[pt] Visando atender aos critérios de disponibilidade e confiabilidade exigidos pela regulamentação do setor elétrico brasileiro, as empresas de energia têm incrementado o uso de sistemas de monitoramento e diagnóstico. Isto possibilita a identificação prévia de evidências de anormalidades na condição operacional dos equipamentos de subestações, viabilizando a prática de manutenções preditivas e o gerenciamento de ativos baseado na avaliação de riscos. O RCM (Reliability Centered Maintenance) ou Manutenção Centrada em Confiabilidade é um processo usado para o planejamento da manutenção e tem como objetivo o gerenciamento pró-ativo e não a prevenção indiscriminada de todas as falhas. É necessário que sejam feitas as identificações das falhas funcionais, modos de falha dos componentes, efeitos e conseqüências destas falhas para que um plano de manutenção seja desenvolvido para cada modo de falha a fim de eliminá-lo ou reduzir suas conseqüências. A classificação dos modos de falha identificados é de suma importância, pois indicará uma priorização para a tomada de decisão, conduzindo a um processo de manutenção técnica e economicamente eficiente. O objetivo deste trabalho é desenvolver e implementar em um programa computacional uma metodologia para priorização dos modos de falhas funcionais em equipamentos de subestações de energia elétrica obtidos a partir da aplicação do processo RCM. Considerando um contexto multicritério, propõe-se utilizar para a priorização dos modos de falha, em oposição às metodologias empíricas hoje adotadas, a metodologia de apoio multicritério a decisão PROMETHEE comparando-a com o fuzzy-PROMETHEE, onde é associada a teoria de conjuntos difusos à metodologia multicritério. No fuzzy-PROMETHEE os dados de entrada são tratados como números fuzzy, com o objetivo de considerar a incerteza contida nos dados. Com a utilização do fuzzy-PROMETHEE obtém-se uma ordenação mais realista dos modos de falhas, considerando a imprecisão dos dados. A severidade dos efeitos associados à ocorrência de cada modo de falha foi utilizada como um dos critérios de avaliação na metodologia desenvolvida. Sabe-se que os modos de falhas funcionais afetam as empresas de diferentes formas, podendo comprometer a confiabilidade do sistema, custos operacionais, ou até mesmo a segurança ou o ambiente. Diante disto, foram atribuídos graus de severidade aos diferentes impactos: econômicos (custos operacionais + custos de reparo), operacionais (disponibilidade), ambientais e, segurança (instalações e humana). Foi construído um sistema de inferência fuzzy para a obtenção da severidade global de cada modo de falha, onde as entradas serão as severidades específicas citadas anteriormente. Com a severidade global de cada modo de falha é possível obter o risco associado a cada modo de falha. A partir da priorização dos modos de falhas, pode ser aplicada uma metodologia para a priorização das ações mais adequadas para a redução ou eliminação das conseqüências de cada modo de falha. A maior contribuição deste trabalho é a disponibilização de um modelo refinado para a obtenção de um plano de manutenção que vise o aumento da confiabilidade operativa dos equipamentos e a redução de custos, considerando múltiplos critérios de análise e os interesses de diferentes decisores. / [en] Aiming to meet the criteria of availability and reliability required by the rules of the Brazilian electric sector, energy companies have increased the use of systems for monitoring and diagnosis. This allows the identification of prior evidence of abnormalities in the operational condition of substation equipment, enabling the practice of predictive maintenance and asset management based on risk assessment. The RCM (reliability centered maintenance) is a process used for planning of maintenance and its main objective is the pro-active management rather than indiscriminate prevention of all failures. The aim is the identification of functional failures, failure modes of components, effects and consequences of these failures to develop a maintenance plan for each mode of failure in order to eliminate it or reduce its consequences. Classification of identified failure modes is extremely important, since it indicates the priority for the decision making process, leading to a technical and cost effective maintenance. The main objective of this dissertation is to develop and implement a methodology for prioritization of failure modes of functional equipment in substations of electric power, obtained by applying the RCM process. Assuming a multicriteria context, to rank the modes of failure, as opposed to the empirical methods adopted today, it is proposed the multicriteria decision PROMETHEE and fuzzy-PROMETHEE methodologies. In the fuzzy-PROMETHEE the input data are treated as fuzzy numbers, with the purpose of