This paper analyzes defense systems taking into account the strategic interactions between two rational agents; one of them is interested in designing a defense system against purposeful attacks of the other. The interaction is characterized by a sequential game with perfect and complete information. Reliability plays a fundamental role in both defining agents' actions and in measuring performance of the defense system for which a series-parallel configuration is set up by the defender. The attacker, in turn, focuses on only one defense subsystem in order to maximize her efficiency in attacking. An algorithm involving backward induction is developed to determine the equilibrium paths of the game. Application examples are also provided.

Visando desenvolver mão de obra especializada na área de petróleo, gás natural e biocombustíveis, a Agência Nacional do Petróleo - ANP - tem promovido programas de capacitação de Recursos Humanos (PRH) em todo o País. Com o objetivo de elaborar as estratégias subjacentes a tais programas de maneira estruturada e abrangente, métodos de administração tais como Balanced Scorecard (BSC) vêm sendo adotados. Contudo, infortúnios como a não mensuração das incertezas envolvidas até o alcance dos objetivos almejados sugerem a adoção de formalismos mais sofisticados, tais como redes Bayesianas (RB), em detrimento da BSC. Em se tratando de RBs, o desafio passa a ser uma quantificação adequada dos seus parâmetros, possibilitando estimativas confiáveis a partir delas. O objetivo do presente trabalho é avaliar o desempenho de RBs no suporte a um dado problema real de PRH, a partir do confronto entre seus prognósticos e o que foi de fato observado. O modelo em questão foi elaborado a partir de um BSC e posteriormente quantificado de acordo com opiniões de especialistas, devido à total ausência de dados empíricos relevantes. A RB foi delineada para dar suporte à definição e implantação de estratégias para o desenvolvimento científico e abertura de mercados especializados para dado curso de engenharia de uma universidade federal do País. As análises realizadas indicam o bom desempenho do modelo e apontam como um dos principais componentes responsáveis o método de quantificação adotado.

In order to develop manpower expertise in the area of oil, natural gas and biofuels, the National Petroleum Agency - NPA - has been promoting training programs for Human Resources (PHR). Aimed at determining the strategies behind these programs in a structured and comprehensive manner, methods of administration such as Balanced Scorecard (BSC) have been adopted. However, failures such as non-measurement of uncertainties involved up until the desired goals have been reached, suggest the adoption of more sophisticated formulae, such as Bayesian networks (BN) rather than BSC. In the case of BN, the challenge becomes a proper quantification of its parameters, allowing reliable estimates from them. The objective of this work is to evaluate the performance of BN in handling a given real PHR problem by means of the comparison between its predictions and the respective observed results. The model has been developed from a BSC and subsequently quantified according to expert opinions, since no relevant empirical data was available. The BN was designed to support the deployment of strategies for scientific development and opening of markets for a given university course. The analyses carried out indicate the good performance of the model, emphasizing the adopted elicitation method in such a process.

Esse artigo utiliza uma abordagem mais realista para a caracterização da confiabilidade de sistemas em problemas de alocação de redundâncias: são considerados sistemas série-paralelo formados por componentes sujeitos a ações de manutenção corretiva com ciclos de falha-reparo modelados por processos de renovação. É aplicada uma abordagem de otimização multiobjetivo, pois o aumento de redundâncias eleva a confiabilidade do sistema e também os seus custos. Assim, um algoritmo genético multiobjetivo é integrado com simulação discreta de eventos e suas soluções apresentam o compromisso entre confiabilidade e custo do sistema. Dois exemplos são fornecidos. No primeiro, o algoritmo proposto é validado através da comparação com resultados obtidos de um sistema criado de forma a permitir soluções analíticas das funções-objetivo. No segundo, analisa-se um sistema reparável sujeito a reparos perfeitos. Os resultados mostram que o método proposto pode ser uma ferramenta valiosa para o decisor no momento da escolha do projeto do sistema.

