[pt] Os edifícios ociosos, no Brasil, podem contribuir para a diminuição do déficit habitacional ao serem convertidos para habitações de interesse social (HIS), mesmo que o seu uso anterior não seja residencial. A conversão desses edifícios em HIS pode apresentar diferentes níveis de dificuldade. Nesse sentido, faz-se necessária uma metodologia para criar uma ordem de intervenção. Contudo, há diversas variáveis do urbanismo, da arquitetura e da engenharia que precisam ser avaliadas para que um edifício seja escolhido. No início do processo, essas análises são desafiadoras, devido à subjetividade e à escassez de informações nessa fase. Nesse contexto, e considerando as soluções encontradas na Revisão Sistemática da Literatura (RSL), este trabalho propõe uma metodologia baseada no modelo paramétrico, que contribui para antecipação das análises, associada à Lógica Fuzzy, que auxilia no tratamento da subjetividade, e ao método multicritério TOPSIS, para tornar o processo de pré-seleção mais eficiente. Foi desenvolvido um Mapa de Processo que propõe um novo fluxo de trabalho, relacionando estudos de conforto ambiental, localização e custo direto com o estado de conservação. O mapa proposto foi aplicado a três estudos de caso na cidade do Rio de Janeiro. A fim de validar os resultados e os critérios utilizados, realizaram-se onze entrevistas estruturadas com arquitetos experientes em projetos de reabilitação habitacional. Os resultados obtidos nas entrevistas indicam que o método proposto embasa a escolha do edifício, diminuindo a sua subjetividade. Além disso, facilita o entendimento, por profissionais pouco experientes, das diferentes análises que precisam ser efetuadas para uma escolha mais racional. / [en] The vacant buildings in Brazil can contribute to reduce the housing deficit when converted to social housing, even if their previous use is not residential. The conversion of these buildings into social housing can present different levels of difficulty. In this sense, a methodology is necessary to create an order of intervention. However, there are several variables of urbanism, architecture and engineering that need to be evaluated in order to choose a building to be converted. At the beginning of the process, these analyzes are challenging, due to the subjectivity and the scarcity of information at this stage. In this context, and considering the solutions found in the Systematic Literature Review, this reaserch work proposes a methodology based on a parametric model, which contributes to anticipate the analyzes, associated with Fuzzy Logic, which helps in the treatment of subjectivity, and with the multicriteria method TOPSIS, which makes the pre-selection process more efficient. A Process Map that proposes a new workflow was developed, relating studies of environmental comfort, location and direct cost with the state of conservation. The proposed map was applied to three case studies in the city of Rio de Janeiro. In order to validate the results and the criteria used, eleven structured interviews were carried out with architects experienced in housing rehabilitation projects. The results obtained in the interviews indicate that the proposed method supports the choice of the building, reducing its subjectivity. Furthermore, it facilitates the understanding, by inexperienced professionals, of the different analyzes that need to be carried out for a more rational choice.

[pt] Na perspectiva de estimular o aprimoramento do processo de gestão da inovação pelas micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) brasileiras e contribuir para formulação ou revisão de políticas públicas de Ciência, Tecnologia e Inovação (CTeI) voltadas para esse segmento, a presente dissertação tem como objetivo geral propor um modelo para monitorar e avaliar a capacidade inovativa de MPMEs. A pesquisa pode ser considerada descritiva, metodológica e aplicada. A partir dos resultados da revisão bibliográfica e documental sobre os temas centrais da pesquisa, desenvolveu-se um modelo para mensuração e avaliação da capacidade inovativa de MPMEs, com base na integração de dois métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão – Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) e Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). Visando demonstrar a aplicabilidade desse modelo no contexto das MPMEs e explicitar seus diferenciais metodológicos em comparação a outros métodos de apoio à decisão, não combinados com a teoria de conjuntos fuzzy, realizou-se um estudo junto a 15 MPMEs participantes do Programa NAGI da PUC-Rio. Destacam-se como principais contribuições da pesquisa um modelo para mensuração e avaliação da capacidade inovativa de MPMEs, que considera a complexidade, subjetividade e incerteza como características inerentes a essa atividade, e um conjunto de indicadores compostos associados às três dimensões de capacidade inovativa contempladas no modelo proposto. / [en] From the perspective of stimulating the improvement of the process of innovation management by micro, small and medium enterprises (MSMEs) and contributing to the formulation or review of public policies concerning the area of Science, Technology and Innovation (CTandI), focusing on this segment, the aim of the dissertation is to propose a model to monitor and evaluate the innovative capacity of MSMEs. This research can be classified as descriptive, methodological and applied. From the bibliographic and documentary review on the central themes of the research, a model was developed to measure and evaluate the innovative capacity of MSMEs based on the integration of two fuzzy multi-criteria methods of decision support - Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). Aiming to demonstrate the applicability of this model in the context of MSMEs and to explicit its methodological differentials in comparison to other methods for measuring the innovative capacity of enterprises, an empirical study with 15 MSMEs participants of the NAGI Program at PUC-Rio was carried out during the applied phase of this research. The main contributions are a model for measuring and evaluating the innovative capacity of MSMEs, which considers the complexity, subjectivity, and uncertainty as characteristics inherent to these activities, and a set of composed indicators associated with the three dimensions of the innovative capacity considered in the proposed model.

