Product Lifecycle Management (PLM)

La Gestión del ciclo de vida del producto (PLM) es un flujo de tareas de ingeniería complejas que comienzan desde la definición de los requisitos del producto / activo, y hasta el punto donde el activo está operando y comienza la Gestión del ciclo de vida del servicio (SLM).
El proceso de desarrollo de productos o sistemas avanzados es complejo e incluye muchos procesos en paralelo, incluidos: concepto, diseño detallado, integración, gestión de subcontratistas, requisitos y análisis de confiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad (RAMS), revisiones de diseño y pruebas.

Los análisis RAMS tradicionales tienen lugar después de que la mayor parte del diseño esté completo porque la entrada para los análisis (lista de materiales, tasas de falla, modos de falla, MTTR) no está disponible antes. BQR proporciona una amplia gama de herramientas y servicios profesionales que ayudan a implementar consideraciones RAMS lo antes posible en el diseño, que incluyen:
• Asignación de confiabilidad para un análisis aproximado durante la etapa conceptual.
• Análisis y reducción de tensión de componentes, revisión esquemática, análisis de diseño y detección de errores de diseño para circuitos electrónicos.
• Complementos para ECAD (Altium, OrCad y Mentor) para importación rápida de BOM y análisis RAMS

 

List of RAMS tools BQR offers for Product Lifecycle Management (PLM) from preliminary concept to final design:

Product Lifecycle Management
Tema Sentido
Asignación de confiabilidad
Asignación CARE-RBD
Allocate component failure rates in order to meet the system level reliability requirements.
Análisis de modos y efectos de falla (FMEA)
CARE-FMEA
Review the chains of effects from component failure mode, up to the system level. Identify and mitigate single points of failure.
Revisión esquemática de circuitos electrónicos.
fiXtress-ASR
Logical analysis of an electronic circuit design in order to identify design errors.
Análisis de tensión eléctrica y reducción de potencia
Análisis de estrés-estrésReducción de tensión
Calcula el punto operativo de cada componente electrónico (potencia, voltaje, corriente y temperatura) de acuerdo con su funcionalidad en el circuito por simulación, y lo compara con un criterio de reducción predefinido (de acuerdo con el entorno de operación de campo).
Esto ayuda a identificar sobre estrés, desajuste de voltaje y otros errores de diseño.

Análisis de fiabilidad

CARE-RBD

apmOptimizer

Calculate the Reliability and Availability of complex systems, accounting for redundancies, fault tolerance, repair policies and logistics.
Modos de falla, efectos y análisis de criticidad (FMECA)
CUIDADO-FMECA
Similar a FMEA, usando tasas de falla de componentes para lograr una mayor precisión de análisis.
FMECA es un análisis de abajo hacia arriba.
Análisis de Testabilidad
CUIDADOS-Testabilidad
Analysis of optimal BIT (Built In Test) and ATE (Automatic Test Equipment) capabilities to detect and isolate failures.

Análisis de árbol de fallas (TLC)

CUIDADO-TLC

While FMECA analyzes the possible effects of single failure modes bottom to top, FTA analyzes combinations of events that can lead to safety events in a top-down approach.
Análisis de mantenibilidad
apmOptimizer
Estimate Mean Time To Repair (MTTR), spare parts and logistics, maintenance tasks, preventive maintenance and inspection plans.
Mantenimiento y logística de planificación y optimización
apmOptimizer
Optimize the maintenance and logistics plan in order to minimize cost while maintaining a high asset availability.
El costo del ciclo de vida
(LCC)
apmOptimizer
Calculate the expected cost of maintenance and operation for the product / asset / fleet life. This allows to compare different maintenance policies and IIoT solutions, and conduct business and data driven decision making.
Análisis de datos de campo
(GRESCA)
BQR-Digital
When the asset is in service, failures and maintenance data is collected. Analysis of the field data provides real failure distributions, repair times, and P-F times (time from potential failure to actual failure). The resulting data can be used to further optimize the maintenance and logistics.