Métodos de cálculo para RAMS

When designing critical products / systems, Reliability, Availability, Safety, and Maintainability (RAMS) aspects have to be accounted for.
Se definieron estándares para análisis RAMS en muchas industrias, por ejemplo: RAIL [1] [2] [3], aeroespacial [4], defensa [5], automotriz [6] y dispositivos médicos [7].
Los estándares definen el tipo de análisis que deben llevarse a cabo. La siguiente tabla presenta análisis comunes:

Tema Análisis Sentido
MTBF Tiempo medio entre fallos Calcule el MTBF de componentes y ensamblajes, teniendo en cuenta el entorno y el perfil de operación.
Los cálculos de MTBF son la base para los análisis de seguridad, confiabilidad y mantenibilidad.
La seguridad Modo de falla, efectos y análisis de criticidad (FMECA) [8] Analice las consecuencias de los modos de falla única (frecuencia, gravedad y riesgo)
La seguridad Análisis de árbol de fallas [9] (TLC) Calcule la tasa de ocurrencia y la probabilidad de eventos de seguridad que resultan de combinaciones complejas de sub-eventos
Fiabilidad y disponibilidad Diagrama de bloques de confiabilidad [10] (RBD) Calcule la confiabilidad, disponibilidad, tiempo medio entre fallas (MTBF) y tiempo medio para restaurar (MTTR) de sistemas complejos, dependiendo de las funcionalidades mínimas requeridas que permiten que el sistema funcione.
Fiabilidad y disponibilidad Cadenas de Markov [11] Las cadenas de Markov permiten analizar sistemas complejos modelando cada posible estado del sistema y las tasas de transición entre los estados.
Mantenibilidad Disponibilidad de repuestos en stock Calcule la probabilidad de que haya un repuesto disponible en el stock bajo demanda.
Mantenibilidad Efecto de repuestos sobre disponibilidad operativa Calcule la disponibilidad operativa del sistema y tenga en cuenta el mayor tiempo de restauración debido a la escasez de repuestos.
Mantenibilidad Análisis de Testabilidad [12] Diseñe un plan de prueba integrada (BIT) para una alta cobertura de los modos de falla y un rápido aislamiento de fallas.

Tabla 1: análisis de RAMS clave

 

FMECA trata los efectos de un solo evento de modo de falla, por lo tanto, este cálculo es bastante sencillo.

Otros cálculos pueden volverse bastante complejos debido a la interdependencia entre los estados de los componentes del sistema analizado.
Ejemplo:
Un stock central proporciona repuestos para dos helicópteros. Cuando un helicóptero consume una pieza de repuesto, se reduce la disponibilidad de piezas de repuesto para el segundo helicóptero.

Hay dos tipos de métodos para calcular el comportamiento de sistemas complejos:

  • Analítico: uso de ecuaciones e integración numérica
  • Simulación de Monte Carlo: simula muchos escenarios posibles provocados por eventos aleatorios

Cada método tiene ventajas y desventajas que dictan cuándo debe usarse cada método.

La siguiente tabla resume las ventajas, deficiencias y usos de cada método:

 

  Analítico Simulación
Ventajas Cuando el algoritmo analítico se diseña cuidadosamente [13], se puede obtener una alta precisión en un tiempo de cálculo muy corto. Por ejemplo: requisito de probabilidad de falla inferior a 10-9 por hora de vuelo se puede verificar fácilmente. La simulación puede ser muy flexible, permitiendo modelar sistemas altamente complejos con supuestos mínimos.
Desventajas Las aproximaciones a menudo tienen que ser empleadas para permitir el cálculo analítico. Para el análisis de seguridad, las aproximaciones deben ser el "peor de los casos", es decir, proporcionar un límite superior a la probabilidad de falla. Para lograr una alta precisión, se deben realizar y promediar muchas simulaciones. Esto puede requerir muchos recursos de computación y tiempo.
Usos La seguridad

El Análisis de árbol de fallas a menudo se usa para la probabilidad de ocurrencia de eventos de seguridad. El cálculo analítico permite un análisis rápido y preciso.

 

Optimización de repuestos

El objetivo de la optimización de repuesto es encontrar la combinación más barata de piezas de repuesto que proporcione la disponibilidad del sistema requerida. El uso de cálculos analíticos rápidos permite escanear rápidamente muchas opciones de ahorro. Cuando se combina con un motor de optimización inteligente, se puede lograr la combinación óptima de repuestos.

