therefore, it is vital that gas turbines be provided with an efficient monitoring and diagnostic system. This is especially relevant in Brazil, where the turbines fleet has risen substantially in recent years, mainly due to the increasing number of thermal power plants and to the growth of civil aviation. This work proposes a Fuzzy Inference System (FIS) with automatic rule extraction for gas path diagnosis. The proposed system makes use of a residual approach – gas path measurements are compared to a healthy engine reference – for preprocessing raw input data that are forwarded to the detection and isolation modules. These operate in a hierarchical manner and are responsible for fault detection and isolation in components, sensors and actuators. Since gas turbines failure data are difficult to access and expensive to obtain, the methodology is validated by using a database fault simulated by a specialist software. The results show that the SIF is able to correctly detect and isolate failures and to provide linguistic interpretability, which is an important feature in the decision-making process regarding maintenance.

[pt] Os Projetos de Eficiência Energética Gerenciados pelo Lado da Demanda (GLD), bem como todo projeto de engenharia, requerem decisões de investimentos que possuem incertezas associadas. As incertezas econômicas devem-se a fatores exógenos ao projeto sendo, em geral, representadas por oscilações estocásticas dos custos da energia elétrica. As incertezas técnicas estão associadas a fatores internos, como o desempenho dos projetos em função da tecnologia eficiente escolhida, da sua operação e manutenção. A decisão dos clientes e investidores na aquisição de Projetos de Eficiência Energética depende do retorno esperado nos ganhos com a energia economizada, como por exemplo, na venda desta energia no mercado de curto prazo. Esta tese investiga uma nova metodologia que, considerando as incertezas técnicas e econômicas, efetua uma análise mais abrangente e realista do cenário complexo de negócios que envolvem os Projetos de Eficiência Energética no Brasil. A metodologia contribui para a tomada de decisão considerando a flexibilidade gerencial e a avaliação dos riscos específicos dos projetos. Esta se baseia em técnicas inteligentes para a otimização de diagnósticos energéticos associados à análise de opções reais e avaliação econômica de Projetos de Eficiência Energética Gerenciados pelo Lado da Demanda (GLD), aplicados ao setor de energia elétrica no Brasil. A metodologia é avaliada em dois Projetos de Eficiência Energética, para os usos finais de Iluminação e Climatização de Ambientes, em uma unidade consumidora da classe Comercial, localizada na Cidade do Rio de Janeiro e conectada ao sistema de distribuição em Média Tensão (13,8kV). Os resultados revelaram que a partir da aplicação de Algoritmos Genéticos na otimização de diagnósticos energéticos puderam-se construir subprojetos originados de um projeto maior, mantendo-se, ou até ampliando-se a Relação Custo vs. Beneficio (RCB). E, desta forma, contribuir para a viabilização de alternativas ótimas de projetos que incentivam a aplicação da Eficiência Energética no Brasil. / [en] The Energy Efficiency Projects Managed by Demand Side (DSM), as well as all engineering design, require investment decisions that have associated uncertainties. Economic uncertainties are due to factors exogenous to the project being generally represented by stochastic fluctuations of electricity costs. The technical uncertainties are associated with internal factors such as performance of the projects on the basis of efficient technology chosen, its operation and maintenance. The decision of customers and investors in the acquisition of Energy Efficiency Projects depends on the expected return on the earnings of the energy saved, for example, the sale of this energy in the short term. This thesis investigates a new methodology which, considering the technical and economic uncertainties, performs a more comprehensive and realistic business complex scenario involving the Energy Efficiency Projects in Brazil. The methodology helps decision making considering managerial flexibility and risk assessment of specific projects. This is based on intelligent techniques for optimizing energy diagnoses associated with real options analysis and economic evaluation of Energy Efficiency Projects Managed by Demand Side (DSM), applied to the electricity sector in Brazil. The methodology is evaluated in two Energy Efficiency Projects for the end uses of lighting and Air Conditioning, in a consumer unit of the Commercial category, located in the city of Rio de Janeiro and connected to the distribution system in Medium Voltage (13.8kV). The results showed that with the application of genetic algorithms in optimization of energy diagnoses subprojects originated from a larger project could be built, maintaining or even widening the Cost vs. Value. Benefit (RCB) ratio. And in this way, contribute to the viability of alternative optimal designs that encourage the implementation of Energy Efficiency in Brazil.