considering the uncertainty contained in the data. Using the fuzzy-PROMETHEE ranking process, a more realistic modes of failure is obtained. The severity of the effects associated with the occurrence of each mode of failure was used as a criterion for evaluating the methodology developed. It is known that methods of functional failures affect businesses in different ways and may compromise the reliability of the system, operating costs, or even the safety or the environment. Therefore, different degrees of severity were attributed to the economic, operational, environmental, and safety impacts. A fuzzy inference system was developed to obtain the overall severity of each fault mode, where the inputs are the specific severities mentioned above. With the overall severity of each mode of failure it is possible to obtain the risks associated with each mode of failure. From the ranking of failure modes, a methodology can be applied to prioritize actions that are more appropriate for the reduction or elimination of the consequences of each mode of failure. The major contribution of this work is the availability of a refined model for a maintenance plan aimed at increasing the operational reliability of equipment and reduction of costs, considering multiple criteria analysis and the interests of different decision makers.

[pt] Essa tese apresenta uma abordagem alternativa para orçamento de capital, denominada Métodos Modificados de Avaliação de Projetos de Investimentos em Ambiente Fuzzy, para avaliação de projetos em condições de incerteza. O desenvolvimento da abordagem proposta está dividido em duas fases: na primeira fase, é estabelecido um modelo determinístico generalizado que prevê explicitamente a utilização dos custos de oportunidade associados com os fluxos de caixa intermediários de um projeto de investimento empresarial. Os pressupostos implícitos dos métodos modificados da taxa interna de retorno e do valor presente líquido são incluídos nos métodos do índice de lucratividade e do tempo de retorno do investimento total. Os indicadores resultantes são o índice de lucratividade modificado e o tempo de retorno do investimento modificado. Essa abordagem unificada tem a propriedade de coincidir as decisões de aceitação / rejeição de projetos de investimentos de mesmos horizontes de vida e escalas com as do valor presente líquido modificado e, portanto, maximizam a riqueza do acionista. Na segunda fase, números fuzzy triangulares são utilizados para representar as incertezas das variáveis de um projeto de investimento: os fluxos de caixa, as taxas de financiamento e de reinvestimento e a taxa de desconto ajustada ao risco. Os indicadores fuzzy resultantes são o valor presente líquido modificado, a taxa interna de retorno modificada, o índice de lucratividade modificado e o tempo de retorno do investimento modificado. A aplicação de custos de oportunidades e de critérios difusos para a atribuição dos valores das variáveis permite obter resultados mais realistas e compatíveis com as condições de mercado. Devido à complexidade dos cálculos envolvidos, novas funções financeiras de uso amigável são desenvolvidas utilizando Visual Basic for Applications do MS-Excel: três, para avaliação de projetos em condições de certeza (MVPL, MIL e MTRI) e quatro para avaliação em condições de incerteza (MVPLfuzzy, MTIRfuzzy, MILfuzzy e MTRIfuzzy). A principal contribuição dessa tese é a elaboração de uma nova abordagem unificada para orçamento de capital em condições de incerteza que enfatiza os pontos fortes dos métodos modificados do valor presente líquido e da taxa interna de retorno, enquanto contorna os conflitos e as desvantagens individuais dos métodos convencionais. Os resultados mostram que os métodos propostos são mais vantajosos e mais simples de se utilizar que outros métodos de avaliação de investimentos em condições de incerteza. / [en] This thesis presents an alternative approach to capital budgeting, named Fuzzy Modified Methods of Capital Budgeting, for evaluating investment projects under uncertainties. The development of the proposed approach is divided into two phases: in the first stage, a general deterministic model that explicitly provides for the use of the opportunity costs associated with the interim cash flows of a project is established. The implicit assumptions of the modified internal rate of return and modified net present value methods are included in the index of profitability and in the total payback period. The resulting indicators are the modified index of profitability and the modified total payback period. This unified approach has the property to match the decisions of acceptance / rejection of investment projects with same horizons of life and same scales with the decisions of the modified net present value method and therefore maximize