Neste trabalho analisamos dois modelos para determinar a política ótima de inspeções de um sistema minimizando o custo total esperado. Esse sistema se deteriora de acordo com um processo semi-Markoviano podendo admitir três estados: bom, defeituoso e mal. O objetivo é podermos detectar o quanto antes o estado defeituoso. Para isso são efetuados testes binários que servirão para avaliar o estado. Entretanto, falsos resultados positivos podem ocorrer. Quando um resultado positivo ocorre deve-se efetuar outro teste - o que onera o custo - (porém determinístico) para verificar se trata-se de um resultado positivo verdadeiro ou falso. Se o resultado desse segundo teste for verdadeiro, devemos submeter o sistema a um tratamento para evitar que o mesmo alcance o estado "mal" (falha). Nessa avaliação são considerados os seguintes custos: i) custo de examinar; ii) custo de um falso resultado positivo; iii) custo de tratamento; e iv) custo de falha. Com os modelos delineados utilizamos programação dinâmica para a determinação da política ótima de inspeções. E como exemplo aplicativo, utilizamos os modelos para o caso de avaliação de câncer de mama.

Neste trabalho nós aplicamos resultados recentes na área de rotinas ótimas de inspeção sob deterioração estocástica ao problema do estabelecimento de uma rotina de testes clínicos a que deve submeter toda uma população visando detectar tão cedo quanto possível a eventual presença de um certo tipo de vírus em cada elemento dessa população. Aqui nós consideramos a existência de dois tipos de exames laboratoriais. O primeiro é mais barato, porém menos confiável, pois pode gerar falsos resultados positivos ou falsos resultados negativos. Sempre que esse exame gera um resultado positivo usamos um segundo tipo de exame, mais caro e mais preciso, para verificar se tal resultado é verdadeiro ou falso. Se verdadeiro, submete -se o sistema a um tratamento para evitar a condição de quebra (falha, morte) do mesmo. Com uma estrutura de custos que considera custos de: examina, falsos resultados positivos; detecção do vírus e ficar doente, nós apresentamos uma equação que pode se usada para calcular o valor presente do custo esperado total sob uma determinada rotina de exames. A incorporação da possibilidade de um falso resultado negativo é a maior contribuição teórica deste trabalho.Usando dados reais, o modelo é aplicado ao problema da detecção do vírus da AIDS em países como o Brasil ou os Estados Unidos, onde a doença se manifesta de maneira semelhante. O resultado principal é a obtenção da freqüência de inspeções que minimiza o valor presente do custo esperado total.

Considera-se uma versão do problema de reparo de máquinas com um número finito de máquinas diferentes nas linhas de produção, um numero finito de máquinas de reservas diferentes e uma estação de reparo com um número finito de servidores diferentes. Nos instantes de decisão (instatnes de término de reparo e de quebra de máquinas), os servidores ativos podem ser escolhidos baseando-se no tamanho da fila de reparo. A estrutura de custos inclui custos de perda de produção, custos de espera, custos de reparo e custos de ativar e desativar servidores. O Algoritmo de Iteração de Valores é utilizada para obter a política ótima de controle que minimiza o custo médio esperado por unidade de tempo. Alguns resultados numéricos são apresentados, inclusive com a determinação do número ótimo de máquinas de reserva.

No sistema em estudo tem-se uma Unidade Flexível de Manufatura, uma Linha de Montagem 1 para a produção de peças tipo 1 e uma Linha de Montagem 2 para a produção de pecas tipo 2. Considera-se dois tipos de demandas: para peças tipo 1 e tipo 2, cada uma delas com sua própria taxa de chegada e serviço. Existem custos de rejeição de demandas, custos de espera das demandas nas filas e custos de ociosidade nas linhas de montagem. Este trabalho trata do controle ótimo de chegadas e atendimentos de demandas em função do estado do sistema flexível de manufatura, de modo a minimizar o custo médio esperado a longo prazo.