[pt] Cenários de falhas em plataformas offshore constituem riscos ambientais, sociais e econômicos significativos devido à amplitude dos danos que podem ser provocados. Portanto, neste contexto, a adoção de boas práticas de gestão de manutenção é necessária, permitindo a continuidade operacional, através da integridade de ativos. No entanto, há ainda uma necessidade de estudos com uma abordagem holística para uma avaliação multinível de ativos, através de abordagens modernas que mitiguem as limitações da análise de modos e efeitos de falha (FMEA) tradicional. Desse modo, esta pesquisa propõe um framework para a análise FMEA que considera a subjetividade e as importâncias relativas dos critérios de risco, através de uma abordagem integrada que utiliza sistemas hierárquicos de inferência e modelos multicritério, como o Best-Worst Method (BWM) e o fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) para fornecer uma classificação estruturada de ativos, orientando o gestor na priorização de manutenção. Esse framework foi validado por meio de um estudo empírico em uma plataforma do tipo Floating Production Storage and Offloading (FPSO), que abordou a problemática da corrosão externa para gestão de manutenção, com base na coleta de dados triangulados. Portanto, a presente pesquisa traz contribuições teóricas ao preencher lacunas através da propositura e aplicação de metodologias integradas, e contribuições práticas ao fornecer aos gestores, responsáveis pela formulação de planos de manutenção, elementos objetivos para uma tomada de decisão mais eficaz, sob o paradigma da confiabilidade. Esse framework pode ser aplicado em outros domínios através do ajuste de critérios avaliativos. / [en] Failure scenarios in offshore platforms pose significant environmental, social, and economic risks due to the magnitude of potential damages they can cause. Therefore, in this context, the adoption of good maintenance management practices is necessary, enabling operational continuity through asset integrity. However, there is still a need for studies with a holistic approach for a multi-level assessment of assets, using modern approaches to mitigate the limitations of traditional Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). Thus, this research proposes a framework for FMEA that considers the subjectivity and relative importance of risk criteria, through an integrated approach using hierarchical inference systems and multi-criteria models such as the Best-Worst Method (BWM) and fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) to provide a structured classification of assets, guiding managers in maintenance prioritization. This framework was validated through an empirical study on a Floating Production Storage and Offloading (FPSO) platform, addressing the issue of external corrosion for maintenance management, based on triangulated data collection. Therefore, this research brings theoretical contributions by filling gaps through the proposal and application of integrated methodologies, and practical contributions by providing managers responsible for formulating maintenance plans with objective elements for more effective decision-making under the reliability paradigm. This framework can be applied in other domains by adjusting evaluative criteria.

