Olasılıkların Geliştirilmesi
RİSK DEĞERLENDİRME VERİLERİ
Risk değerlendirmelerini doldurmak için veri bulmak bazen sorunlu olabilir. Örneğin, bir analist, yeni, karmaşık bir sistem üzerinde bir arıza modu ve etki analizi gerçekleştirme sürecindedir. Analist, veri tablolarını çeşitli arıza modları için arıza oranlarıyla doldurmaya başladığında, bir tuğla duvara çarpar. Arıza oranı verisi yok. Soru daha sonra ne yapılacağı olur? “Bilimsel” vahşi bir tahmin (SWAG) yapın, uydurun (SWAG’dan daha kötü) veya bir konu uzmanı (KOBİ) bulun ve o kişiye bir SWAG yaptırtın mı?
Veriler, donanım arıza oranları ve insan hatası olasılıkları (HEP’ler) için birçok biçimde mevcuttur ve bu bölüm, verilerin nasıl bulunacağına ve/veya nasıl geliştirileceğine ilişkin örnekler sağlayacaktır.
Donanım Arıza Oranı Verileri
Gerçek anlamda, donanım arızası verilerinin elde edilmesi HEP’lerden çok daha kolaydır. Çoğu durumda, arıza oranı verileri sistemde olduğu kadar alt sistem ve bileşen seviyelerinde de mevcuttur. Donanım arıza oranı verileri imalattan, geçmiş verilerden, hükümet ve askeri el kitaplarından, kaza verilerinden veya kullanıcı tarafından yapılan testlerden elde edilebilir.
İmalat
Arıza oranı verileri, örneğin pompalar, valfler, motorlar, elektrik panoları, kontrolörler gibi belirli endüstriyel ekipman parçaları için ve hatta çipler, diyotlar ve dirençler gibi bileşenler için üreticiden alınabilir. Bu veriler genellikle bir ürün veri sayfasında sağlanır veya imalatçıdan talep edilebilir. Ek olarak, ürün veri sayfaları bazen ekipman için arıza modları sağlar. Örneğin, bir vana açılmıyor veya kapanmıyor mu ve kontrol paneli sahte sinyal gönderilmeyecek şekilde mi arızalanıyor?
Geçmiş Veriler
Birçok kuruluş, ürettikleri cihazlar veya sistemler hakkında, bu cihazlar veya sistemler için arıza oranlarını hesaplamak için kullanılabilecek dahili arıza bilgileri veritabanları bulundurur. Tasarım ve üretim açısından benzer olan yeni cihazlar veya sistemler için, benzer cihaz veya sistemlere ilişkin geçmiş veriler faydalı bir tahmin işlevi görebilir.
Hükümet ve Askeri El Kitapları
Güvenilirlik Bilgi Analizi Merkezi (RIAC), bileşenlerin güvenilirliğini ve arıza modlarını değerlendirmede kullanılmak üzere verileri derler ve ürünler geliştirir. Çeşitli bileşenler için arıza oranı verilerinin el kitapları, hükümet ve ticari kaynaklardan temin edilebilir. MIL-HDBK-217F, Elektronik Ekipmanın Güvenilirlik Tahmini, birçok askeri elektronik bileşen için arıza oranı verisi sağlayan askeri bir standarttır.
Ulusal laboratuvarlar, özel uygulamalarda çeşitli sistem ve bileşenlerin güvenilirliği ve arıza modları üzerinde de çalışmalar yapmıştır. Örneğin, Idaho Ulusal Laboratuvarı, füzyon test reaktörlerinde kullanım için bileşenlerin güvenilirliği konusunda çok sayıda çalışma yürütmüştür. Bu çalışmalardan elde edilen veri türlerini göstermektedir.
İş Sağlığı ve Güvenliği
Çalışanların iş sağlığı ve güvenliği Eğitimlerinin Usul ve Esasları Hakkında YÖNETMELİK
İSG yönetmelikleri
İSG KATİP
İş Güvenliği
iş güvenliği uzmanı görev, yetki ve sorumlulukları yönetmeliği 2020 pdf
6331 sayılı iş Sağlığı ve güvenliği Kanunu
İş Güvenliği Uzmanı
Ticari Veri Kaynakları
Ticari olarak temin edilebilen birçok hata oranı veri kaynağı vardır. Kayıp önleme el kitapları, sigorta şirketleri, veri madenciliği kuruluşları ve ticaret kuruluşları, risk değerlendirmelerine dahil edilmek üzere veri kaynakları olabilir.
Operasyonel Veriler ve Testler
Bir kuruluş içinde başarısızlık oranı verileri, bir tesis veya birden fazla tesis içindeki bileşenlerin arızalarından hesaplanabilir. Bu verilerin yararlı olması için arızaya ilişkin doğru kayıtların tutulması gerekir.
