Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-15T13:58:25Z No. of bitstreams: 1 Ricardo Jose Ferreira.pdf: 1514159 bytes, checksum: 365dd17d70da575c6399efe53acf1631 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T13:58:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Jose Ferreira.pdf: 1514159 bytes, checksum: 365dd17d70da575c6399efe53acf1631 (MD5) Previous issue date: 2016-01-29 / In order to analyze interventions in repairable systems, the literature contains several methodologies aiming to model the behavior of times between interventions. Such interventions can be modeled by Point Stochastic Processes in order to analyze the probabilistic behavior of times between events. Specifically, the Generalized Renewal Processes allow the study of times between interventions by measuring the quality of each intervention and the response of the system to these interventions — this is done by using the concept of virtual age. In such concept it is possible to apply two kinds of Kijima models (Type I and II). Therefore, this work presents a model capable of study the quality of interventions using up of a mix between the two Kijima models where it is possible to capture the performance on each of these interventions proportionally. Specifically, a new approach to virtual age of Kijima models is presented as well as mathematical properties of the Generalized Renewal Process using the Weibull distribution probability. Finally, the applicability of the model is checked in real data from some problems found in the literature. / Para analisar intervenções em sistemas reparáveis, a literatura apresenta diversas metodologias visando modelar o comportamento de tempos entre intervenções. Tais intervenções podem ser modeladas por Processos Estocásticos Pontuais visando analisar o comportamento probabilístico dos tempos entre eventos. Especificamente, os Processos de Renovação Generalizados permitem o estudo de tempos entre intervenções medindo a qualidade de impacto de cada intervenção e a resposta do sistema a tais intervenções - isto é feito utilizando o conceito de idade virtual. Em tal conceito é possível se aplicar dois tipos de modelos Kijima (tipo I e II).Sendo assim, esse trabalho apresenta um modelo capaz de estudar a qualidade de intervenções utilizando-se de uma mistura entre os dois modelos Kijima onde é possível capturar a atuação de cada um desses sobre as intervenções proporcionalmente. Especificamente, uma nova abordagem sobre a idade virtual dos modelos Kijima é apresentada, bem como propriedades matemáticas dos Processos de Renovação Generalizados utilizando a distribuição de probabilidadeWeibull. Por fim, a aplicabilidade do modelo é verificada em dados reais de alguns problemas presentes na literatura.

Em indústria de alimentos são aplicados máquinas e equipamentos para processamento de alimentos, os quais exigem lubrificação para garantir seu pleno estado de funcionamento. Porém o mesmo lubrificante que auxilia o funcionamento do maquinário é considerado um risco potencial de contaminação do produto em suas etapas de processamento, vindo a interferir em sua qualidade. Além deste fator, uma inadequada gestão do processo de lubrificação de máquinas e equipamentos podem gerar eventos de falhas, impactando na disponibilidade e confiabilidade operacional do sistema industrial como todo. O objeto da pesquisa desenvolvida nesta tese de doutorado é o desenvolvimento de um método de seleção de política de lubrificação industrial centrada em confiabilidade voltada especificamente para maquinário empregado na fabricação de alimentos, e visa analisar os eventos de falhas ocorridos no maquinário, os quais relacionados com o processo de lubrificação industrial, bem como, a relação das atividades de lubrificação na geração de foco de potencial risco que propicie perda de qualidade e inocuidade do produto. O método é estruturado na identificação das variáveis envolvidas no processo de lubrificação industrial e análise de seus impactos sobre a geração de eventos de falhas e potencial foco de risco de perda de qualidade e inocuidade do produto, Esta análise visa direcionar a tomada de decisão quanto a estrutura da política de lubrificação industrial adequada a cada ativo industrial instalado na indústria de alimentos. A validação do método de seleção de política de lubrificação centrada em confiabilidade deu-se através da aplicação de sua metodologia em um sistema reparável, uma máquina cobrideira, instalada em uma indústria de alimentos, localizada na região metropolitana de Curitiba. A análise estatística do comportamento da tendência de falhas neste ativo industrial conjuntamente com a análise funcional dos modos de falhas relacionados com o processo de lubrificação industrial, possibilitou estruturar uma política de lubrificação industrial adequada para máquina cobrideira. Esta política de lubrificação contempla ações que resultaram no aumento de produtividade anual da máquina cobrideira em 0,16%, isto significa 280.830 unidades (equivalente a 7,02 toneladas) produzidas a mais no ano de 2014 em relação a 2013, e na melhoria dos indicadores de desempenho de manutenção e disponibilidade operacional da máquina cobrideira. Além disto, a aplicação do método desenvolvido estruturou procedimentos de modo de execução e monitoramento das atividades de lubrificação, os quais visam garantir a qualidade do produto durante as etapas de fabricação conjuntamente com a melhoria de desempenho e produtividade do sistema industrial. / In the food industry, machinery and equipment for food processing are used. They require lubrication to ensure they\'re working properly. However, the same lubricant which assists the operation of the machinery is considered a potential contamination to the product in its processing steps, impacting on their quality. The improper management of the lubrication process of machinery and equipment may lead to fault events, impacting on the availability and operational reliability of the