- 实现计划的生产目标达到并超出客户对设备功能和使用寿命的期望提高系统可用性和可靠性增加产品销售量并延长保修期减少生产设备和系统发生故障的可能性。
可靠性工程的研究与开发集成了许多变量，参数和指标，根据（Mexicanos，2012年）所述的几个：
- 故障可靠性可用性概率分布非参数分布参数分布不确定性，间隔故障概率风险失效时间平均失效时间平均修复时间平均故障间隔时间正常运行时间随机变量或随机失效率等。
构成系统可靠性的变量数量可以考虑分析复杂性所需的数量。对于复杂的案例，没有简单的解决方案。它需要深化，分析，测量，预测，限制和管理系统本身，以实现预期的结果。
可靠性和维护
可靠性-维护关系是组织中相互依赖的实践。看来，为了保证设备的可用性而进行维护的需求已被可靠性的出现和发展所取代，而可靠性是数学科学的一个分支。
从维护的角度来看，除了基于允许连续运行的预测和物理动作来保证系统的运行功能之外，还有其他工作要做。它不仅是运作的保证，而且是对未来事件的研究和分析，以便始终保持领先地位。
维护科学很复杂，因为它涉及不可预见的真实事件中的变量，集成了高级数学计算，使用概率和统计信息作为基本工具，在实际情况下实践最佳解决方案以及在某些情况下获得最佳结果。
没有可靠性就不可能谈论维护。维护基本上可以提供信心；也就是说，以组织要求的正确顺序和时间开发流程的可靠性。
作为可靠性的科学，已经从最简单的方面到基于变量的最现代的维护管理系统研究了维护，在这些实践中，最著名的就是基于风险的维护。
专业维修
根据历史的发展，可以根据不同的概念对维护任务进行分类。可以找到每个变量的变量，例如渐进，技术，渐进，对症维护，轻度或深度维护的概念，以及改进维护，机会等概念，可以参考这些变量。在专门的维护书籍中。（Rincón和Cortes Robles，2011年）
下面列出了组织中经常应用的某些类型的维护：
- 纠正性维护（MC）预防性维护（MP）预测性维护（CBM）以可靠性为中心的维护（RCM）总生产性维护（TPM）基于状态的维护（CBM）知识性维护（KBM）
之所以提到维护类型，是因为它们在可靠性方面非常重要。它们是紧密联系且相互依赖的。对运行可靠性的研究基本基于维护实践和技术以及可维护性的技术原理。
可靠性工程开发
- 诊断。回顾设备，系统或过程的当前状态可以确定它们的状态并预测其未来的行为。其目标是确定可降低成本的预测性措施。可靠性。研究和分析设备历史数据的一部分，尤其是在故障和维修数据中。基于故障历史记录和统计信息。基于恶化的可靠性分析。它着重于了解发生故障的情况，因为对于这种分析，故障是恶化的最后一步。其权重的百分比介于1％和100％之间。可维护性。除了估计维护的计划停机时间外，还应研究停机时间和设备维修时间。可维护性取决于设计和适当的工作条件。可用性。该指标指示团队完成其职能所需的总时间。它可能处于运行状态，如果处于运行状态，则可用性值。时代。在开发中，它指示多个参数，故障时间，直到计划维护的运行时间，自上次故障发生以来的时间。停机时间分析。它分析两种类型的时间：维护时间和维修时间。停机时间变量的分析称为可维护性。
组织中的运营可靠性
它的开发侧重于持续改进过程，并结合了一系列工具（例如诊断，分析和技术），从而优化了生产过程的管理，计划，执行和控制。
运行可靠性系统需要分析四个指标，即人员可靠性，设备可维护性，设备可靠性和过程可靠性。
在运营中执行可靠性需要改变组织的文化，它必须适应新的流程，调整程序，对生产力的理解和理解方式以及符合业务目标的新愿景。
开发运营可靠性的过程要求使用称为可靠性工具的实施策略。
运行可靠性工具
作为方法论过程的可靠性是基于工具的，目的是允许以系统的方式评估组织的资产，并以此定义其运营水平，风险和其他生产率策略。
仅提及了一些，其中很常见的是从这些工具中找到组织中的活动流程：
- 关键性分析（CA）失败和关键性模式与效果分析（FMEA）生命周期成本（LCC）根本原因分析（RCFA）成本风险收益分析（BRCA）基于风险的检查（RBI） ）。
结论
研究可靠性的实践为机构提供了保证其运营和生产过程连续性的保证。由于不断需要确保在面对需求和生产要求时进行操作，因此这种做法获得了优势。
可靠性与维护密切相关。它是维护策略，实践和方法的本质和支持。整个分支机构和专门研究取决于确定其实践的量化基本原理。
这样就可以确保任何不采取可靠性实践措施的机构都将面临程序失灵，延迟，停工甚至损失的迫在眉睫的风险。
在运营方面，由于故障造成损失的百分比更高的机构，被称为可靠性水平很高，因此其运营费用减少而利润增加。
建议的论文题目
目的
通过钢铁行业生产设备的可靠性工程，实施基于风险的维护模型。
参考资料
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