Aplicação de um modelo de riscos concorrentes na análise de confiabilidade de dados de garantia

Autores

  • Gilberto Tavares dos Santos UFRGS
  • Flavio Sanson Fogliatto PPGEP - UFRGS
  • José Luis Duarte Ribeiro
  • Marvin Rausand

DOI:

https://doi.org/10.22456/1983-8026.3262

Palavras-chave:

Modelo de confiabilidade, análise de dados de vida, dados de garantia

Resumo

Em análise de confiabilidade, espera-se que dados de vida de equipamentos sigam uma distribuição de probabilidade conhecida, como, por exemplo, uma distribuição de Weibull ou Lognormal. Entretanto, quando se modelam falhas originadas em campo, essas podem decorrer de causas múltiplas e os tempos-até-falha podem, assim, estar associados a diferentes estágios do ciclo de vida de um produto, não se ajustando a uma distribuição de probabilidade única. Neste artigo, propõe-se a utilização de um modelo misto que possa ser aplicado na análise de dados de vida oriundos de duas fases do ciclo de vida de um produto: a fase de vida operacional e a fase de envelhecimento (desgaste). O modelo proposto combina elementos de uma distribuição exponencial e de uma distribuição de Weibull com dois parâmetros. Equações de confiabilidade e estimadores de máxima verossimilhança são empregados para definir os parâmetros do modelo e para ilustrar os desenvolvimentos propostos. Um teste de ajuste é utilizado para verificar o desempenho do modelo sugerido.

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Biografia do Autor

Flavio Sanson Fogliatto, PPGEP - UFRGS

possui graduação em Engenharia Química pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (1989) , mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1994) e doutorado em Engenharia Industrial e de Sistemas pela Rutgers - The State University of New Jersey (1997) . Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de Engenharia de Produção , com ênfase em Engenharia da Qualidade. Atuando principalmente nos seguintes temas: Multiresponse Optimization, Sensory Evaluation, Design of Experiments.

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Publicado

2008-10-28

Edição

Seção

Artigos