industrial system as a whole. The research object developed in this doctorate thesis shows the development of a selection method of an industrial lubrication policy focused on reliability. Such policy is designed specifically for machinery used in the manufacture of foods. It analyzes the failure events in the machinery due to the lubrication process and. It also analyzes the connection between the lubricating activities and the potential risk of loss product quality and safety. The method is structured to identify the variables involved in the industrial lubrication process and analyzes their impact they have on fault events and potential source of risk of product quality loss. This analysis aims to guide decision-making regarding the structure of the adequate industrial lubrication policy to each industrial asset installed in the food industry. The validation of the lubrication policy selection method focused on reliability occurred through the application of its methodology in a repairable system, a coating machine, installed in a food industry located in the metropolitan region of Curitiba. The statistical analysis of the fault trend behavior in this industrial asset together with the functional analysis of failure modes related to the industrial lubrication process made it possible to structure a suitable policy for the industrial lubrication of the coating machine. This lubrication policy includes actions that resulted in the increase of the annual productivity of the coating machine by 0.16%. It means 280,830 more units (equivalent to 7.02 tons) were produced in 2014 than in 2013. It also improved the maintenance performance indicators and the operational availability of the coating machine. Furthermore, the application of the method structured procedures of execution mode and monitoring of lubrication activities. The aim was to ensure the quality of the product during the manufacturing steps together with the improvement of the performance and productivity of the industrial system.

In this thesis, the main objective is to study certain aspects of modeling failure time data of repairable systems under a competing risks framework. We consider two different models and propose more efficient Bayesian methods for estimating the parameters. In the first model, we discuss inferential procedures based on an objective Bayesian approach for analyzing failures from a single repairable system under independent competing risks. We examined the scenario where a minimal repair is performed at each failure, thereby resulting in that each failure mode appropriately follows a power-law intensity. Besides, it is proposed that the power-law intensity is reparametrized in terms of orthogonal parameters. Then, we derived two objective priors known as the Jeffreys prior and reference prior. Moreover, posterior distributions based on these priors will be obtained in order to find properties which may be optimal in the sense that, for some cases, we prove that these posterior distributions are proper and are also matching priors. In addition, in some cases, unbiased Bayesian estimators of simple closed-form expressions are derived. In the second model, we analyze data from multiple repairable systems under the presence of dependent competing risks. In order to model this dependence structure, we adopted the well-known shared frailty model. This model provides a suitable theoretical basis for generating dependence between the components failure times in the dependent competing risks model. It is known that the dependence effect in this scenario influences the estimates of the model parameters. Hence, under the assumption that the cause-specific intensities follow a PLP, we propose a frailty-induced dependence approach to incorporate the dependence among the cause-specific recurrent processes. Moreover, the misspecification of the frailty distribution may lead to errors when estimating the parameters of interest. Because of this, we considered a Bayesian nonparametric approach to model the frailty density in order to offer more flexibility and to provide consistent estimates for the PLP model, as well as insights about heterogeneity among the systems. Both simulation studies and real case studies are provided to illustrate the proposed approaches and demonstrate their validity. / Nesta tese, o objetivo principal é estudar certos aspectos da modelagem de dados de tempo de falha de sistemas reparáveis sob uma estrutura de riscos competitivos. Consideramos dois modelos diferentes e propomos métodos Bayesianos mais eficientes para estimar os parâmetros. No primeiro modelo, discutimos procedimentos inferenciais baseados em uma abordagem Bayesiana objetiva para analisar falhas de um único sistema reparável sob riscos competitivos independentes. Examinamos o cenário em que um reparo mínimo é realizado em cada falha, resultando em que cada modo de falha segue adequadamente uma intensidade de lei de potência. Além disso, propõe-se que a intensidade da lei de potência seja reparametrizada em termos de parâmetros ortogonais. Então, derivamos duas prioris objetivas conhecidas como priori de Jeffreys e priori de referência. Além disso, distribuições posteriores baseadas nessas prioris serão obtidas a fim de encontrar propriedades que podem ser ótimas no sentido de que, em alguns casos, provamos que essas distribuições posteriores são próprias e que também são matching priors. Além disso, em alguns casos, estimadores Bayesianos não-viesados de forma fechada são derivados. No segundo modelo, analisamos dados de múltiplos sistemas reparáveis sob a presença de riscos competitivos dependentes. Para modelar essa estrutura de dependência, adotamos o conhecido modelo de fragilidade compartilhada. Esse modelo fornece uma base teórica adequada para gerar dependência entre os tempos de falha dos componentes no modelo de riscos competitivos dependentes. Sabe-se que o efeito de dependência neste cenário influencia as estimativas dos parâmetros do modelo. Assim, sob o pressuposto de que as intensidades específicas de causa seguem um PLP, propomos uma abordagem de dependência induzida pela fragilidade para incorporar a dependência entre os processos recorrentes específicos da causa. Além disso, a especificação incorreta da distribuição de fragilidade pode levar a erros na estimativa dos parâmetros de interesse. Por isso, consideramos uma abordagem Bayesiana não paramétrica para modelar a densidade da fragilidade, a fim de oferecer mais flexibilidade e fornecer estimativas consistentes para o modelo PLP, bem como insights sobre a heterogeneidade entre os sistemas. São fornecidos estudos de simulação e estudos de casos reais para ilustrar as abordagens propostas e demonstrar sua validade.

