Made available in DSpace on 2014-06-12T17:41:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7328_1.pdf: 3505785 bytes, checksum: 08ba0b4fd9e921becd50bfdf276c052f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação trata de sistemas reparáveis que sofrem reparo imperfeito, utilizando uma classe de modelos de processos estocásticos conhecida como Processo de Renovação Generalizado (PRG), a qual permite inserir uma maior flexibilidade quanto ao tratamento de diversos níveis de reparo. Para tanto, é proposto um modelo utilizando processos Markovianos não homogêneos para analisar o comportamento dinâmico de sistemas complexos, utilizando o PRG para modelar as probabilidades de transição para estados falhos. Os parâmetros destas distribuições são estimados a partir de um outro modelo proposto de inferência Bayesiana para solução das equações do PRG, considerando a situação de escassez de dados de falha, com múltiplos modos de falha, tempos incertos de ocorrência de falha e censura na amostra. Os modelos propostos permitiram obter diversos indicadores de desempenho de confiabilidade, como disponibilidade, níveis de incerteza acerca dos parâmetros do PRG, além permitir quantificar a eficácia da manutenção em seus reparos, por exemplo. Como exemplo de aplicação dos modelos propostos, foram coletados dados reais de operação de uma válvula do tipo PCV, situada em diferentes estações de redução de pressão de gás natural, sujeita à manutenção corretiva e preventiva

Submitted by admin tede (tede@pucgoias.edu.br) on 2017-08-21T12:30:58Z No. of bitstreams: 1 Celso Aurélio de Morais Lima.pdf: 2546394 bytes, checksum: 8a8908066e6f60ae202da67d1738b90d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-21T12:30:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Celso Aurélio de Morais Lima.pdf: 2546394 bytes, checksum: 8a8908066e6f60ae202da67d1738b90d (MD5) Previous issue date: 2017-04-27 / The main objective of this dissertation is to develop a reliability assessment applied to reparable systems in the sugar and alcohol industry. The work has a quantitative approach with a combined research method: simulation modeling with case-study. Therefore, a dynamic modeling is used to develop a case-study. For this, a Non- Homogeneous Markov Process (PNHM) model is used to represent the states transitions (operation-maintenance) of sugar centrifuges, in order to obtain reliability indicators. Integrated to the PNHM model, it will be used the Generalized Renewal Process (PRG) to describe the probabilities of failures considering imperfect repairs. The PRG is defined according to the parameters of scale, shape and rejuvenation (α, β, q), which are estimated by Bayesian Inference. In the development of the case-study, the data collection of centrifugal failures was performed and, through the simulation of the hybrid model, the case-study was conceived. The estimated availability for 5640 hours was 93.23%, whose the other 7% represents maintenances moments. For 323 hours of simulation, the reliability resulting was 50%, demonstrating high system susceptibility to failures. The results suggest the revisions of the intervals defined for preventives maintenances, which should be applied to the most observed failure mode, called malfunction of the sensing systems. / O principal objetivo desta dissertação é desenvolver uma avaliação de confiabilidade aplicada a sistemas reparáveis, na indústria sucroalcooleira. O trabalho possui abordagem quantitativa com método de pesquisa combinado: modelagem de simulação com estudo de caso. Portanto, utilizar-se-á de uma modelagem dinâmica para desenvolver um estudo de caso. Para isso, aplicar-se-á um modelo de Processos Não Homogêneos de Markov (PNHM) para representar as transições entre estados (operacional-em manutenção) das centrífugas de açúcar, visando obter indicadores de confiabilidade. Integrado ao modelo PNHM, será utilizado o Processo de Renovação Generalizado (PRG) para descrever as probabilidades de falhas considerando reparos imperfeitos. O PRG é definido em função dos parâmetros de escala, forma e rejuvenescimento ( ,!,"), que serão estimados via Inferência Bayesiana. No desenvolvimento do estudo de caso, realizou-se a coleta de dados de falhas das centrífugas e, por meio da simulação do modelo híbrido, o estudo de caso foi concebido. A disponibilidade estimada para 5640 horas foi de 93,23%, sendo os 7% complementares referentes a manutenções. A confiabilidade apresentada foi de 50% para 323 horas, demonstrando alta suscetibilidade do sistema à falhas. Os resultados sugerem revisão nos intervalos definidos para manutenção preventiva, as quais deverão ser dedicadas ao modo de falha mais observado, denominado mal funcionamento dos sistemas de sensoreamento.