Tiempo medio entre fallas
| El rendimiento de fiabilidad de un producto es uno de los parámetros de mayor importancia para empresas que trabajan en el desarrollo de nuevas tecnologías. Afecta, desde la base, a toda la compañía.
Baja fiabilidad en los productos, puede suscitar las siguientes preguntas: ¿los costos de garantía excederán los pronósticos? ¿se vera afectada la reputación de la firma?
Se define fiabilidad como la probabilidad de que un ítem, producto o sistema determinado realicen una función requerida bajo condiciones dadas y durante un periodo de tiempo determinado. A su vez, la predicción de fiabilidad puede ser definida como el promedio de tiempo que un componente, maquinaria o sistema trabajara sin fallas. La predicción de fiabilidad se efectúa antes del producto ser fabricado y salir al mercado. Esta se basa generalmente en un modelo preestablecido y esta descrito en modelos como MIL-HDBK-217 o Bellcore entre otros.
El modelo puede predecir el MTBF utilizando una pequeña cantidad de información, como por ejemplo la clase del componente entre otros datos significativos y relevantes para cada tipo de componente. Con el avance en el diseño, el modelo de MTBF puede ser actualizado, incluyendo información de análisis térmico y estrés eléctrico.
|
 |
 |
Beneficios del MTBF Prediction:
- Alcanza los objetivos de Fiabilidad
- Reduce costos durante todo el ciclo de vida
- Optimiza el mantenimiento
- Maximiza la disponibilidad
- Acorta el tiempo de mercadeo
- Mejora el diseño del producto
- Reduce los costos de garantía y costos de reparación
- Proporciona mejoras en el campo de la seguridad del producto
- Garantiza el retorno de la inversión
| Prediccion MTBF:
Realiza cálculos de tasa de fallo y MTBF para bloques y componentes, utilizando para ello métodos y condiciones de predicción
- Predice tasas de fallo según:
- MIL-HDBK-217F Notice 2
- 217Plus
- British-Telecom HRD5
- Siemens SN-29500
- IEC62380 - RDF2000 / UTEC80810
- NSWC98 mechanical
- Non-Operating (RAC Tool kit)
- Bellcore Issue 6
- CNET 2000
- Chinese GJB299
- FIDES, pronto disponible
- Posee librerías de componentes (solo para M217, HRD5 y Bellcore)
- Posee interfase que posibilita la importación directa de archivos CAD/CAE con el fin de importar su lista de componentes dentro del CARE-MTBF
- Mentor Graphics
- Cadence
- Or-Cad
- Excel CSV
- ERP – SAP
- ERP – MFG-Pro
- Cambios globales, optimización y sensibilidad de curva para: Temperatura Ambiente/Carcaza, Niveles de calidad, Condiciones Ambientes y métodos de predicción
- Gestiona árboles de proyecto, CORE Database y generador de reportes HTML.
- Utiliza modelos de predicción definidos por el usuario, para componentes y ensamblajes, basándose en datos de campo.
- Provee tres tablas de tipo Pareto: Reference-Designator, Part-Numbers y Part-Categories
Asignacion MTBF:
Algoritmo de asignación Top-Down para requerimientos RAMS - modelo serial.
Para modelos con redundancias, el modulo RBD es utilizado.
|
|
 |
 |
|
