Reliability, Availability, Maintainability and Safety (RAMS) Consulting
Failure rate calculation is quite simple and straightforward for systems with no redundancies and components with a constant failure rate: one can simply sum the components’ failure rates.
In these cases, the Mean Time Between Failures (MTBF) is also easily calculated:
MTBF = 1 / Tasa de falla
However, systems with fault tolerance, redundancies, and components that age (increasing failure rate in time) are harder to model. Additional details that may affect the system reliability model are: operation profile, spare parts logistics, and scheduled inspections and maintenance.
We at BQR have vast experience with reliability modeling of complex systems, using our software tools:
Fault Tree Analysis which supports common causes and nested common causes
apmOptimizer
BQR also performs Monte Carlo simulations that can be adapted to fit special cases.
BQR’s advanced tools for reliability modelling:
Diagrama de bloques de confiabilidad (básico)
Se utiliza para modelar sistemas con dependencias de bloque estándar (Serie, Paralelo, K fuera de N y Stand-By), con varias políticas de reparación (Caliente, Frío) y distribuciones de fallas.
RAM analysis - Reliability Block Diagram Software
Diagrama de bloques de confiabilidad (red)
Se utiliza para modelar sistemas con dependencias de bloque no estándar.
Diagrama de bloques de confiabilidad de red
Simulaciones de Monte Carlo
Se utiliza para trazar la disponibilidad de puntos y otros parámetros dependientes del tiempo.
Resultados de la simulación de Monte Carlo para dos bombas que funcionan en el modelo de espera
Cadenas de Markov
Se utiliza para modelar la carga compartida, piezas de repuesto compartidas y otros sistemas donde la tasa de falla de los componentes depende de otros componentes.
Modelo de Markov
Análisis del árbol de fallos
Se usa principalmente para análisis de seguridad, apoyando causas comunes anidadas.
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