This paper attempts to provide a more realistic approach to the characterization of system reliability when handling redundancy allocation problems: it considers repairable series-parallel systems comprised of components subjected to corrective maintenance actions with failure-repair cycles modeled by renewal processes. A multiobjective optimization approach is applied since increasing the number of redundancies not only enlarges system reliability but also its associated costs. Then a multiobjective genetic algorithm is coupled with discrete event simulation and its solutions present the compromise between system reliability and cost. Two examples are provided. In the first one, the proposed algorithm is validated by comparison with results obtained from a system devised as to allow for analytical solutions of the objective functions. The second case analyzes a repairable system subjected to perfect repairs. Results from both examples show that the proposed method can be a valuable tool for the decision maker when choosing the system design.

Neste trabalho, é proposto um modelo baseado na integração entre processos semi-Markovianos e redes Bayesianas para avaliação da disponibilidade de sistemas tolerantes à falha. Esta integração resulta em um modelo estocástico híbrido o qual é capaz de representar as características dinâmicas de um sistema assim como tratar as relações de causa e efeito entre fatores externos tais como condições ambientais e operacionais. Além disso, o modelo híbrido permite avaliar a propagação de incerteza sobre a disponibilidade do sistema. É também proposto um procedimento numérico para a solução das equações de probabilidade de estado de processos semi-Markovianos descritos por taxas de transição. Tal procedimento numérico é baseado na aplicação de transformadas de Laplace que são invertidas pelo método de quadratura Gaussiana conhecido como Gauss Legendre. O modelo híbrido e procedimento numérico são ilustrados por meio de um exemplo de aplicação no contexto de sistemas tolerantes à falha.

In this work it is proposed a model for the assessment of availability measure of fault tolerant systems based on the integration of continuous time semi-Markov processes and Bayesian belief networks. This integration results in a hybrid stochastic model that is able to represent the dynamic characteristics of a system as well as to deal with cause-effect relationships among external factors such as environmental and operational conditions. The hybrid model also allows for uncertainty propagation on the system availability. It is also proposed a numerical procedure for the solution of the state probability equations of semi-Markov processes described in terms of transition rates. The numerical procedure is based on the application of Laplace transforms that are inverted by the Gauss quadrature method known as Gauss Legendre. The hybrid model and numerical procedure are illustrated by means of an example of application in the context of fault tolerant systems.

Em testes acelerados de vida (ALT) a suposição de que a dispersão do tempo de falha é independente do stress é freqüentemente empregada e aceita pois os modelos resultantes são tipicamente mais fáceis de utilizar e dados ou experiência adquirida sugerem que tal simplificação é algumas vezes válida. Entretanto, em muitas situações e para uma variedade de produtos, a dispersão do tempo de falha depende do stress, i.e., o mecanismo de falha não é o mesmo em todos os níveis de stress. Neste artigo, a estimação do tempo de falha do produto nas condições de serviço a partir de ALT com dispersão dependente do stress é discutida através da formulação de um modelo Bayesiano onde o tempo de falha segue uma distribuição de Weibull e o parâmetro de forma é dependente do stress via uma relação linear. Um conjunto de dados anteriormente publicado é utilizado para ilustrar o procedimento.

In accelerated lifetime testing (ALT) the assumption of stress-independent spread in life is commonly used and accepted because the resulting models are typically easier to use and data or past experience suggest that such a constrain is sometimes valid. However in many situations and with a variety of products the spread in life does depend on stress, i.e., the failure mechanism is not the same for all stress levels. In this paper the assessment of product time to failure at service conditions from ALT with stress-dependent spread is addressed by formulating a Bayesian framework where the time to failure follows a Weibull distribution, scale parameter dependency on stress is given by the Power Law, and two cases for the dependency between shape parameter and stress are discussed: linear relationship and, in order to allow a comparative analysis, stress-independent shape parameter. A previously published dataset is used to illustrate the procedure.