[pt] Esta tese apresenta uma nova metodologia para valoração dinâmica do Capital Intelectual, aplicada ao Capital Humano. Trata-se de oferecer, ao tomador de decisão, uma ferramenta capaz de calcular e comparar o retorno do investimento em ativos intangíveis, como ocorre com outros ativos tangíveis. Através da metodologia proposta, denominada KVA-ACHE, é possível estimar a quantidade potencial de conhecimento humano, utilizado na geração do resultado financeiro da empresa. Essa metodologia também permite medir variações de desempenho nos processos-chave que compõem a cadeia de valor da empresa e o impacto do investimento em educação em um determinado processo. O método KVA-ACHE é composto de cinco módulos, que são executados em três fases. Na primeira fase se avalia a empresa de forma agregada, segundo seu modelo estratégico e, na segunda fase, avalia-se a quantidade de conhecimento potencial e disponível, associado a cada processo-chave. A terceira fase é aplicado o método KVA e obtido o indicador de desempenho ROI. Ao final da sua aplicação, essa metodologia permite: identificar os processos que estão drenando resultado da empresa, através da observação de indicador financeiro adaptado, como o ROIK (Return on Investment on Knowledg), identificar a necessidade individualizada de treinamento para se atingir o máximo de desempenho em um determinado processochave; analisar o impacto percebido em termos percentuais do investimento em educação, realizado em determinado processo-chave; e, finalmente, dar uma visão sobre os recursos de conhecimentos e habilidades disponíveis na equipe de colaboradores, os quais poderão ser aproveitados na avaliação de novos negócios e desafios para empresa. A principal inovação dessa metodologia está no fato de se utilizar a Teoria dos Conjuntos Fuzzy e de Sistemas de Inferência Fuzzy - SIF para transformar conceitos relacionados à disponibilidade e ao uso de conhecimento humano em valores que, dessa forma, permitem a comparação de ativos intangíveis com ativos tangíveis. / [en] This thesis presents a new methodology for dynamic valuation of Intellectual Capital, applied to the Human Capital. It offers, to the decision-maker, a computational tool able to quote and compare the return on investment in intangible assets, as with tangible assets. Through the proposed methodology, called KVAACHE, it is possible to estimate the potential amount of human knowledge, used in generating the company’s financial results. This approach also allows the measurement of variations in performance in the key processes that make up the value chain of the company and the impact of investment in education in a given process. The method KVA-ACHE is composed of five modules, which are executed in three phases. The first phase evaluates the company on an aggregate basis, according to its strategic model, and, in the second phase, the amount of potential and available knowledge, associated with each key process, is evaluated. The third phase applies KVA method. This methodology allows: the identification of the processes that are draining the company’s income by looking at the adapted financial indicators, such as ROIK (Return on Investment on Knowledge); the individualized need for training to achieve maximum performance in a particular key process; the analysis of the impact noticed in terms of percentage of the investment in education, held in a certain key process; and finally, an insight into the resources of knowledge and skills available in the team of collaborators, which may be used in the assessment of new challenges and business to the enterprise. The main innovation of this methodology lies in the use of Fuzzy Set Theory and Fuzzy Inference Systems - FIS to transform concepts related to the availability and use of human knowledge into values, and thus allow the comparison of intangible assets with tangible assets.

[pt] Calibrações manuais periódicas asseguram o funcionamento correto de um instrumento durante certo período de tempo, mas não garantem que sensores defeituosos permaneçam calibrados por outros períodos, além de eventualmente serem desnecessárias. Em plantas industriais, a análise dos sinais fornecidos pelos sensores que monitoram os processos de produção é uma tarefa difícil em virtude da grande dimensão dos dados. Portanto, uma estratégia de monitoramento e correção online para múltiplos sensores se faz necessária. Este trabalho propõe a utilização de dois modelos: um que emprega Redes Neurais Auto-Associativas com Treinamento Robusto Modificado (RNAAM), e outro que emprega o Teste Seqüencial da Razão de Probabilidade (SPRT) e Lógica Fuzzy. Esses modelos são aplicados em um sistema de monitoramento para auto-correção online e auto-validação das medições realizadas por um grande número de sensores. Diferentemente dos modelos existentes, o sistema proposto faz uso de apenas uma RNAAM para reconstruir os sinais dos sensores com falha. Além disso, os estados do sensor e do modelo de auto-correção são validados por meio dos módulos