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2015-03-13T19:26:15Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Valença Azevedo.pdf: 3613931 bytes, checksum: 7fcd4342dc4b7b5e89fd3ebd5aab5be4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T19:26:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Valença Azevedo.pdf: 3613931 bytes, checksum: 7fcd4342dc4b7b5e89fd3ebd5aab5be4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-11-20 / CNPQ / Esta dissertação trata de caminhos para modelagem e busca de solução para um problema de otimização da manutenção de forma a tornar o modelo mais aplicável a casos reais. Para tanto, considera um Algoritmo Genético (AG) Multiobjetivo acoplado com Simulação Discreta de Evento (SDE), mais especificamente a técnica de Simulação Monte Carlo (SMC) para resolver problemas de definição simultânea da política de substituição e da quantidade de sobressalentes para sistemas sujeitos a reparos imperfeitos. Uma abordagem multiobjetivo é utilizada, onde a taxa média de custo de manutenção, o número esperado de falhas por ciclo de substituição, a vida residual média e o investimento em sobressalentes devem ser minimizados, enquanto que a disponibilidade deve ser maximizada. O processo de falha-reparo do sistema é modelado por um Processo de Renovação Generalizado (PRG). A metodologia apresentada fornece um conjunto de soluções promissoras que incorporam não apenas o intervalo de substituição por idade, mas também o número máximo de falhas por ciclo e a quantidade de peças sobressalentes que deve ser comprada no início de um horizonte de planejamento. O AG Multiobjetivo e o algoritmo da SDE são validados por um exemplo com solução analítica. Além disso, um exemplo de aplicação é apresentado e uma análise sobre a disponibilidade e o investimento é sugerida para auxiliar o decisor a escolher uma solução do conjunto obtido.

Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2017-04-19T18:10:57Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Versão Final.pdf: 1475057 bytes, checksum: 12f4f23219e2dd8cfd695075bb204ac4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-19T18:10:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Versão Final.pdf: 1475057 bytes, checksum: 12f4f23219e2dd8cfd695075bb204ac4 (MD5) Previous issue date: 2016-08-23 / CAPES / Este trabalho trata de sistemas reparáveis que sofrem reparo imperfeito, utilizando uma classe de modelos de processos estocásticos conhecida como Processo de Renovação Generalizado (PRG), que é um modelo de idade virtual que determina a classificação do reparo de acordo com o grau de redução que este proporciona sob a idade real do equipamento, mensurada através de um parâmetro de rejuvenescimento, , e este modelo permite inserir uma maior flexibilidade quanto ao tratamento de dados de falhas. Foi proposto um modelo PRG com base na distribuição -Exponencial ( -PRG), onde o sucesso da Exponencial deve-se, em parte, à sua capacidade de exposições a caudas pesadas e fenômenos de lei de potência. Os estimadores de máxima verossimilhança não apresentaram expressões analíticas e, então, a estimação dos parâmetros -PRG foi realizada por meio do algoritmo evolucionário Differential Evolution (DE), que é algoritmo estocástico para resolver problemas de otimização global de funções não lineares, ou seja, é um método para minimizar funções não lineares e não diferenciáveis em um espaço contínuo de busca. Com base no método DE, foram realizadas simulações a partir de dados de falha extraídos da literatura. A partir das simulações executadas utilizando o método bootstrap paramétrico, mesmo existindo valores discrepantes, o processo de simulação manteve as características dos dados iniciais, de modo que informações sobre as falhas não foram perdidas. Com as simulações, concluiu-se que para tamanhos amostrais maiores, as abordagens bootstrap utilizadas tendem a fornecer estimativas intervalares semelhantes para os parâmetros -PRG. Além disso, foi possível obter alguns resultados estatísticos para os estimadores como a ausência de normalidade e estimar o parâmetro de rejuvenescimento do PRG. / This work deals with repairable systems that undergo imperfect repair, using a class of stochastic process models known as Generalized Renewal Process (GRP), which is a virtual age model that determines the classification of the repair according to the degree of reduction that This provides, under the real age of the equipment, measured through a rejuvenation parameter, , and this model allows to insert a greater flexibility in the treatment of data of failures. A GRP model was proposed based on the -Exponential distribution ( -GRP), where -Exponential success is due, in part, to its ability to expose heavy tails and power law phenomena. The maximum likelihood estimators did not present analytical expressions and, therefore, the estimation of the -GRP parameters was performed using the evolutionary algorithm Differential Evolution (DE), which is a stochastic algorithm to solve problems of global optimization of non-linear functions, that is, is a method to minimize non-linear and non-differentiable functions in a continuous search space. Based on the DE method, simulations were performed based on fault data extracted from the literature. From the simulations performed using the parametric bootstrap method, even if there were discrepant values, the simulation process maintained the characteristics of the initial data, so that information about the failures was not lost. With the simulations, it was concluded that for larger sample sizes, the bootstrap approaches used tend to provide similar interval estimates for the -GRP parameters. In addition, it was possible to obtain some statistical results for the estimators such as the absence of normality and to estimate the GRP rejuvenation parameter.