Bir risk değerlendirmesine yardımcı olan veri türleri şunları içerir:
• Cihaz arızalandığında kaç saat, talep veya seyahat süresi cihaz üzerindeydi?
• Başka hangi faktörler söz konusuydu?
∘ Ortam – sıcak, soğuk, ıslak, kuru.
∘ Periyodik bakım yapılıp yapılmadığı.
∘ Sistem nasıl çalıştırıldı?
Kazalara yol açan veya kazaların neden olduğu arızalar, arıza oranlarının belirlenmesine de yardımcı olabilir.
En doğru veri kaynağı, arıza verileri oluşturmak için gerçek cihaz veya sistemlerin örneklerini test etmektir. Bu genellikle aşırı derecede pahalıdır veya pratik değildir, bu nedenle genellikle bunun yerine önceki veri kaynakları kullanılır.
Arıza Oranı Hesaplamaları
Bir sistemin başarısızlık oranı genellikle zamana bağlıdır ve bu oran sistemin yaşam döngüsü boyunca değişir. Uçak yapısı, zamanla başarısız olan bir sistemin mükemmel bir örneğidir. Alüminyum veya kompozit olsun, yeni bir uçak yapısı vurgulanmamıştır. Bununla birlikte, zamanla ve binlerce döngü içinde bir uçak yapısı zayıflayabilir ve yorulma çatlakları geliştirebilir.
Aloha Airlines Flight 243’te feci bir dekompresyon meydana geldi ve 28 Nisan 1988’de Hilo’dan Honolulu, HI’ya yapılan bir uçuş sırasında 23 dakika sonra gövdenin bir kısmı koptu (6). Uçağın 89.000’den fazla uçuş döngüsü vardı. Uçak derisinin tahmini ömrü yaklaşık 75.000 devirdir.
Bir sistem için arıza verilerini gösterir. Başarısızlık oranları bu verilerden kolayca hesaplanabilir. Aslında, birkaç tür başarısızlık oranı hesaplanabilir.
Arızaları birkaç kutudan birine, yüksek saat sayısına (uzun ömürlü bileşenler), orta saat sayısına (orta ömürlü bileşenler) ve düşük saat sayısına (kısa ömürlü bileşenlere) bölmek suretiyle daha kaliteli bir oran belirlenebilir.
Bu durumda analist, bu değerler için kesintileri neyin oluşturduğuna karar verir. Bu tür oranlar, tartışılan arıza modu ve etki analizi gibi analizler için veya yönetime bir bileşenin ömrünün kabaca bir büyüklük mertebesinde tahminini sağlamak için faydalıdır.
Bu süreçteki ilk adım, kutuları inşa etmektir. Bu örnek için kutular gösterilmiştir. Bileşenler, arızalarına göre gruplandırılmıştır. Başarısız olmayan bileşenler, kutulardan çıkarılır. Bu yöntemi kullanmak, sekiz bileşenin uzun ömürlü olduğu, dokuzunun orta ömürlü olduğu ve üçünün kısa ömürlü olduğu gibi büyük miktarda bilgi sağlar.
Buna performans verileri de eklenebilir. Belki ömrü kısa olan bileşenler olumsuz bir ortama maruz kalmış veya daha iyi muhafaza edilmiştir. Tablo 9.3, verilerin çalışma sıcaklığına ve ilgili arıza oranlarına göre gruplandırılmasını gösterir.
İşçiler, yönetim ve meslekten olmayan insanlar bazen katı, soğuk bir sayı yerine bunun gibi niteliksel bir analizi anlayabilir. Bu örnekte, çalışma sıcaklığının düşürülmesinin bileşenin ömrünü uzattığı açıktır.
Bileşenlerin çalışma saatleri toplanır ve ardından arıza oranının nicel bir tahminini hesaplamak için bileşen sayısına bölünür.
MTBF genellikle başarısızlık oranı yerine kullanılır. MTBF, özellikle güvenlik sistemleri olmak üzere, arıza oranının yönetilmesi gereken sistemlerde önemli bir sistem parametresidir. MTBF, mühendislik tasarım gereksinimlerinde sıklıkla görülür ve gerekli sistem bakımı ve denetimlerinin sıklığını yönetir (1). MTBF, ünitenin tamir edilebileceğini varsayar. MTBF, aşağıda gösterildiği gibi toplam çalışma saatlerinin toplam arıza sayısına bölünmesiyle doğrudan hesaplanır.
Başka bir yararlı terim, ortalama başarısızlık süresidir (MTTF). MTTF, tüm sistemlerin aynı şekilde başarısız olduğunu varsayar. MTTF, tüm bileşenlerin toplam süresinin bölünmesi ve test edilen birim sayısına bölünmesiyle hesaplanır.