La logica fuzzy nell'analisi di affidabilità e nell'analisi decisionale in condizioni di incertezza

Las técnicas de fiabilidad son, en la actualidad, muy utilizada en la industria. Las causas de la difusión de estas herramientas son las siguientes:
• Minimizar el riesgo de pérdidas humanas y materiales;
• Evaluar el riesgo para los operarios que trabajan en situaciones extremas;
• Evaluar las consecuencias económicas del mal funcionamiento de un producto.
En la elección de diferentes alternativas para la solución de proyectos, la fiabilidad no es el único parámetro importante; hay que tener en cuenta cuestiones económicas y otros vínculos difíciles de monetizar. Para resolver estos problemas se utilizan técnicas de decisión basadas en la Utility Theory.
En todas estas metodologías es importante tener en cuenta la incertidumbre de los parámetros. En muchos casos se utilizan técnicas de simulación por el método de
Montecarlo que requieren numerosas evaluaciones del sistema a estudiar.
En este proyecto se propone una vía de emplear los conjuntos borrosos (fuzzy sets) para evaluar la incertidumbre en el análisis de fiabilidad y en el análisis de decisiones mediante la teoría de la utilidad.
En el proyecto se desarrolla una metodología para aplicar unas herramientas conocidas en el análisis de fiabilidad, Fault Tree y Multiattribute utility theory, representando la incertidumbre mediante números borrosos.
La conclusión del trabajo es que el análisis de fiabilidad utilizando lógica borrosa lleva a resultados congruentes con los obtenidos mediante técnicas de simulación presentando las siguientes ventajas:
• es fácil expresar los datos iniciales del análisis con números borrosos, en particular in ausencia de datos históricos;
• la complejidad del análisis con lógica borrosa es menor, permitiendo un considerable ahorro de tiempo.