Em indústria de alimentos são aplicados máquinas e equipamentos para processamento de alimentos, os quais exigem lubrificação para garantir seu pleno estado de funcionamento. Porém o mesmo lubrificante que auxilia o funcionamento do maquinário é considerado um risco potencial de contaminação do produto em suas etapas de processamento, vindo a interferir em sua qualidade. Além deste fator, uma inadequada gestão do processo de lubrificação de máquinas e equipamentos podem gerar eventos de falhas, impactando na disponibilidade e confiabilidade operacional do sistema industrial como todo. O objeto da pesquisa desenvolvida nesta tese de doutorado é o desenvolvimento de um método de seleção de política de lubrificação industrial centrada em confiabilidade voltada especificamente para maquinário empregado na fabricação de alimentos, e visa analisar os eventos de falhas ocorridos no maquinário, os quais relacionados com o processo de lubrificação industrial, bem como, a relação das atividades de lubrificação na geração de foco de potencial risco que propicie perda de qualidade e inocuidade do produto. O método é estruturado na identificação das variáveis envolvidas no processo de lubrificação industrial e análise de seus impactos sobre a geração de eventos de falhas e potencial foco de risco de perda de qualidade e inocuidade do produto, Esta análise visa direcionar a tomada de decisão quanto a estrutura da política de lubrificação industrial adequada a cada ativo industrial instalado na indústria de alimentos. A validação do método de seleção de política de lubrificação centrada em confiabilidade deu-se através da aplicação de sua metodologia em um sistema reparável, uma máquina cobrideira, instalada em uma indústria de alimentos, localizada na região metropolitana de Curitiba. A análise estatística do comportamento da tendência de falhas neste ativo industrial conjuntamente com a análise funcional dos modos de falhas relacionados com o processo de lubrificação industrial, possibilitou estruturar uma política de lubrificação industrial adequada para máquina cobrideira. Esta política de lubrificação contempla ações que resultaram no aumento de produtividade anual da máquina cobrideira em 0,16%, isto significa 280.830 unidades (equivalente a 7,02 toneladas) produzidas a mais no ano de 2014 em relação a 2013, e na melhoria dos indicadores de desempenho de manutenção e disponibilidade operacional da máquina cobrideira. Além disto, a aplicação do método desenvolvido estruturou procedimentos de modo de execução e monitoramento das atividades de lubrificação, os quais visam garantir a qualidade do produto durante as etapas de fabricação conjuntamente com a melhoria de desempenho e produtividade do sistema industrial. / In the food industry, machinery and equipment for food processing are used. They require lubrication to ensure they\'re working properly. However, the same lubricant which assists the operation of the machinery is considered a potential contamination to the product in its processing steps, impacting on their quality. The improper management of the lubrication process of machinery and equipment may lead to fault events, impacting on the availability and operational reliability of the industrial system as a whole. The research object developed in this doctorate thesis shows the development of a selection method of an industrial lubrication policy focused on reliability. Such policy is designed specifically for machinery used in the manufacture of foods. It analyzes the failure events in the machinery due to the lubrication process and. It also analyzes the connection between the lubricating activities and the potential risk of loss product quality and safety. The method is structured to identify the variables involved in the industrial lubrication process and analyzes their impact they have on fault events and potential source of risk of product quality loss. This analysis aims to guide decision-making regarding the structure of the adequate industrial lubrication policy to each industrial asset installed in the food industry. The validation of the lubrication policy selection method focused on reliability occurred through the application of its methodology in a repairable system, a coating machine, installed in a food industry located in the metropolitan region of Curitiba. The statistical analysis of the fault trend behavior in this industrial asset together with the functional analysis of failure modes related to the industrial lubrication process made it possible to structure a suitable policy for the industrial lubrication of the coating machine. This lubrication policy includes actions that resulted in the increase of the annual productivity of the coating machine by 0.16%. It means 280,830 more units (equivalent to 7.02 tons) were produced in 2014 than in 2013. It also improved the maintenance performance indicators and the operational availability of the coating machine. Furthermore, the application of the method structured procedures of execution mode and monitoring of lubrication activities. The aim was to ensure the quality of the product during the manufacturing steps together with the improvement of the performance and productivity of the industrial system.

