可靠性工程是指在发生故障或故障之前赋予工作设备或机械可靠性的术语。为此，Reliability Engineering试图通过数值和概率方法来衡量或量化风险，包括停机或发生缺陷的成本以及生产系统中任何设备或要素发生故障的概率估计。 。
基本概念
工程
“工程学被称为该学科的名称，该学科负责研究和应用由此产生的知识和经验，从而通过设计，技术和问题来解决影响对人类。” （Ucha，2009年）
工程师负责运用数学和精确科学的知识来解决社会中的问题，就像他们利用这些知识来创造创新的发明一样，这些发明旨在提高人们的生活质量并更快地解决问题。和高效。
可靠性
“这是团队在特定时期内在特定使用条件下完成特定任务的可能性。” （BS集团）
从维护点的角度来定义可靠性，旨在确定设备在出现故障或缺陷之前的持续时间或使用寿命。可以从故障频率测量设备的可靠性，这将使我们能够通过计算概率分布来进行故障预测。
维护类型
修复性维修
正是这种维护致力于修复日常出现的所有设备故障或缺陷。这种类型的维护是中小型工业中最常见的一种，其中没有预防性控制或指标，甚至没有故障或故障历史记录。
预防性的维护
这种类型的维护旨在使所有设备处于最佳水平，也就是说，它寻求执行事先计划好的维护计划，尽管某些设备或机械没有任何故障症状，但仍要进行维护。主要是在这种类型的维护后附有供应商的指示，其中供应商确定设备可以保证运行的持续时间或最大估计时间。
预测性维护
这种类型的维护更为先进，它试图通过物理或数学模型来预期维护，以使得必须了解设备的可操作性和当前状态，其中的变量包括（振动，温度，功率，转速RPM）。
零小时维护（大修）
这种类型的维护是预防性的，主要目的是使设备处于“零小时运行”状态，也就是说，设备中所有遭受磨损的部件都将被更换。这样做的目的是确保设备在更长的时间内正常运行，并以编程的时间间隔执行。
使用中的维护
它是指设备具有的基本用途的维护，主要由设备操作员执行。这种类型的维护往往是非常基本和本能的，例如目视检查，清洁，润滑。进行此类维护很可能，操作员必须事先进行设备使用和维护方面的培训。
维修型号
与维护类型不同，“维护模型”是指为组织中不同团队实施维护而实施的不同策略。生产区域中的不同设备很有可能需要独家维护模式或这些模式中的几种的组合。确定哪个模型适用于公司的每个团队很重要。
纠正模型
它是最简单，最基础的模型。它是指对公司而言不是技术和经济问题的所有维护，因为它可以由设备操作员执行。此类维护可以是目视检查，设备清洁和润滑。
条件模型
这种类型的维护旨在执行测试或试验，以寻找可能的故障或表明设备无法正常工作的迹象。如果发现设备中有异常迹象，可以进行预防性维护或零小时工作，以确保设备保持正确的运行状态。这种类型的模型可以应用于很少使用的设备，甚至可以应用于组织中的关键设备。
系统模型
这种类型的模型主要应用于中型设备，在这种设备中，如果出现故障症状，则需要遵循以下步骤的算法以及要执行的任务。根据故障的需要或严重程度，可以执行测试以确定需要完成的维护程度，添加更多维护任务或不添加维护任务。可以在车辆发动机的维护中看到这种维护，这取决于行驶里程，执行一个或多个步骤。
高可用性模型
此类维护模型适用于所有关键设备，也就是说，适用于利用率较高（90％或更高）的设备。因此，这种类型的设备不会遭受任何类型的故障或故障，因为那样会给组织造成严重的经济损失。该设备的维护可以在进行中或提前进行，在对设备进行全面彻底的检查时，将“零小时”的想法应用到所有遭受磨损的部件都被100％更换。值得一提的是，这种类型的维护不一定必须年复一年地保持一致。
成本风险分析
风险指标
风险评估是通过概率分析进行的，为此，需要事件或突发事件的样本，通过这些样本可以计算出设备故障或故障的可能性。可靠性的基本数学模型如下：（可靠性的概率= 1-故障的概率）。
风险分析使组织能够做出投资决策。为此，要考虑两个重要方面：风险曲线（风险=故障概率X故障成本）和维护成本。旨在使维护成本与发生故障或计划外停工的风险成本保持平衡，以减少由于设备故障或故障对组织造成的负面经济影响。
维修费用表
可靠性指标
- 平均寿命：指不可修复组件之一发生故障的预期时间（示例5000小时）每年的故障频率：一年中某个单元发生的预期故障数（示例1故障/年）。不可用：设备预计将不可用的小时数（例10小时/年）负载损失：每年未参加的预期值（例135.6W）平均维修时间：每次维修的预期时间（例7.5小时） /赔偿）容忍度：指每年无法满足需求的预期小时数（例如0.1小时/年）耐久性：接触器，开关或隔离器在进入其之前可以执行的操作数过期时间（示例2500操作）。
分析或可靠性研究的类型
定性与定量
定性的：这是一种主观的评估，在此过程中未建立指标或数字。这种类型的分析无法替代或进行经济分析。
定量的：这种评估是客观的，在这种类型的分析指标中，可以建立确定性或概率性的例子（例如80％的失败概率，65％的可靠性，30％的保证金）。
