Produktlebenszyklus-Management (PLM)

Product Lifecycle Management (PLM) ist ein Fluss komplexer Engineering-Aufgaben, angefangen von der Definition der Produkt- / Asset-Anforderungen bis hin zum Betrieb des Assets und dem Beginn des Service Lifecycle Management (SLM).
Der Entwicklungsprozess fortschrittlicher Produkte oder Systeme ist komplex und umfasst viele parallele Prozesse, darunter: Konzept, detailliertes Design, Integration, Management von Subunternehmern, Anforderungen und Analysen für Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit und Sicherheit (RAMS), Entwurfsprüfungen und Tests.

Herkömmliche RAMS-Analysen finden statt, nachdem der größte Teil des Entwurfs abgeschlossen ist, da die Eingabe für die Analysen (Stückliste, Fehlerraten, Fehlermodi, MTTR) vorher nicht verfügbar ist. BQR bietet eine breite Palette von Tools und professionellen Services, mit denen RAMS-Überlegungen so früh wie möglich im Design umgesetzt werden können, darunter:
• Zuverlässigkeitszuweisung für grobe Analysen während der Konzeptphase
• Analyse und Leistungsreduzierung von Bauteilen, schematische Überprüfung, Entwurfsanalyse und Entwurfsfehlererkennung für elektronische Schaltungen
• Plugins für ECADs (Altium, OrCad und Mentor) für schnellen Stücklistenimport und RAMS-Analysen

 

Liste der RAMS-Tools, die BQR anbietet für Product Lifecycle Management (PLM) vom Vorkonzept bis zum finalen Design:

Thema	Bedeutung
Zuverlässigkeitszuweisung CARE-RBD-Zuordnung	Weisen Sie Komponentenfehlerraten zu, um die Zuverlässigkeitsanforderungen auf Systemebene zu erfüllen.
Fehlermodi und Effektanalyse (FMEA) CARE-FMEA	Überprüfen Sie die Wirkungsketten vom Komponentenausfallmodus bis zur Systemebene. Identifizieren und mindern Sie Single Points of Failure.
Schematische Übersicht für elektronische Schaltungen fiXtress-ASR	Logische Analyse eines elektronischen Schaltungsentwurfs, um Entwurfsfehler zu erkennen.
Elektrische Spannungsanalyse und Leistungsreduzierung fiXtress-Stress-AnalysefiXtress-Derating	Berechnet den Betriebspunkt jeder elektronischen Komponente (Leistung, Spannung, Strom und Temperatur) gemäß ihrer Funktionalität in der Schaltung durch Simulation und vergleicht ihn mit einem vordefinierten Derating-Kriterium (gemäß der Feldbetriebsumgebung). Dies hilft bei der Identifizierung von Überbeanspruchung, Spannungsfehlanpassung und anderen Konstruktionsfehlern.
Zuverlässigkeitsanalyse CARE-RBD apmOptimizer	Berechnen Sie die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit komplexer Systeme unter Berücksichtigung von Redundanzen, Fehlertoleranz, Reparaturrichtlinien und Logistik.
Fehlermodi, Auswirkungen und Kritikalitätsanalyse (FMECA) CARE-FMECA	Ähnlich wie bei der FMEA werden Komponentenausfallraten verwendet, um eine höhere Analysegenauigkeit zu erzielen. FMECA ist eine Analyse von unten nach oben.
Testbarkeitsanalyse CARE-Testbarkeit	Analyse der optimalen BIT (Built In Test) und ATE (Automatic Test Equipment) Fähigkeiten, um Fehler zu erkennen und zu isolieren.
Fehlerbaumanalyse (FTA) CARE-FTA	Während FMECA die möglichen Auswirkungen einzelner Fehlermodi von unten nach oben analysiert, analysiert FTA Kombinationen von Ereignissen, die zu Sicherheitsereignissen führen können, in einem Top-down-Ansatz.
Wartbarkeitsanalyse apmOptimizer	Schätzen Sie die durchschnittliche Reparaturzeit (MTTR), Ersatzteile und Logistik, Wartungsaufgaben, vorbeugende Wartung und Inspektionspläne.
Planung und Optimierung von Wartung und Logistik apmOptimizer	Optimieren Sie den Wartungs- und Logistikplan, um die Kosten zu minimieren und gleichzeitig eine hohe Anlagenverfügbarkeit aufrechtzuerhalten.
Lebenszykluskosten (LCC) apmOptimizer	Berechnen Sie die erwarteten Wartungs- und Betriebskosten für die Produkt-/Anlage-/Flottenlebensdauer. Dies ermöglicht es, verschiedene Wartungsrichtlinien und IIoT-Lösungen zu vergleichen und geschäfts- und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Felddatenanalyse (AUFRUHR) BQR-Digital	Wenn die Anlage in Betrieb ist, werden Fehler- und Wartungsdaten gesammelt. Die Analyse der Felddaten liefert reale Fehlerverteilungen, Reparaturzeiten und PF-Zeiten (Zeit vom potenziellen Fehler bis zum tatsächlichen Fehler). Die resultierenden Daten können genutzt werden, um die Wartung und Logistik weiter zu optimieren.