Преимущества:

Минимизация простоев оборудования. Снижение затрат на внеплановый ремонт. Продление срока службы оборудования. Оптимизация ресурсов (ремонт проводится только тогда, когда нужно).

Недостатки:

Высокие затраты на установку датчиков и ПО. Необходимость анализа данных и обучения персонала.

2. Корректирующее обслуживание (Corrective Maintenance, cm)

Этот метод предполагает ремонт только после выхода оборудования из строя. Корректирующее обслуживание делает систему более доступной и менее надежной

• Оборудование эксплуатируется до момента отказа.

• После поломки проводится диагностика и ремонт.

• Может включать как срочные (аварийные) ремонты, так и запланированные устранения выявленных неисправностей.

Преимущества:

Минимальные затраты на планирование и мониторинг.

Простота реализации (не требует сложных технологий).

Недостатки:

Высокий риск внезапного отказа оборудования. Возможны длительные простои, влияющие на производительность. Высокие затраты на срочный ремонт и замену дорогостоящих компонентов.

Предиктивное обслуживание — это подход, основанный на использовании данных о работе оборудования для прогнозирования возможных неисправностей и планирования обслуживания. Оно позволяет предотвратить поломки и сбои, а также оптимизировать расходы на обслуживание.

Корректирующее обслуживание, напротив, проводится после возникновения неисправности или сбоя в работе оборудования. Оно направлено на устранение проблемы и восстановление работоспособности оборудования.

Таким образом, ключевое различие между предиктивным и корректирующим обслуживанием заключается в том, что предиктивное обслуживание фокусируется на предотвращении проблем до их возникновения, тогда как корректирующее обслуживание сосредоточено на решении уже возникших проблем.

9. Характеристики и значение марковских процессов в инженерии надежности.

Марковский процесс - процесс, для которого выполняется марковское свойство.

Марковское свойство: P (S3 | S1, S2, …) = P (S3 | S2)

(для того чтобы узнать вероятность S3, можно знать только S2.)

У марковских процессов нет памяти (память есть только в двух соседних состояниях)

Сбои элементов системы соответствуют марковскому свойству (т.к. сбои элементов независимы)

Если сбои элементов влияют друг на друга, то это уже полумарковские процессы.

Переход между состояниями определяется вероятностью сбоя конкретного элемента, которая распределена по экспоненциальному закону (описывается одним параметром - лямбда (интенсивность отказа))

Плюсы марковских процессов:

1. ВБР (вероятность безотказной работы), ВО (вероятность отказа)

2. Время в состоянии (среднее)

3. MTTF

(это все можно посчитать)

Сходства:

Дискретные состояния: Оба типа процессов предполагают наличие конечного или счетного множества дискретных состояний, через которые проходит система.

Вероятностный характер: Переходы между состояниями происходят случайно, согласно заданным вероятностям.

10. Определите термины «вероятность перехода», «скорость перехода» и «вероятность состояния» в контексте марковских процессов.

1. Вероятность перехода

Вероятность перехода в марковских процессах характеризует вероятность того, что система, находящаяся в состоянии в момент времени , перейдет в состояние к моменту времени .Эта вероятность зависит только от текущего состояния и времени перехода, что является ключевым свойством марковских процессов.

2. Скорость перехода

Скорость перехода (или интенсивность перехода) описывает частоту, с которой система покидает состояние и переходит в состояние . Чаще всего данный параметр задается в марковских процессах изначально, а не высчитывается как, например, вероятность перехода

3. Вероятность состояния

Вероятность состояния ) – это вероятность того, что система находится в состоянии в момент времени Она определяется из системы дифференциальных уравнений Колмогорова, которые описывают эволюцию вероятностей состояний во времени. Зная функции вероятностей каждого из состояний можно полностью оценить надежность системы во времени

Из записей с практического занятия:

Скорость перехода (или интенсивность перехода) - , определяющая экспоненциальное распределение вероятности сбоя элемента системы, который инициирует переход между состояниями

Вероятность состояния - вероятность пребывания системы в определенном состоянии в определенный момент времени (при : предельная вероятность) - является решением уравнения Колмогорова-Чепмена

Зная функции вероятности каждого из состояний, можно полностью оценить изменение надежности системы во времени

Вероятность перехода - зависит от вероятности события, инициирующего переход.

Для марковских процессов в инженерии надежности: экспоненциальное распределение вероятности.