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 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.

Os modelos de sistemas reparáveis usuais são os de reparo mínimo, perfeito e imperfeito, sendo que, na literatura, o modelo de reparo mínimo é o mais explorado. Em sistemas reparáveis é comum que componentes do mesmo tipo sejam estudados e nestes casos é relevante verificar a heterogeneidade entre eles. Segundo Vaupel et al. (1979), os métodos padrões em análise de dados de sistemas reparáveis ignoram a heterogeneidade não observada e em alguns casos esta deveria ser considerada. Tal variabilidade pode ser estimada a partir dos modelos de fragilidade, caracterizados pela utilização de um efeito aleatório. Propõe-se o modelo de reparo mínimo com fragilidade, afim de estimar a heterogeneidade não observada entre sistemas. Para este modelo foi realizado um estudo e simulação como objetivo de analisar as propriedades frequentistas do processo de estimação. A aplicação em um conjunto de dados reais mostrou a aplicabilidade do modelo proposto, em que a estimação dos parâmetros foram determinadas a partir das abordagens de máxima verossimilhança e Bayesiana. / The usual models in repair able systems are minimal, perfect and imperfect repair, and, in the literature, the minimum repair model is the most explored. In repair able systems it is common that the same type of components are studied and in these cases is relevant to verify the heterogeneity between them. According to Vaupel et al. (1979), the standard methods for analysis of repair able systems data ignore the heterogeneity not observed and in some cases this should be considered. Such variability can be estimated from frailty models, characterized by using a random effect. It is proposed that the minimum repair model with frailty in order to estimate the heterogeneity not observed between systems. For this model it was conducted a simulation study in order to analyze the frequentist properties of the estimation process. The application of a real data set showed the applicability of the proposed model, in which the estimation of the parameters were determined from maximum likelihood and Bayesian approaches.

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.