Lesley Walls, Jeff Jones, Ian James, Jane Marshall

Ссылка на первоисточник: University of Strathclyde, Glasgow, Scotland. University of Warwick, TRW Aeronautical Systems

         Резюме. Построение истории событий, пронесенных в течение всей работы оборудования, позволяет исследовать действие коэффициентов в работе. В свою очередь, полученные данные такого исследования могут помочь в понимании надежности и может облегчить принятие решения. Мы сосредотачиваемся на двух типах исследования возникновения событий. Во-первых, ретроспективное исследование работы оборудования, чтобы поддерживать срабатывание, чтобы смягчить любые нехватки в идентифицированной надежности или обеспечивать основание для дальнейшего исследования коэффициентов, которые привели к расширенной работе. Во-вторых, предполагается такое исследование, чтобы новые проекты могли извлечь выгоду из уроков, изученных из опыта работы существующего оборудования.

         Процесс и полученные данные производственного исследования возникновения данных событий исследуются через социологическое исследование для электронного космического оборудования. Мы обсуждаем, как потребности данных собираются ответить на поставленные вопросы о надежности, приобретение уместных данных, процесс управления базой данных и выбор инструментов исследования. Полноценность новых инструментов, включая сети и улучшая методы, оценена. Все вызовы, управление и анализы производственных данных исследуются.

         Введение. Изменения в договорах в пределах космической промышленности приводят в движение спецификацию потребностей надежности. Например, движение к указателям работы, типа "мощности по часам" в коммерческом секторе и "авария в свободные работающие периоды" в вооруженных силах, поставщики электроэнергии сектора улучшают надежность и коэффициент готовности их продуктов. Далее, введение случая надежности (DEF-STN 00-42 части 3) изменяет процесс, который проводит оценку работы надежности и сообщает. Вместо этого культура изменяется на ту, когда поставщики должны быть солидарны в использовании инструментов, которые лучше проводить к самой большой добавленной стоимости в терминах работы надежности. Таким образом, этого больше не достаточно к тому, что определенные методы были применены: теперь необходимо сообщить подробности, заключения и рекомендации об ударной нагрузке срабатываний на надежности, которая может быть оправдана через исследование и звуковой аргумент.

         Этот документ описывает работу, выполненную в совместном проекте, финансируемом UKDTI (программа CARAD), и названный Методологией Повышения Надежности и Моделированием (МПНМ). Партнеры включают Аэронавигационные Устройства TRW, Устройства BAE, технологии Smiths, Уорик, изготовляющий комплект пластин одной полярности, Университет Стратклайда, LoughboroughUniversity и РАФА. МПНМ стремится развивать методологию, а полученная модель облегчит построение надежной системы, проектируя по надежности. Дальнейшие детали о проекте МПНМ и структура моделирования могут быть найдены в Marshall (2000), Walls и Quigley (2000).

         Производственные данные очень важны в построении модели МПНМ и в обеспечении информации про уроки, полученные из предыдущего опыта, который внесет свой вклад в случай надежности. В этой статье мы сосредотачиваемся на аспектах МПНМ, которые касаются идентификации, собрании, накопления, обработки, исследования и интерпретации производственных данных. Наши цели: использование производственных данных со схожих элементов, чтобы обеспечить основание для моделирования надежность для новых различных проектов; использование производственных данных контрольно-измерительных устройств, надежность продуктов через их цикл долговечности для обеспечения оснований для того, чтобы принять меры относительно того или иного продукта в случае необходимости и обеспечение работы механизма обратной связи, который будет использоваться, чтобы утвердить оценки и информацию, произведенной моделью МПНМ.

         Эта статья кратко описывает базу данных, установленную для получения данных, включая производственные данные, поддерживает активность МПНМ. Инструменты, предложенные для исследования данных, будут рассмотрены далее.

         База данных МПНМ и использование производственных данных обеспечивает сосредоточенную базу данных, которую любая компания может использовать, чтобы создать свою собственную базу данных. База данных МПНМ не обеспечивает данные. Нет никакого смысла в объединении данных компаний. До настоящего времени, спецификация базы данных была согласована компаниями в пределах Консорциума МПНМ, хотя база данных канала связи для комплектов защиты, находящихся на разных концах ЛЭП была населена данными от TRW. Полную информацию о базе данных МПНМ можно найти в Jones и Marshall (2000). Здесь мы обеспечиваем резюме ключевых характеристик.

