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Avaliação probabilística de risco via modelo causal híbrido em cirurgia: o caso da histerectomia vaginal

OLIVEIRA, Felipe Andrade Gama de January 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:42:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7393_1.pdf: 6657569 bytes, checksum: 3ca8f1d5810f2745659af9b2fe042065 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A análise probabilística de risco é uma metodologia que identifica, avalia e quantifica os riscos nos mais diversos procedimentos, desde de sistemas de alta complexidade tecnológica a sistemas onde só existe o homem executando tarefas. Esta análise tem como objetivo melhorar a segurança e o desempenho destes processos. A área de saúde ainda encontra-se bastante carente de estudos que analisem e quantifiquem os riscos envolvidos nos seus procedimentos. E é com este intuito, que este trabalho propõe uma metodologia de avaliação probabilística de risco para cirurgias, sendo apresentado o caso da histerectomia vaginal. Esta análise aborda tanto os aspectos da confiabilidade humana como a confiabilidade dos equipamentos utilizados. No modelo híbrido proposto, a análise de riscos é baseada na integração dos diagramas de seqüências de eventos, árvore de falhas e redes Bayesianas. Na modelagem os eventos pivotais dos diagramas de seqüência de eventos relacionados a erros humanos, ou seja, resultantes diretamente de ações humanas, são modelados via redes Bayesianas, proporcionando uma representação mais realista da natureza dinâmica destas ações, enquanto que os eventos pivotais relacionados à falha de equipamentos são modelados via árvores de falhas. Assim esta metodologia contribui para a melhoria do processo de gerenciamento dos riscos envolvidos durante a execução da atividade cirúrgica
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Análise probabilística de riscos via Redes Bayesianas : uma aplicação na construção de poços multilaterais

SANTOS, Wagner Barbosa dos January 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:42:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7441_1.pdf: 1476766 bytes, checksum: 966c97680d6347ba16c47188da5e72dd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A análise probabilística de riscos é um método que ajuda a identificar e avaliar o risco, em sistemas de tecnologia complexa, com o propósito de através de uma análise de custobenefício melhorar a segurança e desempenho. O método tradicional faz uso de duas técnicas de modelagem e avaliação: árvore de falhas e árvore de eventos. Porém, estas técnicas possuem algumas limitações, tais como: O modelo se torna, algumas vezes, uma aproximação grosseira da realidade, devido a considerações necessárias na modelagem do sistema; Dentro deste conceito tem-se a consideração de independência entre variáveis, que algumas vezes não são; a necessidade em descrever os eventos como dicotômicos, que em alguns casos possuem vários estados possíveis. Outra limitação está na dificuldade em atualizar as informações já modeladas a partir de uma nova informação. Diante destas limitações, a utilização de redes Bayesianas, foi a saída encontrada para modelar sistemas de forma mais aproxima a realidade. Possibilitando a constante atualização com base nas informações obtidas, no decorrer da vida útil do sistema. A análise probabilística de riscos via redes Bayesianas, foi validada pela aplicação da técnica na análise da tecnologia multilateral, que são sistemas utilizados em poços multilaterais de petróleo. A aplicação teve como objetivo, avaliar o risco na construção de poços multilaterais, e com base no modelo, realizar o gerenciamento do risco durante a execução da atividade
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Uma metodologia para avaliação da confiabilidade humana em atividades de substituição de cadeias de isoladores em linhas de transmissão

MENÊZES, Regilda da Costa e Silva January 2005 (has links)
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
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Modelo causal para análise probabilística de risco de falhas de motores a jato em situação operacional de fabricação

