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So führen Sie eine Zuverlässigkeitsanalyse in JMP durch

Hallo allerseits,

Ich entwerfe einen neuen Prozess und möchte die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass Komponenten im Prozess (z. B. Pumpen usw.) ausfallen. Dies dient dazu, zu bestimmen, wie Wartung, Überbestände usw. verwaltet werden sollen.

Wie müsste ich dabei vorgehen?

ZuverlässigkeitsanalyseBetreff: So führen Sie eine Zuverlässigkeitsanalyse in JMP durch

Haben Sie sich die verschiedenen Zuverlässigkeits- und Überlebensmethoden angesehen, die JMP in der JMP-Hilfe anbietet?

https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/introduction-to-reliability-and-survival.shtml#

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Hallo Jarmo,

Danke für Ihre Antwort.

Auf dieser Plattform gibt es viele Optionen. Stimmt es, dass ich die Lebensdauerverteilungsanalyse verwenden sollte, wenn ich die mittlere Zeit bis zum Ausfall ermitteln möchte?

Eine weitere Frage, die ich habe, ist: Da ich meinen Prozess noch entwerfe, glauben Sie, dass es möglich ist, die Profiler-Plattform zum Simulieren von Fehlerdaten zu verwenden?

~Veerle

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Mir ist nicht klar, wo Sie sind und wohin Sie gehen. Versuchen wir es mit ein paar Fragen:

1) Es gibt „berechnen“ und „schätzen“. Warum sagst du „berechnen“?

2) Unabhängig davon, ob Sie „berechnen“ oder „schätzen“, müssen Sie dies auf der Grundlage einiger Informationen tun. Welche Informationen haben Sie?

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Ich bin nicht mit dem Entwerfen dieser Art von Systemen oder Zuverlässigkeitsstatistiken auf diesem Niveau vertraut (aber ich weiß, dass JMP Plattformen hat, die etwas Ähnliches können), also kann hoffentlich jemand anderes einen Kommentar abgeben, der mehr über Systeme wie diese weiß. Ich bin mir nicht ganz sicher, wen ich taggen soll, aber ich versuche es mit @Mark_Bailey

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Ihre Situation ist nicht ungewöhnlich. Basierend auf dem, was Sie gesagt haben, kann ich zumindest zwei Richtungen für weitere Untersuchungen aufzeigen.

1) Beschleunigter Lebensdauertest; siehe Beschleunigter Test oder Kapitel 17-19 in Statistische Methoden für Zuverlässigkeitsdaten oder Kapitel 8 in Angewandte Zuverlässigkeit . Die JMP-Plattform ist Fit Life by X für einen Beschleunigungsfaktor. Dies ist eine Art von Analyse, die es Ihnen ermöglicht, die Zuverlässigkeitsmetriken aus Ihren begrenzten Labordaten auf Zuverlässigkeitsmetriken unter den Umständen zu extrapolieren, in denen Sie keine Daten haben.

2) Je nachdem, ob das System, von dem Sie betroffen sind, reparierbar ist oder nicht, lesen Sie „Zuverlässigkeitsblockdiagramm“ oder „Simulation reparierbarer Systeme“ . Dafür ist eine JMP Pro-Lizenz erforderlich. Mit diesen Tools können Sie größere Systeme mit kleineren Komponenten erstellen, für die Sie Zuverlässigkeitsinformationen haben. Und Sie können „Was wäre wenn“-Szenarien durchführen, um die Zuverlässigkeit einzelner Komponenten zu optimieren und so die Zuverlässigkeit des größeren Systems zu verstehen. Ich sehe, dass Sie die Wartung erwähnt haben, also ist die Simulation reparierbarer Systeme wahrscheinlich relevant. Je nach Ihrem System und den Details, die Sie modellieren möchten, kann die Komplexität jedoch schnell zunehmen. In diesem Fall schlage ich vor, mit einfachen Fällen zu beginnen.

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Der Prozess als solcher existiert also noch nicht. Wir haben einige Daten im Labormaßstab, aber das sind natürlich unterschiedliche Komponenten. Obwohl wir die Daten aus wissenschaftlicher Sicht verwenden können, sind sie in Bezug auf ihre Zuverlässigkeit nicht nützlich. Daher müssen wir uns entweder auf historische Daten aus anderen Prozessen mit ähnlicher Ausrüstung oder auf Literaturdaten verlassen.

Ich möchte herausfinden, wie viel Redundanz mein Prozess haben sollte, welche laufenden Arbeiten durchgeführt werden sollten, um den Fluss aufrechtzuerhalten, wenn eine der Komponenten gewartet werden muss usw.

Das ist schwierig, weil es noch theoretisch ist und wir keine Daten zum Prozess selbst haben. Aber irgendwo müssen wir ja anfangen ...

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Danke! Das werde ich versuchen.