         Два типа информации требуются для МПНМ - возникновение события и данные. Популяционные данные описывают путь, по которому устройства структурированы в терминах, для примера, линия заменяет блоки, модули, панели и составляющие. Таблицы магистральной линии включают: проектировку путей - характеристики устройства, используемого для поиска результатов в течение исследования проекта (например использование устройства, функция, техника, интеграция, архитектура, местоположение и т.д), идентификацию устройства - содержит номера части устройства, детали изготовителя устройства, поставщика данных, описание устройства, не содержит регистрационные номера - они включены в таблицу события, конструкцию устройства - содержит те же самые детали для панелей и других подсистем, что накоплены для устройства.

         События могут соответствовать любым срабатываниям, выполненным на оборудовании, в любом случае они могут действовать или содержать информацию о надежности оборудования. Таким образом, события включают производственные аварии, аварии испытания для определения эксплуатационных качеств и успешные проходы через изготовление.

         Первое событие устройства - то, где устройство определено в терминах его подсистем или составляющих. Это то, где регистрационный номер имеет тенденцию быть распределенным устройству. Последнее событие устройства - то, куда устройство удалено от обслуживания. Каждый процесс, возникновение аварии и ремонт, являются событиями устройства. Также устанавливают события, происходящие в подсистеме. Далее устанавливают события, которые могут произойти в составляющей. Также важно собрать данные о таких коэффициентах как надежность ударной нагрузки энергии. Например, правила проекта, стандарты, окружающую среду использования, и другие рабочие параметры. В резюме включают данные, накопленные в базе данных события: описание события - например, вставка модуля, отключение обслуживания, подтверждение аварии, короткое замыкание, модернизация программного обеспечения, захоронение отходов; описание активного элемента - например, элемент, который вышел из строя или замененный; описание пассивного элемента - например, элемент, на который можно воздействовать вмешательством, воздействие на связанный активный элемент; метрическое время - например, работающее время, снабженное энергией время, календарь, время, число циклов, число работ; причина срабатывания - например, виды повреждения и другие причины; другие данные - например, гарантия данных.

         Большинство компаний имеет ресурс, где большинство требуемых данных уже накоплено. Такое часто распределено между различными базами данных и даже бумажными устройствами. Большая часть структурных данных может быть извлечена из списков частей и диаграмм, в то время как данные события накоплены в потребителе, поддержка, продажи и базы данных надежности.

         Среди методов, используемых в исследовании данных: непараметрический Kaplan-Meier, оценка функции надежности (Wolstenholme 1999); проверка сравнения равенства или других функций надежности (Meeker and Escobar 1998); пропорциональное моделирование опасностей ударной нагрузки коэффициентов на частоте опасных отказов (Meeker and Escobar 1998, Wolstenholme 1999); средняя величина совокупного исследования функции Lawless and Nadeau 1995, Meeker and Escobar 1998); моделирование аварии при перенапряженности, включая М(t), исследование (Moltoft 1994).

         Эти методы были внедрены при использовании разнообразных пакетов программ и специально созданного макроопределения. Например, Excel, SPSS, Minitab и программное обеспечение NeuroSolutions.

         Отобранные исследования производственных данных. Исследование повелось с использованием вышеупомянутых методов, для ответа на следующие вопросы: что вызывает изменение надежности в течение работы блока - население и человек?

         И для населения, и для надежности блока разрывают цепь, в соответствии с чем ввод в надежность энергоснабжения является низким, но увеличивается весьма быстро перед стабилизацией к приемлемому.

         Какие коэффициенты, имеющие большую степень ударной нагрузки, установлены в надежности?

         Совместимый с суждением техники, производственные дефекты, кажется, имеют большое действие в сокращении надежности.

         Другие операторы блока имеют ту же самую надежность?

         Другие операторы показывают то, что устанавливает другая надежность.

         Цель этого исследования была на проверку процессом МПНМ получения и накопления данных, обработка и исследование в целях совпадающих зон в потребности обработки.

         Используемые данные магистральной линии имеют отношение с только отобранными операторами и типично более детальны, чем норма для производственных данных. В будущем это предназначено для улучшения качества и количества данных, поскольку пользователи заканчивают сбор информации в пределах базы данных МПНМ.

         До настоящего времени, обработка данных требовала переноса данных между базами данных. В будущем такие задачи должны быть устранены, поскольку данные введены непосредственно к базе данных МПНМ или к устройству, с которым взаимодействует МПНМ.

         Проводимое исследование данных показало последовательность в получении главных данных, когда были применены различные методы для исследования тех же вопросов. Таким образом, метод исследования данных мог бы внести свой вклад в ретроспективное исследование или обычную контрольную проверку блоков. Данное исследование обеспечило функции надежности, которые используются в МПНМ, моделирующем в настоящее время в проекте, который является одним из обсужденных здесь и внесло свой вклад в предполагаемое исследование.