A análise de confiabilidade desempenha um papel fundamental para estudos de durabilidade e otimização de tempos de reparo em sistemas reparáveis. Equipamentos como colhedoras de cana-de-açúcar que após a falha e um reparo voltam a exercer sua função objetivo são classificados como sistemas reparáveis. O objetivo deste trabalho consistiu em propor alternativas de modelagem para sistemas complexos, que apresentam grande variabilidade no comportamento da função intensidade de falha. Foi proposta a nova distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada (GOLLFW) e um modelo de regressão Weibull aplicado ao processo lei de potência usado para analisar sistemas reparáveis. Para a nova distribuição foi apresentada a família de distribuições odd log-logística generalizada, realizado um estudo de simulação para verificar algumas propriedades dos estimadores de máxima verossimilhança e incluídas covariáveis na análise dos tempos de falha através do modelo de regressão GOLLFW. Para a análise de regressão considerando os sistemas reparáveis, foram apresentados os principais modelos de contagem para um único sistema reparável e realizado a análise deles de forma separada e, em seguida, foram considerados mais de dois sistemas e acrescentado um modelo de regressão Weibull ao processo lei de potência (PLP). A característica de bimodalidade da distribuição GOLLFW garantiu a adequabilidade e um melhor ajuste aos dados. Já a inclusão de covariáveis através do modelo de regressão Weibull no PLP permitiu modelar sistemas que antes somente os processos de contagens tradicionais, processo lei de potência e processo de renovação, não se adequariam bem. / The confiability analysis carries out an important role for durability studies and optimization of repair time in repairable systems. Repairable systems are equipments that returns to execute its function after a fail, for example, sugarcane harvester. This work aimed to propose modeling alternatives for complex systems with great variability in the behaviour of fail intensity function. It was proposed a new distribution on generalized odd log-logistic flexible Weibull (GOLLFW) and an Weibull regression model applied to potential law used to analyze repairable systems.It was presented the distribution family generalized odd log-logistic, was carried out a simulation study to verify some properties of maximum likelihood estimators and was included covariables in the fail time by regression model GOLLFW. To the regression analysis considering repairable systems, it was presented the main counting models for a single repairable system and it was performed an analysis of each model singly, then, it was considered more than two systems and it was added a Weibull regression model to the potential law process (PLP). The bimodality characteristic of GOLLFW distribution guaranteed the suitability and a better adjust to tested datas. While, the inclusion of covariables by regression model GOLLFW in the PLP allowed to model systems which traditionals counting process, PLP and renewal process, would not fit well.

