Processos semi-markovianos e análise de variabilidade populacional para estimação da indisponibilidade dos trabalhadores por acidentes do trabalho

Abstract

O presente trabalho propõe uma metodologia que permite obter métricas de Disponibilidade e Indisponibilidade de um funcionário que trabalha em uma das seis regiões de atuação de uma Companhia de geração de energia elétrica, através da integração entre o processo semi-Markoviano (PSM) e Análise de variabilidade populacional Bayesiana. A Análise de variabilidade populacional Bayesiana é um método para se chegar a uma distribuição a priori para avaliação Bayesiana dos parâmetros de confiabilidade baseado em dados parcialmente relevante. Já o processo semi-Markoviano pode ser visto como um processo cujas sucessivas transições de estados são governadas pelas probabilidades de transição do processo Markoviano (PM), mas sua permanência em qualquer estado é descrita por uma variável aleatória que depende do estado atual ocupado e do estado em que a próxima transição será feita. A integração do PSM e da Análise de variabilidade populacional Bayesiana origina um modelo híbrido o qual é capaz de representar o comportamento do trabalhador que sofre diversos tipos de acidentes do trabalho com diferentes tempos de recuperação e taxas de falhas. Diante deste contexto, será utiliza a Análise de variabilidade populacional Bayesiana para a estimação da distribuição da taxa de acidentes e de recuperação para o processo semi- Markoviano. Após aplicação da metodologia, é exposto métricas de um operário em cada uma das seis regiões de atuação da companhia elétrica como: Tempo operacional médio,Disponibilidade média, Disponibilidade instantânea ao final da missão, Tempo falho médio, Indisponibilidade média, Indisponibilidade instantânea ao final da missão e a Probabilidade do funcionário não acidentado e acidentado por acidente de trabalho.