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Vea cómo:
- Comprender los tipos de problemas que abordan las herramientas de confiabilidad para sistemas reparables
- Problemas donde un producto (o proceso) se rompe y se arreglará
- Problemas en los que estamos interesados en la frecuencia con la que algo se rompe o cuánto gastaremos (durante el período de tiempo o la vida útil del producto) para arreglarlo.
- Comprender los tipos de análisis que las personas podrían intentar usar para sistemas reparables (como fallas en la placa de la computadora)
- La distribución de vida analiza el tiempo entre reparaciones, pero podría sobreestimar la tasa de fallas de la computadora al final de su vida al medir el tiempo de falla de las placas, no de la computadora.
- Utilice el análisis de recurrencia para comprender los sistemas que se reparan y vuelven a poner en servicio.
- Examinar el tiempo medio entre fallas para fallas en serie, para examinar el tiempo medio entre fallas o si un sistema es más confiable que otro (por ejemplo, reparaciones de motores de automóviles)
- Utiliza la curva de falla acumulada media para brindar información sobre la tasa de reparación del sistema.
- Comprender que el tiempo entre fallas puede ser engañoso si las fallas no son estables alrededor del hombre.
- Analizar problemas recurrentes, como una enfermedad (p. ej., tumores) que se repiten después de los tratamientos del paciente para la enfermedad
- Utilice el crecimiento de confiabilidad para comprender cómo cambia la confiabilidad con el tiempo en un solo sistema reparable, tal vez a medida que se incorporan mejoras en su diseño, y si los cambios realizados mejoran la confiabilidad.
- Determinar si los cambios realizados realmente mejoran la confiabilidad
- Usar opciones de modelo Crow AMSAA, Crow AMSAA con MLE modificado, Crow AMSAA de parámetros fijos, Weibull NHPP por partes, Weibull NHPP reinicializado y Weibull NHPP por partes Cambio de detección de punto
- Comprender los tipos de problemas que aborda Reliability Forecast
- Cambios importantes de un mes a otro en la confiabilidad de un producto
- Se espera que una parte de mi producción falle dentro de los primeros x meses de su vida
- Tiempo en que las reclamaciones de garantía mensuales alcanzarán su punto máximo
- Coste acumulado de las reclamaciones de garantía de un producto
- ¿Puede un equipo de reparación mantenerse al día con las devoluciones o si se necesita más personal?
- Cree un flujo de confiabilidad usando diagramas de bloques de confiabilidad (JMP Pro) usando diagramas de bloques de análisis/confiabilidad y supervivencia/confiabilidad
- Ver un ejemplo del producto final
- Modele e interprete la simulación de sistemas reparables (JMP Pro)
- Construya su modelo usando nalyze/Reliability&Survival/Reparable Systems Simulation
- Ver un ejemplo del producto final
Reliability GrowthCrecimiento de la confiabilidad
Reliability ForecastPronóstico de confiabilidad
Preguntas respondidas por Don McCormack @DonMcCormack y pez Jerry @JerryFish en el seminario web en vivo o seminarios web en vivo anteriores sobre este tema.
P: ¿Se pueden usar montos en dólares en la columna Costo?
R: Sí, un costo por el evento (el costo de la reparación, reemplazo o ajuste). Cuando se especifican los costos, el MCF es un costo medio acumulativo por unidad en función de la edad y los marcadores en el gráfico de eventos se dimensionan según los valores de costo.Nota: Los indicadores de costo para el análisis de recurrencia son el reverso de los indicadores de censura que se ven en la distribución de vida o el análisis de supervivencia. Para la variable costo, el valor de 1 indica un evento, como reparación; el valor de 0 indica que la unidad ya no está en servicio. Para la variable censor, el valor de 1 indica valores censurados, y el valor de 0 indica el evento o falla de la unidad (valor no censurado).
P: ¿Por qué se usa el término acumulativo?
R: Porque donde mirar el fracaso cuenta.Vea cómo JMP calcula acumulativo
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/fit-model.shtml describe cómo calculamos el acumulado, y también le pediré a Don que explique el por qué verbalmente.
P: ¿Las medidas de confiabilidad generalmente se realizan a nivel de producto o de pieza individual?
R: Podría ser cualquiera. A menudo, necesita las medidas de los componentes para llegar al nivel del sistema.
P: ¿Las medidas de confiabilidad se realizan normalmente a nivel de producto o de pieza individual?
R: Podría ser cualquiera. A menudo, necesita las medidas de los componentes para llegar al nivel del sistema.
P: ¿Estas técnicas serían aplicables a los sistemas reparables que se encuentran en estado de espera?
R: En última instancia, todo se reduce a cuál es la medida de uso más razonable. En algunos casos, un estado inactivo no se consideraría parte del uso. En algunas situaciones, se puede considerar en uso.
