Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáThis thesis covers general mathematical and simulation models for the reliability and
availability analysis of repairable systems along with estimation methods and model selection
criterion. A combined mathematical and simulation model called the Failure-Repair
Process is proposed, based on the trend-renewal process. This model is based on a binary
state system, where the system may only be in one of two states: working or failed. This
model is then integrated into a general-purpose tool, for automated modelling of repairable
systems. The classical Akaike information criterion is used to automate the choice
of failure and repair models that best fit the available data. Estimators for different performance
measures of the systems are studied, such as point and mean availability, rate
of occurrence of failures and a first order reliability estimator based on the Kaplan-Meier
estimator. Numerical studies are conducted in the proposed non-analytical estimators for
the availability, leading to a robust mean availability estimator and a intuitive but sample
demanding point availability estimator. Furthermore, a complete quantitative study is
conducted on real data from the food industry together with a presentation of the implemented
tool functionalities. Overall, the proposed model is able to adapt very well
to real data with different characteristics, and, consequently, the resulting performance
indicators are befitting to practice.Esta tese aborda modelos matemáticos e de simulação para a análise de confiabilidade
e disponibilidade de sistemas reparáveis, juntamente com métodos de estimação e critério
de seleção de modelos. Um modelo matemático e de simulação combinados denominado
Failure-Repair Process é proposto, baseado no trend-renewal process. Este modelo consiste
em um sistema de caracterização binária, onde o sistema pode estar em apenas um de dois
estados: em funcionamento ou falha. Este modelo é então integrado em uma ferramenta
de uso geral, para modelagem automatizada de sistemas reparáveis. O clássico critério de
informação de Akaike é usado para automatizar a escolha dos modelos de falha e reparo
que melhor se ajustam aos dados disponíveis. São estudados estimadores para diferentes
medidas de desempenho dos sistemas, tais como disponibilidade pontual e média, taxa
de ocorrência de falhas e um estimador de confiabilidade de primeira ordem baseado
no estimador Kaplan-Meier. Estudos numéricos são conduzidos nos estimadores nãoanalíticos
propostos para a disponibilidade, levando a um estimador de disponibilidade
média robusto e um estimador de disponibilidade puntual intuitivo, mas que demanda
grandes amostras. Além disso, é realizado um estudo quantitativo completo sobre dados
reais da indústria de alimentos juntamente com uma apresentação das funcionalidades da
ferramenta implementada. De maneira geral, o modelo proposto é capaz de se adaptar
muito bem a dados reais com diferentes características e, consequentemente, os indicadores
de desempenho resultantes são adequados à prática
