Eventos Probabilísticos e Análise de Risco com RENO

O software RENO da ReliaSoft foi desenvolvido para análise de eventos probabilísticos e de riscos. Usando um formato gráfico de fluxograma, os sistemas e/ou os cenários podem ser construídos intuitivamente e então serem executados através da simulação. O software RENO também pode ser considerado uma "planilha visual" que permite que você crie e manipule os dados e equações graficamente, mas com uma maior flexibilidade devido a sua habilidade de avaliar sistemas e os cenários que evoluem com o tempo.

O software suporta a modelagem de eventos probabilísticos complexos. As aplicações incluem, sem exceção, análise de risco, análise de segurança, modelagem complexa da confiabilidade, manutenção, otimização de problemas de pesquisas operacionais. O exemplo seguinte ilustra uma aplicação do RENO para avaliar a confiabilidade de um sistema.

Teste de Hipótese de Beta Comum em Análise de Crescimento da Confiabilidade e Sistemas Reparáveis

Ao realizar uma análise de crescimento da confiabilidade ou uma análise de sistemas reparáveis no RGA 6 para dados que consistem de múltiplos sistemas, você espera que cada um dos sistemas tenham performance de maneira similar. Em particular, você esperaria que entre as chegadas da taxa de falha através das falhas dos sistemas serem razoavelmente consistentes. Um teste estatístico, chamado de Hipótese de Beta Comum (CBH), está disponível para testar para esta suposição.

Este teste é importante porque adverte o analista sobre a possibilidade dos sistemas, que são supostos a serem similares, serem de fato diferentes (isto é, tenham comportamento diferente). Se o teste não comprovar esta suposição, o analista deve investigar as razões para a diferença entre os múltiplos sistemas e possivelmente dividir os dados para análises separadas e diferentes. Note que em análise de crescimento da confiabilidade ou sistemas reparáveis, os sistemas precisam ter a mesma configuração todo o tempo. Ou seja, se um reparo ou uma melhoria for executada em um sistema, esta deve ser executada através de todos os sistemas para manter a consistência entre os vários sistemas e para evitar de criar uma amostra não-homogênea. O teste de hipótese de beta comum testa se outras diferenças estão presentes entre o sistemas. Este artigo descreve este teste e mostra um exemplo ilustrativo aplicando o teste.