Səhv Dözümlülüyünü Təhlil Etmək Üçün 5 Ən Yaxşı Etibarlılıq Texnikası

Əgər sistemin bəzi hissələri sıradan çıxsa da işləməyə davam edirsə, bu, səhvə davamlı sistem kimi tanınır. Bu qabiliyyət, dayanma vaxtının qəbul edilmədiyi geniş tətbiq sahələrində çox önəmlidir.

 

Şəkil 1. Heç bir sistem səhvlərdən və nasazlıqlardan tamamilə qaça bilməz. Şəkil Canva tərəfindən təqdim olunub

 

Səhvə davamlılığı analiz etmək üçün ən yaxşı beş etibarlılıq texnikası bunlardır:

 

#1: Səhv Ağacı Analizi (FTA)

FTA, səhvə davamlılığı analiz etmək üçün geniş istifadə olunan bir texnikadır və sistemin bütövlükdə fəlakətli nasazlığa səbəb ola biləcək komponentlərdəki müxtəlif nasazlıq kombinasiyalarını müəyyən edir. FTA-nın məqsədi müxtəlif ssenarilərin ehtimalını qiymətləndirmək və onları qarşısını almaq və ya yüngülləşdirmək yollarını tapmaqdır.

 

Şəkil 2. Səhv ağacı analizi (FTA) axın diaqramı. Şəkil Adobe Stock tərəfindən təqdim olunub

 

FTA, analiz edilən ən üst fəlakətli hadisə ilə başlayır və ən üst hadisəyə səbəb olan bütün komponent nasazlığı kombinasiyalarını müəyyən etmək üçün aşağı doğru işləyir.

Komponent nasazlıqları, AND, OR və NOT kimi müxtəlif məntiqi operatorlarla ən üst hadisəyə bağlı əsas hadisələr kimi təmsil olunur. Hər bir əsas hadisənin ehtimalı qiymətləndirilir və bu ehtimallar birləşdirilərək ən üst hadisənin ümumi ehtimalı hesablanır.

Mexaniki sistemlərdə nasazlıq mənbələrinin tapılması müasir istehsalat müəssisələrində çox vacibdir. FTA demək olar ki, hər mühəndislik sahəsində tətbiq olunur, çünki sistemin qüsurlarını və zəifliklərini müəyyən edir və onları həm keyfiyyətcə, həm də kəmiyyətcə analiz edir.

 

#2: Nasazlıq Rejimləri və Təsir Analizi (FMEA)

FMEA, sistemin potensial nasazlıq rejimlərini müəyyən edərək və onların nəticələrini qiymətləndirərək səhvə davamlılığı analiz etmək üçün istifadə edilə bilər. Bu, potensial problemləri müəyyən etmək və onların təsirlərini qarşısını almaq və ya yüngülləşdirmək üçün prioritetləşdirmək üçün strukturlaşdırılmış və sistematik yanaşma təmin edir. Həmçinin, sistemin ümumi etibarlılığını və təhlükəsizliyini artırmaq üçün ən kritik sahələri müəyyən etməyə kömək edir.

 

Şəkil 3. FMEA həm səhv təsirlərini, həm də ciddiliyini analiz edir. Şəkil Adobe Stock tərəfindən təqdim olunub

 

FMEA, sistemin bütün komponentlərini və ya hissələrini siyahıya alaraq başlayır və sonra hər bir komponentin necə nasaz ola biləcəyini müəyyən edir. Hər potensial nasazlıq rejimi üçün, nasazlığın sistemə ümumi təsirləri qiymətləndirilir və təhlükəsizlik, performans və ya digər kritik amillərə təsirinə əsaslanaraq ciddilik dərəcəsi təyin edilir.

Bu, məhsul dizaynında mümkün nasazlıqları analiz etmək və dizaynı təkmilləşdirmək üçün tətbiq olunan ən praktik dizayn alətlərindən biridir. Məhsul inkişafının erkən mərhələlərində FMEA-ların aparılması, sonradan ortaya çıxa biləcək risklər barədə daha məlumatlı qərarlar verməyə imkan yaradır.

 

#3: Monte Carlo

Monte Carlo, sistemdə baş verə biləcək müxtəlif səhv növlərini təsadüfi ssenarilər yaradaraq simulyasiya etmək və onların ehtimallarını hesablamaq üçün istifadə edilə bilər. Bu metod, potensial nasazlıqları təmsil edən təsadüfi girişlər yaradaraq və onları sistemin simulyasiyalarını işlətmək üçün istifadə etməklə tətbiq oluna bilər.