de confiabilidade e de classificação, respectivamente. Para avaliação do modelo, faz-se uso de uma base de dados com medidas de sensores industriais que controlam e realizam o monitoramento de um motor de combustão interna, instalado em um caminhão de mineração. Os resultados obtidos mostram a capacidade do modelo proposto de mapear e corrigir, com um baixo nível de erro, os sinais dos sensores que apresentam falhas, além de fornecer ao especialista uma ferramenta para a realização de cronogramas de revisão de sensores. / [en] Periodical manual calibrations assure the correct operation of an instrument for a certain period of time, but do not guarantee that faulty sensors remain calibrated for other periods, besides being occasionally unnecessary. In industrial plants the analysis of signals from sensors that monitor a plant is a difficult task due to the high-dimensionality of data. Therefore an online strategy for monitoring and correcting multiple sensors is required. This work proposes the use of two models: one that employs Auto Associative Neural Networks with a Modified Robust Training, and another that employs the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) and Fuzzy Logic. These models are applied to an online monitoring system for self-correction and selfvalidation of measurements generated by a large number of sensors. Unlike existing models, the proposed system makes use of only one AANN to reconstruct signals from faulty sensors. Moreover, the states of the sensor and of the self correction model are validated through the reliability and classification modules, respectively. The model is evaluated with a database containing measurements of industrial sensors that control and carry out the monitoring of an internal combustion engine installed in a mining truck. Experimental results show the ability of the proposed model to map and correct signals from faulty sensors with a low error, and to provide a tool for sensor review scheduling.

Made available in DSpace on 2016-03-22T17:26:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gesner.pdf: 787824 bytes, checksum: 39876589a5891eb7dea64c7a471b8166 (MD5) Previous issue date: 2010-12-21 / Traditional digital logic deals with variables assuming only two possible states: false and true. But for a large number of real world modeling, we want intermediary values. The concept of duality, stating that something can and must coexist with its opposite, makes the fuzzy logic seem natural, even inevitable. Thus, the fuzzy logic introduces the ability to infer conclusions and generates responses based on vague information, which is also ambiguous and qualitatively incomplete and inaccurate. In this context, the way of thinking of fuzzy-based systems is similar to humans, representing the expressions of natural language in a very simple and intuitive way, leading to the construction of systems easy to understand and to maintain. Other important area of research based on mathematical models for the treatment of uncertainty considers interval mathematics, which has been applied in the representation of inaccurate data. In interval mathematics, the principle of correctness is the assurance that in the computation of an algorithm, the interval output contains all possible outcomes corresponding to punctual data for an interval input. In addition, the optimality principle, determines that the interval output is the smallest possible one satisfying accuracy. Thus, the correctness is the minimum condition while the optimality is the ideal condition to be satisfied by interval computations. Based on these statements, intervals can be used to represent unknown values and to represent continuous values in scientific computing algorithms. The aims of interval valued fuzzy logic are to consider the interval fuzzy constructions as fuzzy constructors which are correct and to analyze criteria to ensure optimality. The extension of the interval connectives of fuzzy logic in this work is based on the canonical interval representation of real functions and in this case, restricted to the unit interval [0; 1] of the real line. Such representation always returns the smallest interval containing the image of the function. Considering concepts and foundations of both approaches, fuzzy logic and interval mathematics, this work studies the operators defined as coimplications. They are characterized as dual structure of the fuzzy implications. Moreover, it seeks to introduce the extension of the interval fuzzy coimplications, and analyses the satisfaction of properties similar to the respective classes of fuzzy coimplications. In particular, we show that valued interval fuzzy coimplications are representations of fuzzy coimplications satisfying these two principles. This Work also analise the dual structure of interval conjugate fuzzy implications, which are obtained from interval automorphisms / A l´ogica digital tradicional lida com vari´aveis assumindo apenas dois poss´ıveis estados: falso e verdadeiro. Mas para grande