Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto. / One ways to evaluate the reliability of some product is to verify the behavior of the fails in tests of continuous use. Nevertheless, this information doesn’t allow to know in what date the fail will occur. To solve this impasse, in the present dissertation we approach the modeling of the fails time along the calendar. The modeling of these times allow a better administration of the guarantee’s system and technical maintenance, as well as to provide to the company to estimate and monitorize the reliability of the product. To proceed with the modeling it’s necessary, first of all, to know the distribution of three variables, the product lifetime, in hours of continuous use; the time of product’s use, in hours per day, and the interval of time between the manufacture and the sale, in days. Knowing the behavior of these variables, two alternatives of solution are presented: (a) modeling through Monte Carlo’s simulation and (b) modeling through closed mathematical solution. The cases in what there are one or several groups of customers who make use of the product are discussed.

Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto. / One ways to evaluate the reliability of some product is to verify the behavior of the fails in tests of continuous use. Nevertheless, this information doesn’t allow to know in what date the fail will occur. To solve this impasse, in the present dissertation we approach the modeling of the fails time along the calendar. The modeling of these times allow a better administration of the guarantee’s system and technical maintenance, as well as to provide to the company to estimate and monitorize the reliability of the product. To proceed with the modeling it’s necessary, first of all, to know the distribution of three variables, the product lifetime, in hours of continuous use; the time of product’s use, in hours per day, and the interval of time between the manufacture and the sale, in days. Knowing the behavior of these variables, two alternatives of solution are presented: (a) modeling through Monte Carlo’s simulation and (b) modeling through closed mathematical solution. The cases in what there are one or several groups of customers who make use of the product are discussed.

Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto. / One ways to evaluate the reliability of some product is to verify the behavior of the fails in tests of continuous use. Nevertheless, this information doesn’t allow to know in what date the fail will occur. To solve this impasse, in the present dissertation we approach the modeling of the fails time along the calendar. The modeling of these times allow a better administration of the guarantee’s system and technical maintenance, as well as to provide to the company to estimate and monitorize the reliability of the product. To proceed with the modeling it’s necessary, first of all, to know the distribution of three variables, the product lifetime, in hours of continuous use; the time of product’s use, in hours per day, and the interval of time between the manufacture and the sale, in days. Knowing the behavior of these variables, two alternatives of solution are presented: (a) modeling through Monte Carlo’s simulation and (b) modeling through closed mathematical solution. The cases in what there are one or several groups of customers who make use of the product are discussed.