A análise de confiabilidade humana (ACH) estuda a execução das ações humanas em um determinado sistema, considerando suas limitações e os fatores que influenciam no seu desempenho. A literatura apresenta os modelos de ACH de primeira e segunda geração. Esses modelos apresentam algumas deficiências. Dentre elas, destacam-se suposições irreais de independência e simples representação binária de eventos. Diante disso, apresentam uma grande dificuldade na modelagem das ações humanas. Este artigo mostra que modelar ações humanas por redes Bayesianas (RBs) proporciona uma maior flexibilidade às variáveis componentes de um determinado sistema, pois além de permitir uma representação mais realista da natureza dinâmica da interface homem-sistema, também representa a relação de dependência entre eventos e entre fatores de desempenho. Neste artigo, utilizam-se RBs para ACH em atividades de manutenção de linhas de transmissão.

Human Reliability Analysis (HRA) has been used to study the execution of human actions and their interactions with a system, taking into account its limitations and factors influencing the human performance. The HRA methods can be categorized into the first and second generation models. These models present some shortcomings such as unrealistic independence assumptions and simple binary representation of events. Therefore, they present a significant deficiency in modeling human actions. In this paper it is described a methodology for modeling human actions through Bayesian belief networks (BBN). The methodology provides a greater flexibility as not it only allows for a more realistic representation of the dynamic nature of man-system, but also allows for representation of the relationship of dependence among the events and performance shaping factors. This methodology is demonstrated in the context of human reliability in activities of maintenance of transmission line.

O Processo de Renovação Generalizado (PRG) é uma classe de modelos probabilísticos que trata ações de reparo de acordo com a redução que proporcionam na idade real de um equipamento/sistema. O PRG é uma extensão do Processo de Renovação e do Processo Não Homogêneo de Poisson e será utilizado para avaliar ações de reparo quanto a seu grau de eficácia. Considerando que os tempos entre falhas seguem uma distribuição Weibull, tal avaliação será realizada através da estimação da distribuição dos parâmetros do PRG e da análise de incerteza sobre o número esperado de falhas a partir de simulação Monte Carlo. Devido à escassez de dados de falha, o procedimento de inferência probabilística será executado a partir do paradigma Bayesiano o qual permite que outras fontes de informação, além dos dados de falha, sejam utilizadas na avaliação da distribuição de probabilidade sobre algum parâmetro de interesse.

The Generalized Renewal Process (GRP) is a class of probabilistic models that handles repair actions according to the reduction they provide on the real age of an equipment/system. GRP is an extension of the Renewal Process and Non Homogeneous Poisson Process and it will be used to evaluate repair actions regarding their efficacy degree. Considering that the times between failures follow a Weibull distribution, such an evaluation will be accomplished through the estimation of the GRP parameter distributions and uncertainty analysis on the expected number of failures through Monte Carlo simulation. Due to paucity of failure data, the probabilistic inference procedure will be executed through the Bayesian paradigm which allows for the use of other sources of information, besides the failure data, in the process of estimating the probability distribution on some parameter of interest.

A técnica de árvores de falhas é uma das principais ferramentas empregadas em confiabilidade e análise de risco para o suporte nas tomadas de decisão e controle de gestores na busca da garantia da execução satisfatória das funções de um dado sistema e seus componentes, considerando as condições ambientais e de operação. Um dos principais problemas referentes à análise de árvores de falhas atualmente enfatizados na literatura refere-se à construção de procedimentos que aliem eficiência computacional e precisão quando do cálculo da probabilidade de ocorrência do evento topo da árvore, probabilidade esta geralmente considerada como a probabilidade de falha do sistema. Este trabalho sugere uma maneira de tratar deste problema de inferência através da remoção prévia das redundâncias da árvore e da subseqüente aplicação de algoritmos recursivos. Demonstra-se também a maior precisão do método proposto em relação a técnicas tradicionais. O procedimento proposto é ilustrado através de um exemplo.