n´umero de modelagens do mundo real desejamos valores intermedi´arios. O conceito de dualidade, estabelecendo que algo pode e deve coexistir com o seu oposto, faz a l´ogica difusa parecer natural, at´e mesmo inevit´avel. Assim, a l´ogica fuzzy introduz a habilidade em inferir conclus oes e gerar respostas baseadas em informac¸ oes vagas, amb´ıguas e qualitativamente incompletas e imprecisas. Neste contexto, os sistemas de base fuzzy apresentam uma forma de raciocinar semelhante aos humanos, representando as express oes da linguagem natural de maneira muito simples e intuitiva, levando `a construc¸ ao de sistemas compreens´ıveis e de f´acil manutenc¸ ao. Outra importante ´area de pesquisa baseada em modelos matem´aticos para tratamento da incerteza considera a matem´atica intervalar, a qual vem sendo aplicada na representac¸ ao de dados inexatos. Em matem´atica intervalar, o princ´ıpio da corretude consiste na garantia de que, na computac¸ ao de um algoritmo, a sa´ıda intervalar cont´em todos os poss´ıveis resultados pontuais correspondentes aos dados pontuais referentes `a entrada intervalar. E, o princ´ıpio da optimalidade, determina que a sa´ıda intervalar seja a menor poss´ıvel satisfazendo a corretude. Assim, a corretude ´e a condic¸ ao m´ınima enquanto que a optimalidade ´e a condic¸ ao ideal a ser satisfeita por uma computac¸ ao intervalar. Com base nestes crit´erios, os intervalos podem ser aplicados para representar valores desconhecidos e para representar valores cont´ınuos em algoritmos da Computac¸ ao Cient´ıfica. O principal objetivo da l´ogica fuzzy valorada intervalarmente ´e considerar as construc¸ oes fuzzy intervalares como construc¸ oes fuzzy que s ao corretas e analisar crit´erios que garantam optimalidade. A extens ao intervalar dos conectivos da l´ogica fuzzy em estudo neste trabalho est´a baseada na representac¸ ao intervalar can onica de func¸ oes reais e, neste caso, restrita ao intervalo unit´ario [0; 1] da reta real, que sempre retorna o menor intervalo contendo a imagem da func¸ ao. Consideram-se conceitos e fundamentos de ambas abordagens, da l´ogica fuzzy e da matem´atica intervalar, para estudar os operadores definidos como coimplicac¸ oes, caracterizados como estrutura dual das implicac¸ oes fuzzy, buscando introduzir a extens ao intervalar das coimplicac¸ oes fuzzy, analisando a satisfac¸ ao de propriedades an´alogas `as respectivas classes de coimplicac¸ oes fuzzy valoradas pontualmente. Em particular, mostra-se que coimplicac¸ oes fuzzy valoradas intervalarmente s ao representac¸ oes de coimplicac¸ oes fuzzy satisfazendo estes dois princ´ıpios. O trabalho tamb´em contempla uma an´alise da estrutura dual das conjugadas de implicac¸ oes valoradas intervalarmente, as quais s ao obtidas por ac¸ ao de automorfismos intervalares

[pt] Dentre os objetivos do Plano Estratégico do Sistema Eletrobras, destacam-se a intensificação da atuação integrada em pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD e I) e a mensuração dos ativos tangíveis e intangíveis para geração de valor para o Sistema Eletrobras. Nesse contexto, esta pesquisa buscou contribuir para o aprimoramento da gestão de ativos intangíveis no âmbito da Rede de Laboratórios das Empresas Eletrobras (Relase), ao tornar disponível um modelo de mensuração e avaliação de ativos intangíveis desenvolvido para laboratórios de diagnóstico e ensaios de equipamentos elétricos. A pesquisa pode ser considerada descritiva, metodológica e aplicada. A partir dos resultados da revisão bibliográfica e documental sobre os temas centrais da pesquisa, adaptou-se, para fins de aplicação em laboratórios de diagnóstico e ensaios de equipamentos elétricos, um modelo conceitual que já vem sendo adotado por instituições de Ciência e Tecnologia europeias para elaboração de seus relatórios de capital intelectual. Para a proposição e seleção dos indicadores e métricas que integram o modelo, empregaram-se métodos multicritério de apoio à decisão combinados com lógica fuzzy. A aplicabilidade do modelo pôde ser demonstrada mediante um estudo empírico no Laboratório de Diagnóstico em Equipamentos e Instalações Elétricas (Labdig) do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel). Considera-se que o ferramental desenvolvido por esta pesquisa possa ser replicado no âmbito da Relase, que abrange hoje um total de 98 laboratórios, sendo 16 destes acreditados para serviços de calibração. / [en] Among the objectives of the Eletrobras System Strategic Plan, two of them are highlighted – the intensification of the integrated practice in research, development and innovation (RD and I); and the measurement of tangible and intangible assets to generate value for the Eletrobras System. In this context, this dissertation aims at contributing to the improvement of the management of intangible assets within the Eletrobras Companies Laboratories Network (Relase – Rede de Laboratórios das Empresas Eletrobras), by providing an intangible asset measurement and assessment model developed for electrical equipment