Pereira, José Cristiano 27 July 2017 (has links)
Submitted by Secretaria Pós de Produção (tpp@vm.uff.br) on 2017-07-27T19:21:56Z No. of bitstreams: 1 D2014 - José Cristiano Pereira.pdf: 9830334 bytes, checksum: d5be51799514c74451d0ca3358d7757b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-27T19:21:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 D2014 - José Cristiano Pereira.pdf: 9830334 bytes, checksum: d5be51799514c74451d0ca3358d7757b (MD5) / O processo de fabricação de motores a jato é complexo. Perigos e riscos e muitos elementos críticos estão presentes em milhares de atividades necessárias para fabricar um motor. Na investigação realizada nota-se a inexistência de um modelo específico para calcular quantitativamente a probabilidade de falha operacional de um motor à jato. O objetivo da tese foi desenvolver um modelo causal para análise de risco probabilística de falhas de motores a jato em situação operacional de fabricação. O modelo se caracteriza pela aplicação de rede Bayesiana associada à árvore de falha / árvore de evento e elicitação de probabilidades por especialistas para quantificar a probabilidade de falha. Para a concepção da construção do modelo, foi inicialmente desenvolvida uma pesquisa bibliométrica, através da consulta aos principais motores de busca nacionais e internacionais, em periódicos científicos e técnicos, bancos de dissertações/teses e eventos técnicos relacionados ao tema, para estabelecimento dos estado-da-arte e da técnica. Para a estimativa das probabilidades associadas aos cenários de falhas propostos, foi desenvolvido um processo de elicitação de probabilidade a partir da consulta a especialistas e técnicos. Na concepção do modelo foram consideradas três áreas de influência para a confiabilidade do sistema: humana, software e calibração. Como resultado foi desenvolvido o modelo CAPEMO, que é suportado por um aplicativo que utiliza a teoria das probabilidades (Lei de Bayes) para modelar incerteza. A probabilidade de falha estimada ao final da processo de fabricação, antes do motor ser colocado em operação, contribui no processo de tomada de decisão, melhoria da segurança do sistema e redução de riscos de falha do motor em operação / The process of jet engines manufacturing is complex. Hazards and risks and many critical elements are present in the thousands of activities required to manufacture an engine. In the conducted investigation it is observed a lack of a specific model to estimate quantitatively the probability of a jet engine operational failure. The goal of this thesis is to develop a causal model for probabilistic risk analysis of jet engines failure in manufacturing situational operation. The model is characterized by the application of Bayesian Network associated with the fault tree and event tree to quantify the probability of failure. For the establishment of state-of-the-art and technique and for the conception and construction of the model, a bibliometric research was conducted in the main national and international search engines, in the scientific and technical journals, in the database of dissertations/theses and technical events related to the topic. For the estimation of the probabilities associated with the proposed fault scenarios, a process of probability elicitation from technicians and experts was developed. In the design of the model three areas of influence for the reliability of the system were considered: human, software and calibration. As a result CAPEMO model was developed, that is supported by a software application that uses probability theory to model uncertainty. The probability of engine failure estimated at the end of the manufacturing process, before the motor be put into operation, helps in the allocation of resources in the decision-making process and improves system safety reducing the risk of engine failure in operation
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[en] HIERARCHICAL FUZZY INFERENCE SYSTEMS APPLIED TO HUMAN RELIABILITY ASSESSMENT / [pt] SISTEMAS DE INFERÊNCIA FUZZY HIERÁRQUICOS APLICADOS À CARACTERIZAÇÃO DA CONFIABILIDADE HUMANA

NICHOLAS PINHO RIBEIRO 09 June 2015 (has links)
[pt] A maioria dos estudos existentes em controle de qualidade de processos focam no desempenho de máquinas e ferramentas. Assim, estes já contam com bons métodos para serem controlados. Contudo, erros humanos em potencial estão presentes em todos os processos industriais que contenham a relação homem-máquina, fazendo com que a necessidade de se avaliar a qualidade do desempenho humano seja de igual importância. A abordagem para se avaliar quão suscetível à falha humana estão tais processos baseiam-se em probabilidades de erro, supondo que o desempenho humano funciona da mesma maneira que o desempenho de máquinas, ou em PSFs (Performance Shaping Factors), variáveis representativas de características de desempenho humano. Embora esta última abordagem seja mais eficiente, ainda existem críticas a sua falta de contextualização: tais características são avaliadas separadamente uma das outras, e independentemente da tarefa que o operador esteja realizando. Sistemas de Inferência Fuzzy (SIFs) permitem que variáveis lingüísticas sejam avaliadas em conjunto, isto é, passa a ser possível criar um modelo que assimile as nuances da variação do comportamento de um PSF concomitantemente com a alteração de outro PSF. Dessa forma, a caracterização da confiabilidade humana, considerando que diversos PSFs afetam no desempenho dos demais, pode ser satisfeita ao se fazer uso de SIFs interligados seqüencialmente - SIFs hierárquicos. Para se contextualizar a caracterização da confiabilidade humana por tarefa realizada, necessita-se que os PSFs pertinentes a cada determinada tarefa sejam medidos novamente e realimentados ao sistema (desenvolvido nesta dissertação). O SIF geral (composto por nove camadas de SIFs hierárquicos) foi testado com dados hipotéticos e dados reais de operadores e tarefas de uma empresa do setor elétrico brasileiro. Os resultados encontrados foram satisfatórios e evidenciaram que a Lógica Fuzzy, na forma de SIFs hierárquicos, pode ser utilizada para caracterizar a confiabilidade humana, com a vantagem de fazê-lo enquanto seu contexto é considerado. / [en] Most of existing studies in quality control focus on machinery performance. There are effective and advanced control methods to deal with that. However, potential human errors are present in every industrial process operated by humans. Therefore, evaluating the quality of human performance becomes as important as evaluate machinery s. The approach to evaluate how much processes are susceptible to human error are based on error probabilities, by assuming that human performance is similar to machinery performance, or on PSFs (Performance Shaping Factors) – variables representing human features. Although this based approach is more efficient, there are still criticisms about its lack of context awareness: those features are evaluated separately from one another, and regardless of which task the employee is performing. Fuzzy Inference Systems (FISs) allow linguistic variables to be evaluated simultaneously, thus making it possible to develop a method that gathers the nuances of behavioral changes of a PSF whilst another PSF varies. With this method, and considering that different PSFs affect the performance of others, human reliability can be assessed through the use of sequentially interconnected FISs – Hierarchical Fuzzy Inference Systems. In order to contextualize this assessment by tasks, each of the PSFs that affects each task will have to be measured and fed into the system (as developed within this dissertation) once per task and per employee. The main FIS (which contains nine layers of hierarchical FISs) was tested by using both hypothetical and real data from operators and tasks of a Brazilian electricity company. Results were satisfactory and attested that Fuzzy Logic, in the form of hierarchical FISs, can be used to assess human reliability, with the advantage of also taking the context into account.
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New Taxonomy and model of error sequence process for human error assessement in hydroelectric power systems