shareholder wealth. In the second phase, triangular fuzzy numbers are used to represent the uncertainties of the project variables: cash flows and reinvestment, financing and risk-adjusted discount rates. The resulting indicators are the fuzzy modified net present value, the fuzzy modified internal rate of return, the fuzzy modified index of profitability and the fuzzy modified total payback period. The application of opportunity costs and fuzzy criteria for determining the variables allows obtaining more realists and consistent results with the market conditions. Due to the complexity of the calculations involved, new MS-Excel financial functions are developed by using Visual Basic for Applications: three functions for evaluating projects under conditions of certainty (MVPL, MIL and MTRI) and four functions for evaluating projects under uncertainties (MVPLfuzzy, MTIRfuzzy, MILfuzzy and MTRIfuzzy). The main contribution of this thesis is to develop a unifying approach to capital budgeting under uncertainty that emphasizes the strengths of the methods of modified net present value and modified internal rate of return, while bypassing the individual conflicts and drawbacks of the conventional methods. Results show that the proposed methods are more advantageous and simpler to use than other methods of investment appraisal under uncertainties.

[pt] O Brasil está atraindo muita atenção do mundo devido à produção de veículos flex introduzidos pela sua indústria automobilística desde 2003. Hoje a frota de veículos flex no Brasil é a maior do mundo, com 23 milhões de unidades (ANFAVEA , 2015), seguida dos Estados Unidos com 11 milhões (EIA, 2015), Canadá com um milhão (TPSGC, 2015), e a Europa, liderada pela Suécia, com 229.400 unidades (BAFF, 2015). Há mais de 80 modelos flexíveis de carros e caminhões disponíveis no mercado brasileiro, fabricados por 14 grandes montadoras. Os veículos flex no Brasil são otimizados para funcionar com qualquer mistura de gasolina e até 100 porcento de etanol hidratado. A flexibilidade na escolha do combustível gera uma vantagem comparativa para este tipo de veículo. Diferentemente a outros trabalhos que já trataram do assunto, este estudo busca valorar esta vantagem para as cinco regiões geográficas brasileiras: Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul, determinando o valor desta flexibilidade para cada região. Para esse propósito, os preços dos combustíveis foram considerados como variáveis estocásticas seguindo um Movimento de Reversão à Média Aritmético. A simulação de Monte Carlo foi utilizada para prever os preços, e a Teoria de Opções Reais e um algoritmo Fuzzy, que aplica números fuzzy triangulares (NFT), foi usado para valorar a flexibilidade embutida. Desde que os NFT oferecem um bom desempenho e eficiência computacional e propiciam uma modelagem mais realista do problema, foram utilizados para modelar as taxas de consumo de combustível e a quilometragem percorrida pelos veículos estudados. Os resultados indicam que a opção de flexibilidade adiciona valor para os proprietários, sendo mais significativa nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e Sul. / [en] Brazil was drawing a lot of world attention at the time due to the production of flex-fuel vehicles introduced by its own automobile industries since 2003. Today the fleet of flexible-fuel vehicles in Brazil are the largest in the world with 23 million vehicles (ANFAVEA, 2015), following the United States with 11 million units (EIA, 2015), Canada with one million units (TPSGC , 2015), and Europe, led by Sweden with 229,400 units (BAFF, 2015). There are over 80 flex car and truck models available in Brazilian manufactured market by 14 major automakers. Brazilian flexible-fuel vehicles are optimized to run on any mix of gasoline and up to 100 percent hydrous ethanol. The flexibility in the choice of fuel gives a comparative advantage to this vehicle type. Different to other works done in this subject, this study seeks to value this advantage for five Brazilian geographic regions: Northern, Northeastern, Central-Western, Southeastern and Southern, determining the value of this flexibility for each region. For this purpose, fuel prices were considered as stochastic variables following a mean reversion stochastic process. Monte Carlo simulation has been utilized to predict the prices, and real options theory and a fuzzy algorithm applying triangular fuzzy Numbers (TFN) to value embedded flexibility. Since TFN offer good performance and computational efficiency and provide a more realistic modeling of the problem, they were used to model the fuel consumption rates and the distance traveled by vehicles. The results indicate that the option of flexibility adds more significant value to the owners being in Southeastern, Central-Western, and Southern regions.