P: ¿Cómo reconcilia la diferencia entre el análisis basado en componentes no reparables y el análisis de reparación del 'sistema'?
R: Los tiempos de vida de los componentes se modelarían utilizando las técnicas de las que hablamos para los sistemas no reparables k (p. ej., distribución de la vida). Para obtener la confiabilidad del sistema a partir de los componentes, puede usar una herramienta como el diagrama de bloques de confiabilidad (JMP Pro).
P: ¿Se puede expresar el análisis de recurrencia como análisis de supervivencia en tiempo discreto? La variable "censor" se trataría como variable dependiente en DTS. ¿JMP tiene capacidad/característica DTS?
R: No estoy seguro de lo que quiere decir con DTS. En el sentido de que los datos censurados se agrupan con el fin de modelar la distribución acumulativa (p. ej., censura por intervalos), pueden considerarse discretos.
P: ¿Podemos calcular/graficar la tasa de ocurrencia de fallas dentro de la plataforma de recurrencia?
R: Hemos estado mostrando el enfoque no paramétrico. También existe la opción de utilizar un modelo paramétrico en Recurrencia.
P: ¿Estas técnicas serían aplicables a los sistemas reparables que están en estado de espera (sin funcionar) pero que se espera que funcionen cuando sea necesario?
R: En última instancia, todo se reduce a cuál es la medida de uso más razonable. En algunos casos, un estado inactivo no se consideraría parte del uso. En otras situaciones, puede considerarse en uso.
P: ¿Cómo reconcilia la diferencia entre el análisis no reparable 'basado en componentes' y el análisis de reparación 'del sistema'?
R: La vida útil de los componentes se modelaría usando las técnicas de las que hablamos la semana pasada (p. ej., Distribución de vida). Para obtener la confiabilidad del sistema a partir de los componentes, puede usar una herramienta como el diagrama de bloques de confiabilidad (JMP Pro).
P: Re: Usando la distribución de vida, si asumimos que este es el único modo de falla del sistema, ¿los métodos de distribución de vida y análisis de recurrencia deberían ser los mismos?
R: Los sistemas no reparables solo fallan una vez y tienen un lapso de tiempo que comienza en 0. En la confiabilidad del sistema reparable, lo más probable es que deba considerar el tiempo de falla anterior, ya que la probabilidad de fallar (la próxima vez) será una función de cuánto tiempo ha estado funcionando el sistema.
P: ¿Podemos calcular/graficar la tasa de ocurrencia de fallas dentro de la plataforma de recurrencia?
R: Sí. Jerry ha estado mostrando el enfoque no paramétrico. También existe la opción de usar un modelo paramétrico en el Análisis de recurrencia.
P: ¿Puedo usar el análisis de recurrencia para un grupo de componentes que son reparables, pero no en un sistema, por ejemplo, un motor de tracción en varios trenes o una bomba de refrigerante en una central eléctrica?
R: Sí. Suponiendo que sean de la misma población.
P: ¿Son las fallas del mismo tipo para el ejemplo de Crecimiento de confiabilidad o cualquier falla?
R: Cualquier falla.
P: Si hay correcciones retrasadas o correcciones que están planificadas en la próxima versión (mejorada o final), ¿cómo puedo acomodarlas en Reliability Growth?
R: Las fases en el Crecimiento de la Confiabilidad asumen que se realizó algún cambio que hizo que la entidad en la fase anterior fuera diferente a la de la fase actual.
P: ¿Se puede realizar un Pronóstico de confiabilidad para dispositivos reparables?
R: Se usa más a menudo para dispositivos no reparables.Sin embargo, se puede usar cuando asume que la falla es la primera falla del sistema o que después de reparar el sistema, se repara como nuevo. Por lo general, las distribuciones y suposiciones son diferentes para dispositivos no reparables y reparables. En su ejemplo, Jerry incluyó el costo de reparación de la primera falla.
Recursos
En JMP, las siguientes plataformas están relacionadas con los sistemas reparables: (1) Análisis de recurrencia, (2) Crecimiento de confiabilidad, (3) Simulación de sistemas reparables.
Supongo que estamos hablando de (1) y (2).
En este contexto, usamos la palabra "proceso" y no distribución. Entonces, ambas plataformas pueden modelar el llamado Proceso Weibull, también conocido como Power Law NHPP (Análisis de recurrencia lo llama Power NHPP).
El número de fallas en los datos puede plantear desafíos para el análisis. En Reliability Growth, si la plataforma se queja de que "no se puede iniciar", la razón podría ser la falta de datos.
No hay otras "distribuciones", sino otros "procesos". En los Análisis de recurrencia, hay 4 procesos: Ajustar modelo en análisis de recurrencia. En el Crecimiento de la Confiabilidad, existe Crow-AMSAA (también conocido como Proceso Weibull, también conocido como Ley de Potencia NHPP) y sus variaciones.
