O gerenciamento de estoques é um assunto que desperta muito interesse, tanto na indústria quanto no meio acadêmico. Na literatura é possível encontrar diversos modelos de gerenciamento de estoques. Uma característica comum desses modelos é que a qualidade dos resultados está fortemente ligada à qualidade das estimativas das demandas futuras. O uso das previsões de RUL (Remaining Useful Life) geradas por um sistema de PHM (Prognostics and Health Monitoring) pode representar uma evolução nas estimativas das demandas futuras, possibilitando uma melhoria no gerenciamento dos estoques. O objetivo desta tese é propor um método para estimar as demandas futuras por peças de reposição de itens não reparáveis, baseado em informações obtidas de um sistema de PHM. As estimativas de demanda obtidas pelo método proposto foram usadas para determinar os parâmetros de um modelo [R, Q] (ponto de pedido com lote econômico). Foram feitas simulações para comparar o desempenho do método proposto com o método clássico de estimativa de demandas futuras em termos de custos totais médios e nível de serviço atingido. Nas simulações realizadas, o método proposto apresentou melhores resultados que o modelo [R, Q] clássico para todos os níveis de serviço considerados.

O cálculo da vida útil de estruturas quanto à fadiga aborda, entre outros aspectos, a análise da propagação de trincas ao longo da vida operacional. Neste sentido, o enfoque determinístico é consagrado na indústria por ter sua teoria amadurecida (isto é, trata-se de um método mais antigo), bem como por ser amplamente reconhecido e aceito pelos órgãos certificadores. O presente trabalho aborda outro enfoque da avaliação quanto à fadiga, que é o enfoque probabilístico. Entre outros aspectos, este enfoque emprega conceitos de estatísticas e probabilidades na avaliação de configurações estruturais submetidas a carregamentos cíclicos. Serão apresentados ao logo deste trabalho o conceito de EIFS (equivalent initial flaw size) e uma metodologia desenvolvida para a sua determinação a partir de resultados de ensaios de fadiga. Os resultados de ensaios de fadiga analisados no presente trabalho são provenientes de dois componentes estruturais: um olhal e uma junta de cisalhamento. Estes componentes foram selecionados para esta avaliação devido a sua vasta aplicação na indústria. Foram ilustrados ao longo do trabalho os ganhos decorrentes da aplicação do enfoque probabilístico, para as duas configurações. Conforme será detalhado, foi verificado que para a junta de cisalhamento o enfoque probabilístico levaria ao cálculo de uma vida operacional maior que a determinada por meio do enfoque determinístico tradicional. Para o olhal, tal aumento só foi verificado para uma pequena faixa de tensões de carregamento. O conceito de EIFS consiste em um dos pilares da análise de confiabilidade de estruturas, posto que é um dos parâmetros de entrada para uma análise integrada, em que diversos fatores são considerados simultaneamente. Recentemente o meio acadêmico está abordando com maior frequência o enfoque probabilístico e a indústria está paulatinamente reconhecendo os ganhos que podem advir da sua aplicação consistente.

A bateria, equipamento indispensável a projetos elétricos de aeronaves, possui, assim como demais componentes, uma degradação da saúde ao longo de sua vida. No atual cenário da aviação, essa degradação é muitas vezes acompanhada pelos operadores utilizando inspeções com intervalos fixos (hard times) composta de diagnósticos simples, o que pode implicar em remoção do equipamento antes do término de seu ciclo de vida ou na ocorrência de falhas não previstas entre os períodos de inspeções. A subutilização da bateria ou a falha não prevista promove um custo ao operador e representa uma redução da segurança de voo. Esse trabalho apresenta uma metodologia baseada em modelo capaz de monitorar a saúde da bateria aeronáutica de lítio-íon e de estimar a vida útil restante (RUL - Remaining Useful Life) desse componente, aplicando técnicas de PHM (Prognostics and Health Management) para predizer o tempo de falha e, assim, reduzir o custo de manutenção e contribuir para a segurança da operação. O estudo utiliza um repositório de dados disponibilizados pela NASA para gerar o modelo de descarga, o modelo de capacidade e o modelo do estado de saúde da bateria ao decorrer de seu ciclo de vida. Os modelos são utilizados para simular a operação da bateria em diferentes perfis de operação. Utilizando os resultados obtidos através das simulações, é realizado o cálculo baseado em regressão linear para estimar RUL e sua respectiva incerteza, provendo assim informação necessária para o operador gerenciar a manutenção da bateria no decorrer de sua vida útil.

The capability of predicting failure events of systems and components can provide benefits in equipment operation and maintenance. For this reason, the subject of failure prognosis is gaining greater attention from academia and industry over the last years. This work presents novel contributions related to the development and performance evaluation of failure prognosis solutions. One important step in failure prognosis is the estimation of the health state of the monitored equipment and its trend. Here, Sigma-Point Kalman Filter (SPKF) algorithms are employed for this purpose and their performance is compared to Particle Filter (PF) algorithms which are commonly cited in literature for this kind of application. Once the health state and its trend are estimated, in order to proceed with the failure prognosis, it is necessary to use this information to predict the remaining useful life (RUL) of the equipment. The RUL estimate is commonly yielded on the form of a probability distribution. A novel method, based on the Unscented Transform (UT), is presented and evaluated for this purpose. Results indicate that this approach may provide benefits when compared to the usual Monte Carlo based method. Finally, after a failure prognosis solution is developed, it is necessary to adequately evaluate its performance. This work also comprises the proposition of a novel method for such assessment, based on the use of the Probability Integral Transform (PIT). Such new method provides a measure of how adequately the proposed RUL probability distributions fit the available set of ground truth validation data. Also, additional proposed features make it possible to take into consideration the impact of the size of the validation data set into the uncertainty of the resulting metrics.