The fault tree analysis is an important technique in the context of reliability and risk analysis providing support for decision making and helping managers in assuring that a given system and their components will perform accordingly, given a set of operational and environmental conditions. Nowadays, one of the main problems emphasized in the fault tree related literature is concerned with procedures that contemplate computational efficiency as well as precision in the estimation of the fault tree top event probability. This paper suggests a new approach to tackle this inference problem, which mainly consists of removal of the fault tree redundancies with subsequent application of recursive algorithms. It is also shown the improved precision of the proposed approach when compared to traditional techniques. The proposed approach is then illustrated by means of an example application.

Análise de variabilidade populacional, também conhecida como o primeiro estágio no processo de atualização Bayesiana em dois estágios, é um procedimento de estimação utilizado para a quantificação da variabilidade de métricas de confiabilidade num conjunto de sub-populações de sistemas similares. As distribuições de variabilidade obtidas são usadas como distribuições a priori em atualizações Bayesianas específicas para um sistema. Neste artigo, apresenta-se um procedimento Bayesiano para a análise da variabilidade populacional envolvendo o uso de modelos de variabilidade não-conjugados que utilizam um espaço contínuo, ao invés de discreto, dos parâmetros do modelo de variabilidade. Discutem-se casos tipicamente encontrados na prática: dados de falha no tempo, dados de falha sob demanda e opiniões de especialistas para a estimação da taxa e probabilidade de falha. O procedimento de estimação é discutido, estabelece-se sua ligação com procedimentos convencionais de atualização Bayesiana e descrevem-se resultados gerados e o comportamento dos mesmos sob diferentes condições de dados, apresentando-se também exemplos numéricos.

Population variability analysis, also known as the first stage in two-stage Bayesian updating, is an estimation procedure for the assessment of the variability of reliability measures among a group of sub-populations of similar systems. The estimated variability distributions are used as prior distributions in system-specific Bayesian updates. In this paper we present a Bayesian approach for population variability analysis involving the use of non-conjugate variability models that works over a continuous, rather than the discretized, variability model parameter space. The cases to be discussed are the ones typically encountered by the reliability practitioner: run-time data for failure rate assessment, demand-based data for failure probability assessment, and expert-based evidence for failure rate and failure probability analysis. We outline the estimation procedure itself as well as its link with conventional Bayesian updating procedures, describe the results generated by the procedures and their behavior under various data conditions, and provide numerical examples.

Este artigo apresenta um método para a avaliação da confiabilidade de produtos em desenvolvimento. O método proposto permite a utilização de diversas fontes de informação comumente encontradas nas etapas de desenvolvimento de um produto tais como dados de campo ou dados de garantia (na forma de taxas de falha), dados de teste e evidência subjetiva (opiniões de especialistas com relação ao impacto de modificações de projeto na confiabilidade do produto). Este método também possibilita a incorporação de evidência referente a revisões prévias do mesmo produto ou da mesma informação sobre produtos que são apenas semelhantes ao produto em desenvolvimento. O método proposto é ilustrado pela análise de confiabilidade de tubos de raios X de alta potência, em que se verifica que a avaliação da confiabilidade de um novo projeto antes da execução de testes com unidades, incorporando as modificações de projeto sugeridas, fornece ao fabricante uma relevante fonte de informações para tomadas de decisão referentes à efetiva implementação das modificações de projeto.

This paper presents a method to assess the reliability of products under development. The proposed methodology allows for the use of various sources of information commonly found in the development stages of a product, such as field or warranty data (failure rates), test data and subjective evidence (engineers/operators' opinions about the impact of design changes on the product's reliability). The method also allows for the incorporation of evidence of previous revisions of the same product or even information about products that are only similar to the one under investigation. The proposed methodology is illustrated through an example of the reliability assessment of high power X-ray tubes, which confirms that the reliability assessment of a new design before the actual testing of units containing the proposed design modifications offers the manufacturer a relevant source of information upon which to base decisions about the effective implementation of the design modifications.