 

Disponibilidad

La disponibilidad en estado estable (disponibilidad del sistema después de un tiempo suficientemente largo, cuando las correlaciones entre los componentes del sistema decaen) se puede calcular de forma rápida y precisa.

 

El costo del ciclo de vida

El límite superior del costo del ciclo de vida promedio y los componentes del costo promedio para cada año de vida se pueden calcular rápidamente.

Disponibilidad y confiabilidad

Las simulaciones de Monte Carlo pueden proporcionar la disponibilidad y confiabilidad del punto (una curva de disponibilidad / confiabilidad en el tiempo), teniendo en cuenta las correlaciones entre la edad operativa de los componentes.

 

El costo del ciclo de vida

Al adjuntar un costo a todos los eventos, se puede calcular el costo del ciclo de vida, incluida una curva que muestra cómo se acumulan los gastos con el tiempo.

Tabla 2: comparación de cálculos analíticos con simulaciones de Monte Carlo

 

BQR proporciona una solución completa para análisis RAMS, que cubre una amplia variedad de software analítico y de simulación Monte Carlo

Predicción MTBF

  • Apoyar todos los estándares
  • Bibliotecas reutilizables
  • Web o escritorio
Screenshot of MTBF prediction software
Vista de resumen de cálculo

FMECA

  • Apoyar todos los estándares
  • Bibliotecas de modos de falla
  • FMEA / FMECA / RPN
Risk Matrix, screenshot of FMECA software
Matriz de riesgo

TLC

  • Apoyar causas comunes
  • Conjuntos de corte
  • Análisis de sensibilidad
FTA traditional view
Vista tradicional del TLC

Testability / Diagnostics Analysis

  • Detection and Isolation analyses
  • Biblioteca de pruebas
  • Informes detallados
FMEDA
BIT y listas de prueba

RBD

  • Admite redes RBD
  • simulación del Monte Carlo
  • Biblioteca de equipos
RAM analysis - Reliability Block Diagram Software
Diagrama de bloques de confiabilidad de red
Reliability Block Diagram Software - Monte Carlo simulation
Resultados de la simulación de Monte Carlo para dos bombas que funcionan en el modelo de espera

Cadena de Markov

  • Compartiendo carga
  • Disponibilidad de repuestos
  • Probabilidad de falla de RAID
Reliability Block Diagram Software - Markov Models
Modelo de Markov

Optimización de repuestos y costo del ciclo de vida

  • Admite logística de varios niveles
  • Acciones compartidas y exclusivas
  • Cuentas para el modelo de confiabilidad del sistema
Modelo de disponibilidad de repuestos

Bibliografía

[1] EN 50126: 2017 Aplicaciones ferroviarias. La especificación y demostración de confiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad (RAMS). Proceso RAMS genérico.
[2] EN 50128: 2011 Aplicaciones ferroviarias. Sistemas de comunicación, señalización y procesamiento. Software para sistemas de control y protección ferroviarios.
[3] EN 50129: 2018 Aplicaciones ferroviarias. Sistemas de comunicación, señalización y procesamiento. Sistemas electrónicos de señalización relacionados con la seguridad.
[4] SAE ARP4761: 1996 DIRECTRICES Y MÉTODOS PARA REALIZAR EL PROCESO DE EVALUACIÓN DE SEGURIDAD EN SISTEMAS Y EQUIPOS AÉREOS CIVILES.
[5] MIL-STD-882E: 2012 Seguridad del sistema.
[6] ISO 26262: 2018 Vehículos de carretera Seguridad funcional.
[7] ISO 14971: 2007 Dispositivos médicos: aplicación de la gestión de riesgos a dispositivos médicos.
[8] IEC 60812: 2018 Modos de falla y análisis de efectos (FMEA y FMECA).
[9] IEC 61025: 2007 Análisis de árbol de fallas (TLC).
[10] IEC 61078: 2016 Diagramas de bloques de confiabilidad.
[11] IEC 61165: 2006 Aplicación de técnicas de Markov.
[12] MIL-HDBK-2165: 1995 MANUAL DE TESTABILIDAD PARA SISTEMAS Y EQUIPOS, DOD.
[13] AS &. Y. Bot, "Análisis de árbol de fallas, ¿qué tan preciso es?" En ESREL 2017, 2017.