Общая цель анализа fmea:
Предотвращение отказов и минимизация их последствий для повышения надежности, безопасности и эффективности системы, продукта или процесса.
Шаги:
1. Определение цели и границ анализа: Определяются объекты исследования и рамки анализа.
2. Сбор команды экспертов: Формируется группа специалистов, имеющих знания о системе или процессе.
3. Идентификация функций и компонентов: Подробно описываются все функции и компоненты системы/продукта.
4. Выявление потенциальных отказов: Определяются возможные виды отказов каждого компонента или функции.
5. Оценка последствий отказов: Каждому отказу присваивается степень серьезности последствий.
6. Оценка вероятности возникновения отказов: Оценивается вероятность появления каждого отказа.
7. Оценка возможности обнаружения отказов: Определяется возможность раннего обнаружения отказа.
8. Расчет приоритетных чисел риска (RPN): Рассчитывается приоритетное число риска путем умножения оценок серьезности, вероятности и обнаруживаемости.
9. Разработка корректирующих действий: На основании RPN разрабатываются планы по устранению наиболее значимых отказов.
10. Реализация и мониторинг изменений: Внедряются предложенные решения и проводится мониторинг их эффективности
11. Документирование результатов: Все этапы анализа документируются для последующего использования
Алгоритм из ГОСТа:
Как результаты могут быть использованы для улучшения конструкции и надежности изделия:
Идентификация критических элементов и функций:
Результаты FMEA позволяют выявить те части конструкции или процессы, которые имеют наибольший потенциал для отказов. Это дает возможность сосредоточить усилия на тех элементах, которые оказывают наибольшее влияние на общую надежность изделия.
Пример: Если в ходе анализа было выявлено, что определенный узел имеет высокую вероятность выхода из строя и серьезные последствия при отказе, инженерная команда может уделить особое внимание этому узлу, пересмотрев его конструкцию или материалы.
Введение резервирования и избыточности:
Когда отказ одного компонента может привести к значительным последствиям, результаты FMEA могут подсказать необходимость введения резервных систем или дублирования критически важных узлов. Это повышает надежность всей системы за счет уменьшения вероятности полного отказа даже при выходе из строя отдельных частей.
Пример: В авиастроении часто используется двойное или тройное резервирование систем управления полетом, чтобы обеспечить безопасность даже в случае отказа одной из систем.
6. В чем разница между дедуктивными и индуктивными видами анализа надежности систем и анализом методом Монте-Карло?
Дедуктивные методы
Дедуктивные методы начинают с общей структуры системы и анализируют, как отказы компонентов могут повлиять на систему в целом. Основные характеристики:
Типичные методы: Дерево отказов (Fault Tree Analysis, FTA),
Подход: Сверху вниз (top-down). Начинают с системного уровня и анализируют, как отказы на уровне компонентов могут привести к системному отказу.
Цель: Определить возможные пути отказа и их вероятности.
Индуктивные методы
Индуктивные методы начинают с анализа отказов отдельных компонентов и исследуют, как эти отказы могут распространяться и влиять на систему в целом.
Типичные методы: Анализ последствий отказов (Failure Modes, Effects, and Criticality Analysis, FMECA), анализ событий отказов (FMEA).
Подход: Снизу вверх (bottom-up). Начинают с уровня компонентов и анализируют, как их отказы могут привести к системным отказам.
Цель: Определить, какие компоненты являются критическими и как их отказы могут влиять на систему.
Метод Монте-Карло
Метод Монте-Карло — это статистический метод, который использует случайные выборки для моделирования и анализа систем. Основные характеристики:
Подход: Случайное моделирование. Использует большое количество случайных симуляций для оценки вероятностей и последствий отказов.
Цель: Оценить вероятности различных сценариев отказов и их влияние на систему.
Преимущества: Может учитывать сложные взаимодействия и зависимости между компонентами, которые трудно анализировать дедуктивными или индуктивными методами.
Недостатки: Требует значительных вычислительных ресурсов и времени для получения точных оценок.
Сравнение
Дедуктивные методы: Хороши для анализа сложных систем, где важно понять, как различные комбинации отказов могут привести к системному отказу.
Индуктивные методы: Полезны для идентификации критических компонентов и понимания, как их отказы могут влиять на систему.
Метод Монте-Карло: Эффективен для моделирования сложных систем с множеством взаимодействующих компонентов и неопределенностей.
Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретных требований и характеристик анализируемой системы.
7. Избыточность в инженерии надежности. Различные типы избыточности. Факторы, которые могут повлиять на эффективность резервирования.
Избыточность — это преднамеренное дублирование критических компонентов или функций системы с целью повышения надёжности системы.
Избыточность является основным способом повышения отказоустойчивости. Наиболее эффективно избыточность реализуется аппаратно, путём резервирования.
Существует два типа избыточности: пространственная и временна́я.
Избыточность пространства реализуется путём введения дополнительных компонентов, функций или данных, которые не нужны при безотказном функционировании. Дополнительные (избыточные) компоненты могут быть аппаратными, программными и информационными. Временна́я избыточность реализуется путём повторных вычислений или отправки данных, после чего результат сравнивается с сохранённой копией предыдущего.
Резервирование - добавление разных элементов, чтобы функции системы выполнялись
Резервирование бывает горячее и холодное. Может быть полным или функциональным
Горячее резервирование - работает сразу, как начинает работать сама система
Холодное резервирование - включается только по необходимости
8. Различные виды технического обслуживания и их влияние на надежность и доступность. Различия между предиктивным и корректирующим обслуживанием.
Предиктивное обслуживание (Predictive Maintenance, PdM)
Это прогнозирующий метод, при котором оборудование контролируется в реальном времени с использованием датчиков и аналитики данных. Предиктивное обслуживание делает систему менее доступной и более надежной
Датчики (температуры, вибрации, давления и др.) постоянно собирают информацию о состоянии оборудования.
Используются технологии IoT, машинное обучение и аналитика больших данных.
Система предсказывает возможные сбои и указывает, когда требуется техническое обслуживание.
Обслуживание выполняется только в случае реальной необходимости.