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T13:45:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) 2016 02 Dissertação V18.pdf: 847550 bytes, checksum: b3b34305dd3687f0d1a2e2aa1a8ef506 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T13:45:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) 2016 02 Dissertação V18.pdf: 847550 bytes, checksum: b3b34305dd3687f0d1a2e2aa1a8ef506 (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / CAPEs / A terceirização da manutenção e a adesão da garantia estendida para equipamentos hospitalares tem se tornado uma tendência ao longo das últimas décadas, pois estão relacionadas com a crescente complexidade e modernização dos dispositivos médicos, bem como, com a recorrente prática da exclusividade do fabricante na realização da manutenção. Geralmente, o relacionamento entre a instituição de saúde e o fabricante é conduzido por meio de um documento, especificando questões como: nível de confiabilidade, desempenho operacional, disponibilidade, duração da garantia, preço da manutenção, penalidades e a política de manutenção a ser implementada. Sendo assim, a presente dissertação estuda quantitativamente o problema de garantia estendida para equipamentos hospitalares, por meio da junção de duas ferramentas: o jogo de Stackelberg, designado para estruturar a forma de relacionamento entre as empresas, e o Processo de Renovação Generalizado, responsável processo de falha – reparo do equipamento (reparo imperfeito). Um cenário foi criado para a aplicação de tais métodos. Inicialmente, o fabricante ao vender um equipamento hospitalar também oferece duas possibilidades para a execução da manutenção: a primeira, garantia estendida, e a segunda, serviço sob demanda. Posteriormente, a decisão do hospital é influenciada pela estrutura de preços imposta do fabricante, a confiabilidade do equipamento e o seu grau de aversão ao risco, visto que as falhas do dispositivo são eventos aleatórios. Para ilustrar tal situação, realiza-se um exemplo numérico com dados de falha e reparo de um Angiográfo. O equilíbrio do modelo implica na maximização do lucro esperado do fabricante e o hospital decidindo pela adesão da garantia estendida. Adicionalmente, comparando as soluções do reparo imperfeito com os cenários de reparos perfeito e mínimo, observou-se similaridade nas estratégias para os casos de reparos imperfeito e perfeito, enquanto que, na relação entre os reparos imperfeito e mínimo as estratégias darse- ão de maneira oposta. Finalmente, o lucro esperado do fabricante diminui conforme aumenta o número médio de falhas. / The outsourcing of maintenance and the acquisition of extended warranty for hospital equipment has become a trend over the past few decades, since they are related to the growing complexity, modernization of medical devices and the recurring practice of the manufacturer's exclusivity in performing maintenance services. Generally, the relationship between the health institution and the manufacturer is conducted through a document specifying the following issues: level of reliability, operating performance, availability, warranty period, maintenance price, penalties and maintenance policy to be implemented. Under these circumstances, this thesis analyzes the problem of the extended warranty for clinical equipment by joining two tools: the Stackelberg game, designed to model the relation between companies and the Generalized Renewal Process, employed for modeling failure-repair process (imperfect repair). A scenario was created for the application of such methods. Initially, the manufacturer intends to sell a medical equipment and also offers two maintenance possibilities: first, an extended warranty, and second, maintenance services on demand. Subsequently, the hospital's decision is influenced by manufacturer's price structure, equipment reliability and the degree of risk aversion, since the failures occurrences of the device are random events. To illustrate this situation, an application example with failure and repair data of an Angiography equipment is presented. The equilibrium of model implies in expected profit maximization for the manufacturer and hospital chooses the extended warranty option. In addition, by comparing the solutions of the imperfect repair with perfect and minimal repair scenarios, a similarity in the strategies adopted in cases of imperfect and perfect repairs was observed, while the strategies were opposite when comparing imperfect and minimal repairs. Finally, the expected profit of the manufacturer decreases as the average number of failures increases.