diagnosis and testing laboratories. The research can be considered descriptive, methodological and applied. Based on the results of the bibliographic review and documentary analysis on the central themes of the research, a conceptual model was adapted for the context of diagnosis and testing laboratories, which has already been adopted by European Science and Technology institutions concerning elaboration of their intellectual capital reports. In this research, for the proposal and selection of indicators and metrics, multicriteria decision support methods were incorporated into the model, combined with fuzzy logic. The applicability of the model has been demonstrated through an empirical study in the Laboratório de Diagnóstico em Equipamentos e Instalações Elétricas (Labdig) do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel). The results of this research can be replicated within Relase, which covers today a total of 98 laboratories, of which 16 are accredited for calibration services.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo para quantificar e apoiar o processo diagnóstico de demências (Demência de Alzheimer, Demência Vascular, Demência Frontotemporal e Demência de Corpos de Lewy), composto por três sub modelos. O primeiro modelo matemático proposto e baseado na teoria dos conjuntos fuzzy e tem como objetivo fornecer um escore de comprometimento cognitivo. Como resultado de sua aplicação em uma base com dados reais com 60 casos, obtivemos 52 acertos e 8 erros (13%) e uma área sob a curva ROC de 0,80. O segundo modelo permite identificar o tipo de demência, e optouse por utilizar um diagrama de decisão para representar o conhecimento do especialista. O diagrama foi modelado com base nas características de cada patologia e quando submetido aos testes dos especialistas obtivemos índices de erro que variam de 2% a 18%. Sendo a demência de Alzheimer a mais prevalente entre as demências e considerando a importância das neuroimagens para o diagnóstico diferencial, realizamos a avaliação de três técnicas de análise de neuroimagem, sendo duas multivariadas e uma univariada. Como resultado obtivemos que os modelos multivariados se mostram mais eficientes para avaliação de alterações morfológicas no cerébro em relação aos modelos univariados. Porém a complexidade de realização das análises não permitem nesse momento a integração de técnicas de avaliação de neuroimagens com modelos diagnósticos a serem usados em ambulatório. Durante a anamnese, o médico avalia, além do comprometimento cognitivo, sinais e sintomas que permitam identificar o tipo de demência bem como um conjunto de fatores de risco e de proteção que permite mensurar o risco do indivíduo desenvolver algum tipo de demência. Para avaliar esses fatores foi criado um modelo de risco de demência com base nos fatores de risco e proteção que comumente são analisados pelos médicos. Esse modelo foi avaliado por três especialistas e obtivemos índices de erro que variaram entre 13% e 20% e um índice de correlaço de Spearman que variou de 0,63 a 0,69. / This study proposes the development of a model to quantify and support the process of diagnose of dementia (Alzheimer\'s Dementia, Vascular Dementia, Frontotemporal Dementia and Dementia with Lewy Bodies) composed by three sub-models. The first mathematical model is based in the theory of fuzzy sets, and provides a score for cognitive impairment. As a result we obtained 52 correct classifications and eight errors (13%) and the area under the ROC curve was 0.80. In the second model a decision tree was elaborated to represent the expert\'s knowledge of the type of dementia. The decision diagram was modeled based on the characteristics of each pathology and the decision paths was tested by experts, resulting in erros varing between 2% to 18%. Since the Alzheimer\'s Disease is the most prevalent dementia and considering the importance of neuroimage exams to the dfferential diagnosis, we perform a evaluation of three techniques focused on neuroimage analisys, two multivariate techniques and one univariate technique. As a result it was verified that multivariate models are more efective to evaluate the morphological changes in the brain, compared to univariate models. However, the complexity to perform a analysis does not allows, at this moment, to integrate the neuroimage evaluation techniques whith diagnostic models designed to support the clinician in the ambulatory rotine. During the anamnesis the doctor evaluates (in addition to cognitive impairment and symptoms focused on identify the type of dementia), a number of risk and protection factors that allows measure the risk of the individual developing dementia. To perform the evaluation of these factors, a model of dementia risk was created based on the risk and protective factors that are commonly evaluated during the anmnese process. This model was evaluated by three experts and we achieve erros varing between 13% and 20% and Spearman\'s correlation value between the scores of 0.63 to 0.69.