A análise de confiabilidade desempenha um papel fundamental para estudos de durabilidade e otimização de tempos de reparo em sistemas reparáveis. Equipamentos como colhedoras de cana-de-açúcar que após a falha e um reparo voltam a exercer sua função objetivo são classificados como sistemas reparáveis. O objetivo deste trabalho consistiu em propor alternativas de modelagem para sistemas complexos, que apresentam grande variabilidade no comportamento da função intensidade de falha. Foi proposta a nova distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada (GOLLFW) e um modelo de regressão Weibull aplicado ao processo lei de potência usado para analisar sistemas reparáveis. Para a nova distribuição foi apresentada a família de distribuições odd log-logística generalizada, realizado um estudo de simulação para verificar algumas propriedades dos estimadores de máxima verossimilhança e incluídas covariáveis na análise dos tempos de falha através do modelo de regressão GOLLFW. Para a análise de regressão considerando os sistemas reparáveis, foram apresentados os principais modelos de contagem para um único sistema reparável e realizado a análise deles de forma separada e, em seguida, foram considerados mais de dois sistemas e acrescentado um modelo de regressão Weibull ao processo lei de potência (PLP). A característica de bimodalidade da distribuição GOLLFW garantiu a adequabilidade e um melhor ajuste aos dados. Já a inclusão de covariáveis através do modelo de regressão Weibull no PLP permitiu modelar sistemas que antes somente os processos de contagens tradicionais, processo lei de potência e processo de renovação, não se adequariam bem. / The confiability analysis carries out an important role for durability studies and optimization of repair time in repairable systems. Repairable systems are equipments that returns to execute its function after a fail, for example, sugarcane harvester. This work aimed to propose modeling alternatives for complex systems with great variability in the behaviour of fail intensity function. It was proposed a new distribution on generalized odd log-logistic flexible Weibull (GOLLFW) and an Weibull regression model applied to potential law used to analyze repairable systems.It was presented the distribution family generalized odd log-logistic, was carried out a simulation study to verify some properties of maximum likelihood estimators and was included covariables in the fail time by regression model GOLLFW. To the regression analysis considering repairable systems, it was presented the main counting models for a single repairable system and it was performed an analysis of each model singly, then, it was considered more than two systems and it was added a Weibull regression model to the potential law process (PLP). The bimodality characteristic of GOLLFW distribution guaranteed the suitability and a better adjust to tested datas. While, the inclusion of covariables by regression model GOLLFW in the PLP allowed to model systems which traditionals counting process, PLP and renewal process, would not fit well.

A confiabilidade de um sistema de componentes depende da confiabilidade de cada componente. Assim, a estimação da função de confiabilidade de cada componente do sistema é de interesse. No entanto, esta não é uma tarefa fácil, pois quando o sistema falha, o tempo de falha de um dado componente pode não ser observado, isto é, um problema de dados censurados. Neste trabalho, propomos modelos Bayesianos paramétricos para estimação das funções de confiabilidade de componentes e sistemas em quatro diferentes cenários. Inicialmente, um modelo Weibull é proposto para estimar a distribuição do tempo de vida de um componente de interesse envolvido em sistemas coerentes não reparáveis, quando estão disponíveis o tempo de falha do sistema e o estado do componente no momento da falha do sistema. Não é imposta a suposição de que os tempos de vida dos componentes sejam identicamente distribuídos, mas a suposição de independência entre os tempos até a falha dos componentes é necessária, conforme teorema anunciado e devidamente demonstrado. Em situações com causa de falha mascarada, os estados dos componentes no momento da falha do sistema não são observados e, neste cenário, um modelo Weibull com variáveis latentes no processo de estimação é proposto. Os dois modelos anteriormente descritos propõem estimar marginalmente as funções de confiabilidade dos componentes quando não são disponíveis ou necessárias as informações dos demais componentes e, por consequência, a suposição de independência entre os tempos de vida dos componentes é necessária. Com o intuito de não impor esta suposição, o modelo Weibull multivariado de Hougaard é proposto para a estimação das funções de confiabilidade de componentes envolvidos em sistemas coerentes não reparáveis. Por fim, um modelo Weibull para a estimação da função de confiabilidade de componentes de um sistema em série reparável com causa de falha mascarada é proposto. Para cada cenário considerado, diferentes estudos de simulação são realizados para avaliar os modelos propostos, sempre comparando com a melhor solução encontrada na literatura até então, em que, em geral, os modelos propostos apresentam melhores resultados. Com o intuito de demonstrar a aplicabilidade dos modelos, análises de dados são realizadas com problemas reais não só da área de confiabilidade, mas também da área social. / The reliability of a system of components depends on reliability of each component. Thus, the initial statistical work should be the estimation of the reliability of each component of the system. This is not an easy task because when the system fails, the failure time of a given component can be not observed, that is, a problem of censored data. We propose parametric Bayesian models for reliability functions estimation of systems and components involved in four scenarios. First, a Weibull model is proposed to estimate component failure time distribution from non-repairable coherent systems when there are available the system failure time and the component status at the system failure moment. Furthermore, identically distributed failure times are not a required restriction. An important result is proved: without the assumption that components\' lifetimes are mutually independent, a given set of sub-reliability functions does not identify the corresponding marginal reliability function. In masked cause of failure situations, it is not possible to identify the statuses of the components at the moment of system failure and, in this second scenario, we propose a Bayesian Weibull model by means of latent variables in the estimation process. The two models described above propose to estimate marginally the reliability functions of the components when the information of the other components is not available or necessary and, consequently, the assumption of independence among the components\' failure times is necessary. In order to not impose this assumption, the Hougaard multivariate Weibull model is proposed for the estimation of the components\' reliability functions involved in non-repairable coherent systems. Finally, a Weibull model for the estimation of the reliability functions of components of a repairable series system with masked cause of failure is proposed. For each scenario, different simulation studies are carried out to evaluate the proposed models, always comparing then with the best solution found in the literature until then. In general, the proposed models present better results. In order to demonstrate the applicability of the models, data analysis are performed with real problems not only from the reliability area, but also from social area.