Teixeira, Rômulo Fernando 27 February 2013 (has links)
Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-04-10T16:37:01Z No. of bitstreams: 2 TESE Rômulo Fernando Teixeira Vilela.pdf: 3159637 bytes, checksum: d8b68b1fd93d79fe6162c4abdd0b1aa0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-10T16:37:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Rômulo Fernando Teixeira Vilela.pdf: 3159637 bytes, checksum: d8b68b1fd93d79fe6162c4abdd0b1aa0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-27 / Com os avanços em hardware, a engenharia de confiabilidade nos últimos 30 anos, tem nos mostrado equipamentos e sistemas complexos com níveis de falha muito baixos. Sistemas complexos na indústria nuclear, aeroespacial, química, elétrica entre outras possuem hoje em dia equipamentos e sistemas com níveis de confiabilidade que tem atendido adequadamente a sociedade. Entretanto, a operação e manutenção destes sistemas não dependem exclusivamente do desempenho intrínseco dos correspondentes equipamentos, dependem também da ação humana. Grandes acidentes no passado recente como Chernobyl, Bhopal, da nave Challenger e os grandes apagões no Brasil, colocaram em evidência a necessidade de redução do erro humano em sistemas complexos. A análise da confiabilidade humana surge assim como um apoio para a análise destes sistemas de operação e manutenção. Desde a década de 80 alguns avanços foram surgindo no estudo da confiabilidade humana. Técnicas como THERP, ATHEANA, CREAM e IDAC, se consolidaram ao longo do tempo como boas aplicações práticas para estudar, medir e prever o erro humano. Porém os fatores de desempenho utilizados em quase todas as técnicas supracitadas, tem se mostrado difíceis de serem estimados de um ponto de vista particular. Além disso, as particularidades do setor Hidroelétrico de Potência, definidas nos Procedimentos de Rede do Operador Nacional do Sistema (ONS) e nos instrumentos normativos da Agencia Reguladora ANEEL têm levado a necessidade de uma taxonomia que possa se adaptar a este importante e estratégico setor. Nesta tese, é proposta uma taxonomia e um modelo da sequência do processo de erro, para avaliação deste erro humano especificamente concebido para atender ao contexto de operação e manutencão do Sistema Hidroelétrico de Potência. Para ilustrar a nova taxonomia, foram coletados e analisados dados de cerca de dez anos de registro de erro humano de uma empresa de geração e transmissão de energia elétrica brasileira. Foram coletados 605 relatórios de desligamento por erro humano desde 1998 até 2009. Uma metodologia BBN-Base para a quantificação do erro humano é também discutida. A taxonomia e o modelo da sequência do processo de erro humano tanto quanto o modelo BBN-Based são ilustrados via um exemplo de uma aplicação no contexto de uma indústria Brasileira Hidroelétrica de Potência.-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------With advances in hardware reliability engineering in the last 30 years, we have seen equipment and complex systems with very low levels of failure. Complex systems in the nuclear industry, aerospatiale sector, chemical industries, electrical industries and others now have equipment and systems with levels of reliability that has adequately served the society. However, the operation and maintenance of these systems do not rely solely on intrinsec performance of the corresponding equipment, but they also depend on human action. Major accidents in the recent past such Chernobyl, Bhopal, the Challenger shuttle and major recent power blackouts in Brazil, highlighted the need to reduce human error in complex systems. The human reliability assessment emerges as a support to the analisys of the operation and maintenance of these type of systems. Since the late 80th some advances have emerged in the study of human reliability. Techniques such as THERP, ATHEANA, CREAM and IDAC, have been consolidated over time for the study, measure and prediction of human error. However performance shaped factors used in almost all the aforementioned techniques have proven difficult to be estimated from a practical standpoint. In addition, the specifics of the Hydroelectric Power Industry defined in the Grid Procedures of the National System Operator (Operador Nacional so Sistema, ONS) and the regulatory instruments of ANEEL (Agencia Nacional de Energia Eletrica) Regulatory Agency have led to the necessity of a taxonomy that can adapt for this important strategic sector. In this thesis, it is proposed a taxonomy and model of error sequence process for assessment of human error specifically designed to meet the context of operation and maintenance of Hydroelectric Power System. To illustrate the new taxonomy it was collected and analyzed data from about ten years of human error records related to the generation and transmission of Hydroelectric Power Company in Brazil. It was collected 605 reports by human error shutdown from 1998 to 2009. A BBN-Base methodology for the quantification of human error is also discusses. The taxonomy, model for error sequence process as well as the BBN-Based model are illustrated via an example of application in the context of the Brazilian Hydroelectric Power Industry.

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