ATUALIZAÇÃO BAYESIANA UTILIZANDO DADOS PROVENIENTES DE DISTRIBUIÇÃO WEIBULL PARA MODELAGEM DA CONFIABILIDADE DE EQUIPAMENTOS

IPC Classification

Abstract

ATUALIZAÇÃO BAYESIANA UTILIZANDO DADOS PROVENIENTES DE DISTRIBUIÇÃO WEIBULL PARA MODELAGEM DA CONFIABILIDADE DE EQUIPAMENTOS. A presente invenção tem como objetivo utilizar modelagem Bayesiana para estimar confiabilidade de equipamentos a partir de dados genéricos agrupados e dados específicos, admitindo taxas de falhas não constantes no tempo. Os dados genéricos são dados de equipamentos similares, porém em condições diversas de operação, sendo esses dados representados pelos números totais de falhas e tempos totais de observação, sem indicação de tempos até as falhas efetivamente ocorridos. Por outro lado, os dados específicos são provenientes da operação de equipamentos na condição de interesse, sendo esses dados representados pelos tempos até as falhas observados em campo. É possível realizar a estimação de confiabilidade mesmo em situações em que há poucos dados específicos. Utilizando o método Empirical Bayes, é possível estimar uma distribuição a priori para a confiabilidade a partir dos dados genéricos. Em seguida, realiza-se uma atualização Bayesiana para estimar uma distribuição a posteriori para a confiabilidade, que é o principal resultado da metodologia. A partir dessa distribuição, é possível estimar métricas de interesse sobre a confiabilidade do equipamento, permitindo maior previsibilidade em sua operação.