A confiabilidade de um sistema de componentes depende da confiabilidade de cada componente. Assim, a estimação da função de confiabilidade de cada componente do sistema é de interesse. No entanto, esta não é uma tarefa fácil, pois quando o sistema falha, o tempo de falha de um dado componente pode não ser observado, isto é, um problema de dados censurados. Neste trabalho, propomos modelos Bayesianos paramétricos para estimação das funções de confiabilidade de componentes e sistemas em quatro diferentes cenários. Inicialmente, um modelo Weibull é proposto para estimar a distribuição do tempo de vida de um componente de interesse envolvido em sistemas coerentes não reparáveis, quando estão disponíveis o tempo de falha do sistema e o estado do componente no momento da falha do sistema. Não é imposta a suposição de que os tempos de vida dos componentes sejam identicamente distribuídos, mas a suposição de independência entre os tempos até a falha dos componentes é necessária, conforme teorema anunciado e devidamente demonstrado. Em situações com causa de falha mascarada, os estados dos componentes no momento da falha do sistema não são observados e, neste cenário, um modelo Weibull com variáveis latentes no processo de estimação é proposto. Os dois modelos anteriormente descritos propõem estimar marginalmente as funções de confiabilidade dos componentes quando não são disponíveis ou necessárias as informações dos demais componentes e, por consequência, a suposição de independência entre os tempos de vida dos componentes é necessária. Com o intuito de não impor esta suposição, o modelo Weibull multivariado de Hougaard é proposto para a estimação das funções de confiabilidade de componentes envolvidos em sistemas coerentes não reparáveis. Por fim, um modelo Weibull para a estimação da função de confiabilidade de componentes de um sistema em série reparável com causa de falha mascarada é proposto. Para cada cenário considerado, diferentes estudos de simulação são realizados para avaliar os modelos propostos, sempre comparando com a melhor solução encontrada na literatura até então, em que, em geral, os modelos propostos apresentam melhores resultados. Com o intuito de demonstrar a aplicabilidade dos modelos, análises de dados são realizadas com problemas reais não só da área de confiabilidade, mas também da área social. / The reliability of a system of components depends on reliability of each component. Thus, the initial statistical work should be the estimation of the reliability of each component of the system. This is not an easy task because when the system fails, the failure time of a given component can be not observed, that is, a problem of censored data. We propose parametric Bayesian models for reliability functions estimation of systems and components involved in four scenarios. First, a Weibull model is proposed to estimate component failure time distribution from non-repairable coherent systems when there are available the system failure time and the component status at the system failure moment. Furthermore, identically distributed failure times are not a required restriction. An important result is proved: without the assumption that components\' lifetimes are mutually independent, a given set of sub-reliability functions does not identify the corresponding marginal reliability function. In masked cause of failure situations, it is not possible to identify the statuses of the components at the moment of system failure and, in this second scenario, we propose a Bayesian Weibull model by means of latent variables in the estimation process. The two models described above propose to estimate marginally the reliability functions of the components when the information of the other components is not available or necessary and, consequently, the assumption of independence among the components\' failure times is necessary. In order to not impose this assumption, the Hougaard multivariate Weibull model is proposed for the estimation of the components\' reliability functions involved in non-repairable coherent systems. Finally, a Weibull model for the estimation of the reliability functions of components of a repairable series system with masked cause of failure is proposed. For each scenario, different simulation studies are carried out to evaluate the proposed models, always comparing then with the best solution found in the literature until then. In general, the proposed models present better results. In order to demonstrate the applicability of the models, data analysis are performed with real problems not only from the reliability area, but also from social area.