 

Şəkil 4. Monte Carlo simulyasiyaları potensial səhv və xətaların ehtimalını göstərir. Şəkil Wikimedia Commons tərəfindən təqdim olunub

 

Bu simulyasiyaların nəticələri sistemin səhvə davamlılıq xüsusiyyətlərini, sistemin ümumi etibarlılığını və müxtəlif nasazlıq növlərinin ehtimallarını müəyyən edə bilər. Monte Carlo analizinin nəticələrindən istifadə edərək sistemdə potensial zəif nöqtələri müəyyən edə və beləliklə səhvə davamlılığı təkmilləşdirə bilərsiniz.

Rəqəmsal transformasiya, ümumiyyətlə Sənaye 4.0 kimi tanınır, proses keyfiyyətinin dəqiq qiymətləndirilməsini tələb edir. Sabahın fabrikində maşın etibarlılığı ən önəmli olacaq və bu simulyasiyalar bu qiymətləndirmələrin təkmilləşdirilməsində mühüm rol oynaya bilər.

Monte Carlo metodu biotexnologiya, kimya, enerji və ətraf mühəndisliyi sistemləri kimi müxtəlif sahələrdə istifadə olunur.

 

#4: Əsas Səbəb Analizi (RCA)

RCA, nasazlığın əsas səbəbini müəyyən etmək üçün sistematik yanaşmadır. Siz nasazlıq və ya problemin simptomları, səbəbləri və töhfə verən amillər daxil olmaqla məlumat toplayaraq başlayırsınız. Sonra məlumatlar analiz edilərək nasazlığın əsas səbəbi müəyyən edilir, bu da nasazlığa səbəb olan zəiflikləri tapmağa və təkrarlanan nasazlıqların qarşısını almaq üçün düzəldici tədbirlər hazırlamağa kömək edir.

 

Şəkil 5. Əsas səbəb analizi problemləri başlanğıc nöqtəsinə qədər izləyir və gələcək oxşar nasazlıqların qarşısını alır.

 

RCA, nasazlıqların əsas səbəblərini müəyyən etmək və təkrarlanmasının qarşısını almaq üçün düzəldici tədbirlər hazırlamaq üçün yanaşma təmin edir. Bu, sistemin ümumi etibarlılığını və təhlükəsizliyini artırmağa kömək edir.

RCA-lar çox vaxt istehsalat mühəndisləri tərəfindən hansı, necə və ya niyə bir hadisənin baş verdiyini müəyyən etmək üçün aparılır. Bu, onların əməliyyatlarında keyfiyyət problemlərinə səbəb olan amilləri tapmağa kömək edir.

Ford Motor Company dizayn və istehsalat problemləri ilə məşğul olmaq üçün standartlaşdırılmış metod inkişaf etdirmişdir və RCA onlardan biridir. RCA, ilk öz-özünə idarə olunan avtomobil qəzalarından sonra Tesla Model S 70D Qəzası üçün aparılmışdır.

 

#5: Markov Zənciri Modeli 

Markov prosesi, sistemin ehtimal davranışını göstərən riyazi model hazırlayaraq səhvə davamlılığı analiz etmək üçün çevik və güclü vasitədir. O, zamanla sistem nasazlıqlarını proqnozlaşdıra və nasazlıqlar arasındakı gözlənilən vaxtı təxmin edə bilər.

Markov zənciri modelləri çoxkomponentli sistemlər, ehtiyatlı sistemlər və təmir və texniki xidmət imkanları olan sistemlər daxil olmaqla geniş çeşidli sistemlərin davranışını analiz etmək üçün istifadə edilə bilər. Onlar sistem davranışını modelləşdirmək üçün çevik və güclü vasitə təmin edir. Siz onları sistem etibarlılığı, sistem mövcudluğu və sistem texniki xidmət tələbləri kimi müxtəlif ssenariləri analiz etmək üçün istifadə edə bilərsiniz.

 

Şəkil 6. Ehtiyatlı və çox dəyişənli mürəkkəb sistemlər tez-tez səhvləri analiz etmək üçün Markov zənciri modelinə güvənir. Şəkil Vikipediya tərəfindən təqdim olunub

 

Yenilənə bilən enerji sistemlərinin operatorları həmişə qeyri-müəyyənliyi idarə etməli və elektrik təchizatı sistemlərinin etibarlılığını qiymətləndirmək və təmin etmək üçün Markov zənciri modelindən istifadə edirlər. Həmçinin, avtonom elektrik nəqliyyat vasitələrinin sürətlə artması ilə, avtonom sürücülük etibarlılıq analizləri tez-tez Markov Zənciri Modeli ilə aparılır.

 

Son Düşüncələr

Səhvə davamlılıq bir çox kritik tətbiq üçün tələb olunur, çünki bu, sistemin bəzi komponentləri sıradan çıxdıqda belə işləməyə davam etməsini təmin edir. Bu, müasir sistem dizaynının əsas aspektidir və dayanma vaxtının minimal olması lazım olan tətbiqlər üçün vacib bir amildir.