[pt] O varejo virtual tem sido um importante setor para dinamização da economia, cujo valor das transações em 2010 ficou em torno de R$10,6 bilhões. As lojas nesse segmento não possuem restrição de clientes ou de estoque, porém possuem consumidores pouco pacientes com várias outras lojas a sua disposição, sendo necessário que o item de seu interesse seja encontrado visível rapidamente. Buscando resolver este problema, foram desenvolvidos algoritmos de recomendação capazes de gerar listagens de produtos que fossem direcionados ao usuário. Os algoritmos de filtragem colaborativa são amplamente usados no varejo virtual, porém eles apresentam problemas devido a escala e esparsidade do banco de dados. Algoritmos baseados em conteúdo podem apresentar menor sensibilidade ao tamanho da base de dados, porém sua efetividade depende da existência de dados de usuários que comumente não estão presentes. Nesta tese, propõe-se um algoritmo híbrido que utiliza tanto a filtragem colaborativa quanto um algoritmo baseado em conteúdo para permitir boas recomendações em bases de dados esparsas e de grande porte. O algoritmo baseado em conteúdo faz uso de números fuzzy e técnicas de marketing para guiar sua recomendação apenas com base nos itens comprados pelo usuário, sem necessidade de quaisquer outros dados pessoais do usuário. O algoritmo proposto foi testado em bases de dados sintética e real, sendo comparado com um filtro colaborativo padrão para avaliar seu desempenho.Os resultados obtidos demonstram que o algoritmo híbrido proposto apresentou um desempenho superior ao do filtro colaborativo padrão em ambas as base de dados, apresentando invariância à esparsidade da base de dados. / [en] The virtual retail has been an important sector at Brazilian economy, being a USD 6.23 billion market in 2010, having 30 percent expansion on that period. The companies in such segment don t have client or product restrictions due to physical limitations. On the other hand, the consumers of this kind of retail have several options to buy and little patience to keep searching on the same website. The companies need to define which item will be shown to the consumer before he leaves for the next competitor. Several recommendation algorithms were developed to generate products list directed to the consumer. Nowadays the algorithms for collaborative filtering are well spread in virtual retail, but they have problems caused exactly by the huge quantity of data that exist on virtual retail. Content based algorithms are less sensitive to the size of the database, but their effectiveness depends on the existence of user data, which usually are not available. This thesis proposes a hybrid algorithm which uses both collaborative filtering and a content based algorithm to allow recommendations in huge sparse databases. The content base algorithm uses fuzzy numbers and marketing techniques to guide the recommendation using only the items brought by the user, without the need for further personal data from the consumer. The proposed algorithm was tested in both artificial and real databases, compared with a benchmark collaborative filter. The collected results show that the proposed hybrid algorithm provides superior performance than the benchmark collaborative filter in both databases, generating good results and presenting sparsity invariance. The proposed algorithm also solves problems of initialization, neighborhood transitivity and in cases when new users or items are inserted on database.