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定量可靠性优化(QRO)

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定量可靠性优化(QRO)是一种动态可靠性分析模型,在其他现有可靠性模型的最佳元素上合成和扩展,同时引入了新的数据科学和分析概念,以推动改进和战略性平衡的可用性,过程安全和支出性能。

在过去的几十年里,为了减少复杂处理设施(如炼油厂、化工厂和发电设施)的停机时间和优化可靠性,已经创建了许多项目。这些计划包括但不限于:可靠性中心维护(RCM)基于风险的检验(RBI),可靠性可用性可维护性(RAM),失效模式和效果分析(FMEA)机械完整性(MI),备件优化,先进的条件监控。虽然这些模型中的每一个都对世界各地的许多公司增加了相当大的价值,但从过去的十年来,他们看到的改进已经升级。

定量可靠性优化(QRO)应用高级数据科学原则,以实现可靠性和运营领导者,以提高和简化复杂的可靠性决策。因此,设施可以获得更大的洞察力和信心,他们如何以最低的成本在其系统中推动更好的性能。

下表说明了定量可靠性优化(QRO)和现有的一些可靠性模型之间的一些差异。

可靠性模型比较

定量可靠性优化(QRO)可以通过三种方式向工厂负责人提供优化的可靠性计划:

  1. QRO将每个故障和数据点连接到整个系统。为了优化一个系统,分析必须涵盖这个系统。QRO不是在单个资产或特定失效模式上隔离模型,而是在统计上将系统的所有组件关联到一个分析中。QRO的分析可以覆盖特定设施的数千种资产,如果建模的是整个舰队或供应链,则可以覆盖更多资产。所有这些资产的统计关系使人们能够理解关键数据和特定的故障点是如何与整个系统的生产或可靠性影响相关的。

  2. QRO通过量化不确定性来改善失效模型。QRO对系统中的每个故障点执行数据驱动分析,以便为其在时间期前的失败概率的独特概率上定量建模。Qro而不是仅提供单个概率编号,而不是称为寿命变化曲线(LVC)的高级模型。LVC预测失败概率的分布给出了今天已知和未知的水平。结果,可以将其在泵上的停滞转子或管道壁中的泄漏的任何故障 - 可以准确地建模,因为预期的故障和与故障曲线上的那点相关联的不确定性可以准确地建模。

  3. QRO为整个设备提供了一个动态可靠性模型。QRO模型由相关数据源不断更新,以便这些数据点中的关键更改,无论是在过程,操作,维护,检查或经济学中,更新每个故障点的LVC。因此,设施领导能力可以看出他们的数据的变化如何影响整个系统的可靠性。此外,推荐的数据收集来自检验和操作员人行道等初始研究的任务提供了用于微调模型预测的额外信息。这些动态更新和能够了解它们如何影响系统的可靠性,提高了设施领导者的整体信心,即他们为其设施提供最佳可靠性决策。

将所有设备、故障点和关键数据结合到一个分析引擎中,提供了对工厂范围内可用性的新见解。这推动了更好的战略投资决策和战术数据驱动的可靠性规划。在实施QRO之后,工厂管理及其支持的维护、检查、操作和可靠性部门将能够准确地看到以前的支出是如何、何时、何地导致了业绩的提高,并增加了可测量的预测信心。

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