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Processos semi-markovianos e análise de variabilidade populacional para estimação da indisponibilidade dos trabalhadores por acidentes do trabalhoSANTOS, Flávio Leandro Alves dos 10 April 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-04-10 / O presente trabalho propõe uma metodologia que permite obter métricas de
Disponibilidade e Indisponibilidade de um funcionário que trabalha em uma das seis regiões
de atuação de uma Companhia de geração de energia elétrica, através da integração entre o
processo semi-Markoviano (PSM) e Análise de variabilidade populacional Bayesiana.
A Análise de variabilidade populacional Bayesiana é um método para se chegar a uma
distribuição a priori para avaliação Bayesiana dos parâmetros de confiabilidade baseado em
dados parcialmente relevante. Já o processo semi-Markoviano pode ser visto como um
processo cujas sucessivas transições de estados são governadas pelas probabilidades de
transição do processo Markoviano (PM), mas sua permanência em qualquer estado é descrita
por uma variável aleatória que depende do estado atual ocupado e do estado em que a
próxima transição será feita.
A integração do PSM e da Análise de variabilidade populacional Bayesiana origina um
modelo híbrido o qual é capaz de representar o comportamento do trabalhador que sofre
diversos tipos de acidentes do trabalho com diferentes tempos de recuperação e taxas de
falhas. Diante deste contexto, será utiliza a Análise de variabilidade populacional Bayesiana
para a estimação da distribuição da taxa de acidentes e de recuperação para o processo semi-
Markoviano.
Após aplicação da metodologia, é exposto métricas de um operário em cada uma das
seis regiões de atuação da companhia elétrica como: Tempo operacional médio,Disponibilidade média, Disponibilidade instantânea ao final da missão, Tempo falho médio,
Indisponibilidade média, Indisponibilidade instantânea ao final da missão e a Probabilidade
do funcionário não acidentado e acidentado por acidente de trabalho.
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