Made available in DSpace on 2014-06-12T17:42:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7448_1.pdf: 1841405 bytes, checksum: 67bd6c1d263317c4e54b44bfbc8d21e6 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A análise de confiabilidade humana (ACH) estuda a execução das ações humanas em um determinado sistema, considerando suas limitações e os fatores que influenciam no seu desempenho. A literatura apresenta os métodos de ACH de primeira e segunda geração, onde a maioria foi desenvolvido para indústria nuclear. Esses métodos apresentam algumas deficiências. Dentre elas, destacam-se suposições irreais de independência e simples representação binária de eventos. Estas são conseqüências da utilização de ferramentas como análise de árvore de eventos e de falhas. Diante disso, apresentam uma grande dificuldade na modelagem das ações humanas, bem como na quantificação dos modelos causais. Portanto, percebe-se que modelar as causalidades existentes nas ações humanas tornou-se um grande desafio para ACH ao longo dos anos. Diante deste contexto, este trabalho mostra que modelar ações humanas por redes Bayesianas proporciona uma maior flexibilidade às variáveis componentes de um determinado sistema, pois além de permitir uma representação mais realista da natureza dinâmica da interface homem-sistema e homem-homem em eventos normais ou anormais de um processo, também representa a relação de dependência entre os eventos e entre os fatores de desempenho. Neste trabalho, utiliza-se redes Bayesianas para avaliação da confiabilidade humana em atividades de substituição de cadeias de isoladores em linhas de transmissão. Ele apresenta claramente a modelagem das ações humanas, bem como a utilização de métodos para construção de rede, com destaque para os mecanismos de quantificação de redes Bayesianas