O principal objetivo desse trabalho é introduzir um modelo geral bayesiano Weibull hierárquico para dados censurados que estima a função de confiabilidade de cada componente para sistemas de confiabilidade coerentes. São introduzidos formas de estimação mais sólidas, sem a inserção de estimativas médias nas funções de confiabilidade (estimador plug-in). Através desse modelo, são expostos e solucionados exemplos na área de confiabilidade como sistemas em série, sistemas em paralelo, sistemas k-de-n, sistemas bridge e um estudo clínico com dados censurados intervalares. As soluções consideram que as componentes tem diferentes distribuições, e nesse caso, o sistema bridge ainda não havia solução na literatura. O modelo construído é geral e pode ser utilizado para qualquer sistema coerente e não apenas para dados da área de confiabilidade, como também na área de sobrevivência, dentre outros. Diversas simulações com componentes com diferentes proporções de censura, distintas médias, três tipos de distribuições e tamanhos de amostra foram feitas em todos os sistemas para avaliar a eficácia do modelo.

The main purpose of this work is to introduce a general bayesian Weibull hierarchical model for censored data which estimates each reliability components function from coherent systems. Its introduced estimation procedures which do not consider plug-in estimators. Also, its exposed and solved with this model examples in reliability area such as series systems, parallel systems, k-out-of-n systems, bridge systems and a clinical study with interval censoring data. The problem of bridge system hadnt a solution before for the case of each component with different distribution. Actually, this model is general and can be used to analyse any kind of coherent system and censored data, not only reliability ones, but also survival data and others. Several components simulations with different censored proportions, distinct means, three kinds of distributions and sample size were made in all systems to evaluate model efficiency.