[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.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo para quantificar e apoiar o processo diagnóstico de demências (Demência de Alzheimer, Demência Vascular, Demência Frontotemporal e Demência de Corpos de Lewy), composto por três sub modelos. O primeiro modelo matemático proposto e baseado na teoria dos conjuntos fuzzy e tem como objetivo fornecer um escore de comprometimento cognitivo. Como resultado de sua aplicação em uma base com dados reais com 60 casos, obtivemos 52 acertos e 8 erros (13%) e uma área sob a curva ROC de 0,80. O segundo modelo permite identificar o tipo de demência, e optouse por utilizar um diagrama de decisão para representar o conhecimento do especialista. O diagrama foi modelado com base nas características de cada patologia e quando submetido aos testes dos especialistas obtivemos índices de erro que variam de 2% a 18%. Sendo a demência de Alzheimer a mais prevalente entre as demências e considerando a importância das neuroimagens para o diagnóstico diferencial, realizamos a avaliação de três técnicas de análise de neuroimagem, sendo duas multivariadas e uma univariada. Como resultado obtivemos que os modelos multivariados se mostram mais eficientes para avaliação de alterações morfológicas no cerébro em relação aos modelos univariados. Porém a complexidade de realização das análises não permitem nesse momento a integração de técnicas de avaliação de neuroimagens com modelos diagnósticos a serem usados em ambulatório. Durante a anamnese, o médico avalia, além do comprometimento cognitivo, sinais e sintomas que permitam identificar o tipo de demência bem como um conjunto de fatores de risco e de proteção que permite mensurar o risco do indivíduo desenvolver algum tipo de demência. Para avaliar esses fatores foi criado um modelo de risco de demência com base nos fatores de risco e proteção que comumente são analisados pelos médicos. Esse modelo foi avaliado por três especialistas e obtivemos índices de erro que variaram entre 13% e 20% e um índice de correlaço de Spearman que variou de 0,63 a 0,69. / This study proposes the development of a model to quantify and support the process of diagnose of dementia (Alzheimer\'s Dementia, Vascular Dementia, Frontotemporal Dementia and Dementia with Lewy Bodies) composed by three sub-models. The first mathematical model is based in the theory of fuzzy sets, and provides a score for cognitive impairment. As a result we obtained 52 correct classifications and eight errors (13%) and the area under the ROC curve was 0.80. In the second model a decision tree was elaborated to represent the expert\'s knowledge of the type of dementia. The decision diagram was modeled based on the characteristics of each pathology and the decision paths was tested by experts, resulting in erros varing between 2% to 18%. Since the Alzheimer\'s Disease is the most prevalent dementia and considering the importance of neuroimage exams to the dfferential diagnosis, we perform a evaluation of three techniques focused on neuroimage analisys, two multivariate techniques and one univariate technique. As a result it was verified that multivariate models are more efective to evaluate the morphological changes in the brain, compared to univariate models. However, the complexity to perform a analysis does not allows, at this moment, to integrate the neuroimage evaluation techniques whith diagnostic models designed to support the clinician in the ambulatory rotine. During the anamnesis the doctor evaluates (in addition to cognitive impairment and symptoms focused on identify the type of dementia), a number of risk and protection factors that allows measure the risk of the individual developing dementia. To perform the evaluation of these factors, a model of dementia risk was created based on the risk and protective factors that are commonly evaluated during the anmnese process. This model was evaluated by three experts and we achieve erros varing between 13% and 20% and Spearman\'s correlation value between the scores of 0.63 to 0.69.