Banca de DEFESA: GEORGE ANDERSON ALVES DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GEORGE ANDERSON ALVES DOS SANTOS
DATA : 28/08/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Instituto de Matemática e Estatística
TÍTULO:

Desenvolvimento de metodologias estatísticas para modelagem da degradação da performance de sistemas reparáveis

PALAVRAS-CHAVES:

Modelos de Degradação, Processo de Wiener, Redução Aritmética de Degradação (ARD), Sistemas Reparáveis

PÁGINAS: 77
RESUMO:

A confiabilidade e a manutenção tornaram-se cruciais em sistemas industriais, levando ao desenvolvimento de teorias e metodologias associadas [2]. Em um mercado globalizado e altamente competitivo, produzir produtos com alta confiabilidade é essencial para maximizar lucros e atender à demanda dos consumidores. A análise de confiabilidade tradicional muitas vezes se baseia em dados de falhas para selecionar modelos de tempo de vida, mas os recentes avanços em técnicas de monitoramento e a alta confiabilidade dos produtos deslocaram o foco para modelos de degradação, que podem fornecer informações valiosas mesmo na ausência de falhas.

A análise de confiabilidade baseada em degradação postula que o monitoramento da degradação de características de qualidade ao longo do tempo pode revelar informações importantes sobre a confiabilidade do equipamento, mesmo sem falhas observadas. Vários processos estocásticos, como o Processo Gama e o Processo de Wiener, têm sido utilizados para modelar a degradação de sistemas. Esses modelos foram generalizados para incorporar covariáveis, efeitos aleatórios e impactos de manutenção. Estudos recentes, como o de Leroy et al. [1], investigam os efeitos de diferentes esquemas de observação sobre a qualidade da inferência estatística em modelos de degradação, especialmente no contexto de sistemas reparáveis com manutenção imperfeita.

O presente trabalho propõe um modelo de degradação para descrever múltiplos sistemas submetidos a ações de manutenção com diferentes efeitos, assumindo que a degradação segue um processo de Wiener. O modelo incorpora a influência das manutenções por meio do conceito de Redução Aritmética da Degradação com Memória 1 (ARD1), onde a manutenção impacta diretamente o nível de degradação do sistema. Esse processo permite que a degradação seja mensurada em três momentos-chave: imediatamente antes, imediatamente após e entre manutenções, o que possibilita um acompanhamento preciso da condição do sistema ao longo do tempo. A simulação realizada no estudo mostra que os estimadores obtidos por máxima verossimilhança têm boas propriedades assintóticas, validando a eficácia do modelo. Adicionalmente, o modelo proposto é aplicado considerando dados coletados de um filtro de mangas instalado em uma planta industrial. Essa abordagem proporciona uma alternativa para a análise de confiabilidade em sistemas de maior complexidade, especialmente em ambientes onde as falhas são raras ou onde há censuras significativas nos testes de vida.

Referências: 

[1]  M. Leroy, C. Bérenguer, L. Doyen, and O. Gaudoin, ‘Statistical inference for a Wiener-based degradation model with imperfect maintenance actions under different observation schemes’, Appl. Stoch. Models Bus. Ind., vol. 39, no. 3, pp. 352–371, May 2023.

[2]  X. Wang, O. Gaudoin, L. Doyen, C. Bérenguer, and M. Xie, ‘Modeling multivariate degradation processes with time-variant covariates and imperfect maintenance effects’, Appl. Stoch. Models Bus. Ind., vol. 37, no. 3, pp. 592–611, May 2021.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1961783 - PAULO HENRIQUE FERREIRA DA SILVA
Externo à Instituição - ENRIQUE ANDRES LOPEZ DROGUETT - UNICAL
Externa à Instituição - VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA - UFSCAR