确定性与概率性
确定性：它是指所有可以计算并被认为是固定的变量。为了确定它们的值，有必要确定对系统建模的所有因素。这种方法消除了其值的不确定性，这要归功于使用可以确定参数值的方程式。示例（压力=力/面积）。
概率：所有那些不精确且以概率形式表示的值，它们表示的值被认为是随机的。这些类型的变量可以确定事件发生与否的风险。（Z值= 0.10％的故障示例P.）。
分析与模拟
分析性：系统由数学模型（方程式或方程组）表示，在该模型中评估可靠性并提供直接的数学解决方案。其中一些工具使用框图或马尔可夫过程。
仿真：对其进行数值评估，并对系统的行为进行仿真，评估可靠性指标。结果必须通过专门的仿真软件运行，并且必须分析获得的结果。示例（使用仿真程序，例如Promodel或Simio）。
历史与预测
历史记录：它基于性能数据或历史索引。它们主要通过描述性统计来建立。示例（频率，比对，故障频率表）。
预测性：可靠性值是通过概率函数在瞬间或将来一段时间内确定的。示例（LOLE = 0.1天/年，每次中断的预期时间= 4天，预期的故障频率= 5次关闭/年）。
失败概率计算
数据分析过程
组织中的每个设备都有其自身的故障风险，可以通过对故障历史记录的分析来确定这种故障风险。如果数据数量等于或大于三十个数据（N> 30个数据），我们可以认为统计上良好的故障历史记录是可靠的。如果我们的数据量较小，我们会增加结果偏差的可能性。
依靠良好的数据历史记录，我们可以继续分析数据。数据分析过程如下。
维护中的数据分析过程
数据分析过程的主要目标是找到代表被分析组件故障行为的概率分布。以下是最常见的分布：
- NormalExponentialUniformLogNormalGammaWeibull
正态分布（示例）
| 发动机故障时间 | |||||
| 1.30 | 2.47 | 4.37 | 4.07 | 2.33 | 2.74 |
| 3.37 | 2.20 | 1.46 | 3.34 | 0.80 | 1.25 |
| 2.60 | 1.67 | 3.11 | 3.39 | 0.27 | 2.25 |
| 1.17 | 1.29 | 3.85 | 2.34 | 1.91 | 0.94 |
| 3.70 | 1.67 | 1.15 | 0.05 | 3.36 | 1.81 |
直方图-维护中的图表和分布
数据以正态分布分布，均值= 2,207（年），标准差= 1,144（年）。
- 设备在使用4年后会失效的概率是多少？
答：设备在使用后的头四年内发生故障的概率为94.14％
- 设备在使用3到4年后会发生故障的概率是多少？
答：设备在使用3年至4年后将发生故障的概率为18.55％
维修外包
当一个组织不具备独自进行维护所需的全部知识，手段或工具时，就需要雇用该组织外部的承包商。
这些外部承包商可以是其他个人或组织，其特征是专门从事某些设备和/或服务。维护也可以由经过培训或专门对其产品进行培训的同一供应商或制造商进行。
重要的是，在使用任何维护服务之前，您必须确保将要加入的公司或承包商具有执行工作所需的足够的技术知识和工具。为了降低承包商倒闭的风险，很有可能必须商定不同百分比的保证金，以确保组织保证了维护投资的安全。
这种类型的维护的特征之一是它们往往是通常昂贵的替代方案，主要是应避免这些类型的维护，因为它会产生对第三方的某种依赖。最可取的是，公司具有应变能力，并逐渐获得基本知识和工具，能够以自己的方式进行组织的维护。
参考资料
BS集团。（sf）。维护管理中的推进剂可靠性指标。于2018年12月12日从bsgrupo.com检索：https://bsgrupo.com/bs-campus/blog/Indicadores-de-Confiabilidad-Propulsores-en-la-Gestion-del-Mantenimiento-94
LGGarcía（2014年11月12日）。可靠性工程。于2018年12月16日从Gestiopolis检索：https://www.gestiopolis.com/ingenieria-de-confiabilidad-1/
雷诺韦特克。（sf）。维修类型。于2018年12月16日从renovetec.com检索：http://www.renovetec.com/590-mantenimiento-industrial/110-mantenimiento-industrial/305-tipos-de-mantenimiento
Ucha，F.（2009年5月13日）。工程的定义。于2018年12月16日从DefinitionABC检索：https://www.definicionabc.com/general/ingenieria.php
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