设备可靠性和关键性

卢崙杉

中国成达工程有限公司 四川省610041

摘要：本研究旨在探讨工厂设备的可靠性和关键性对工厂生产和稳定的必要性。在现代生产环境中，工厂设备的可靠性和关键性扮演着重要的角色。随着技术的不断进步和国际竞争不断加剧，工厂面临着日益复杂和高度自动化的生产过程，因此，设备的可靠性和关键性对于确保工厂的稳定运行十分重要。

关键词：可靠性；关键性；工厂；稳定；成本

一．概述

工厂设备的可靠性是指设备在特定条件下维持正常运行的能力。它反映了设备在一段时间内无故障的概率。可靠性评估方法通常基于设备的故障率、失效模式和维修数据，旨在量化设备的可靠性水平。在工厂环境中，设备的可靠性对于生产连续性和稳定性至关重要，它直接影响工厂的生产能力、成本和客户满意度。可靠性评估的常用方法包括故障率分析、失效模式和影响分析（Failure Mode and Effect Analysis, FMEA）、可靠性块图（Reliability Block Diagram, RBD）以及可靠性指标如平均故障间隔时间（Mean Time Between Failure, MTBF）和平均维修时间（Mean Time to Repair, MTTR）等。

工厂设备的关键性是指对于工厂生产过程至关重要的设备和系统。这些设备对于保持工厂的正常运营和生产目标的实现起着关键作用。关键性分析的目标是确定哪些设备对生产过程具有最大的影响力和重要性。通过识别关键设备，可以有针对性地制定维护策略和风险管理措施，以确保这些设备的可靠性和性能。这部分将介绍关键性分析的常用方法，如关键路径分析、故障影响和重要度分析等。另外还将探讨如何识别和评估关键设备，并解释关键性分析在工厂管理决策中的重要性。

设备的可靠性和关键性密切相关，两者相互影响。设备的可靠性对于确保关键设备的稳定运行至关重要。如果一个关键设备经常发生故障或停机，将对整个生产过程造成严重的影响。因此，通过提高设备的可靠性，可以减少关键设备的故障率和停机时间，从而确保工厂的生产稳定性和连续性。

另一方面，关键设备的故障或停机也会对设备的可靠性产生影响。如果一个关键设备发生故障，可能需要采取紧急维修措施，这可能会影响其他设备的正常运行和可靠性。因此，在评估设备的可靠性时，需要将关键设备的特殊性考虑在内，并将其纳入到维护和风险管理策略中。

综上所述，设备的可靠性和关键性是相互关联的概念。通过综合考虑设备的可靠性和关键性，工厂可以制定综合的设备管理策略，以最大程度地提高生产效率、降低成本，并确保生产过程的稳定性和可持续性。

二．可靠性的研究方法

可靠性建模是研究工厂设备可靠性的关键步骤，它帮助用户理解设备的故障行为，并预测设备的可靠性指标。以下是可靠性建模的一般步骤：

2.1 数据收集与整理

首先，需要收集和整理设备的故障数据和运行数据。这些数据可以包括故障记录、维修记录、运行时间等。通过对数据的收集和整理，可以获得对设备故障行为和运行状态的深入了解。数据收集包括以下渠道：

1）传感器和监测设备：工厂可以使用各种传感器和监测设备来收集设备运行状态和性能数据。这些传感器可以监测温度、压力、振动、电流、电压等参数，并实时记录数据。这些数据可以用于分析设备的运行状况和故障情况。

2）分布式控制系统（DCS）在工厂生产环境中发挥着重要的作用，用于实时控制和监控各种设备和工艺过程。它可以实时采集和记录各种生产参数和设备状态数据，包括生产率、产量、设备故障等。这些数据可以用于后续的分析和可靠性建模。

3）维修记录：维修记录是记录设备维护和修理活动的重要来源。工厂可以记录设备维修的时间、类型、维修工时等信息。这些记录提供了设备故障和维修历史的重要数据，对于可靠性建模和分析非常有用。

4）生产报告和日志：生产报告和日志记录了工厂的生产过程、产量、工艺参数等信息。这些报告和日志可以提供有关设备运行状态和生产活动的数据，对于可靠性分析和建模具有参考价值。

5）员工反馈：工厂的操作员和维修人员是设备运行的直接参与者，他们可以提供有关设备故障、异常情况和运行状况的反馈。他们的经验和观察可以作为可靠性分析的重要数据来源。

2.2 参数估计与分布拟合

基于收集到的数据，进行参数估计（Parameter regression）和分布拟合(Distribution fitting)。常用的可靠性分布包括韦布尔分布（Weibull Distribution）、指数分布等。通过拟合这些分布，可以得到设备故障的概率密度函数（PDF）和可靠性函数(CDF)。

参数估计通常方法为极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。例如，对寿命指数分布的概率密度分布函数PDF: ，极大似然估计方法算得失效速率。则可靠性函数CDF：。

2.3 可靠性指标的计算与预测

根据建立的可靠性模型，可以计算并预测各种可靠性指标，如平均无故障时间（MTBF）、故障率、可靠度等。这些指标可以帮助我们评估设备的可靠性水平，为生产计划和维修策略提供依据。分析方法包括失效模式和影响分析（Failure Mode and Effect Analysis, FMEA）、可靠性块图（Reliability Block Diagram, RBD）。FMEA对生产工艺流程和失效模型进行分析综合得出风险评分。可靠性块图可以简化系统模型，识别各个子系统之间的串并联关系以及关键路径，并可以通过增加冗余的方式提高可靠度，减小故障率。

三．关键性研究方法

用于研究工厂设备关键性的方法包括如下几种方法：

3.1 关键设备识别与评估

设备识别和评估的方法根据生产过程的需求和影响，识别出对生产连续性和稳定性至关重要的设备，并评估其关键性程度。最为常用的方法计算风险系数（Risk Priority Number）量化：,即严重度（S）、频率相乘（O）、探测能力(D)相乘而得。为了给一些严重度较高而发生频率和探测能力分数较低的事件更多权重，在RPN计算结果基础上引入了措施优先级（Action Priority，AP）来标注降低风险的措施需求的优先级。[1]

3.2 关键路径分析

关键路径分析的方法用于识别生产过程中的关键路径和环节。通过分析关键路径，确定对生产进度和产品质量具有关键影响的环节，并采取相应的管理措施。在工厂设备关键性范畴下，关键路径指影响工厂生产过程的设备或子系统中的最长路径，决定了整个生产过程的最短时间。关键路径的确认步骤包括：1）绘制生产流程图；2）确定活动持续时间；3）建立条件关系；4）计算关键路径；5）分析和优化。

3.3 故障树分析

故障树分析的方法用于分析关键设备故障的潜在原因和可能，通过将故障拆解成逻辑上的事件和条件，并使用逻辑关键构件树状结构，来找出导致故障的最基本原因。主要步骤包括：1）明确故障目标；2）构建故障树；3）确定逻辑关系；4）收集数据和概率估算；5）计算顶事件概率；6）分析结果；7）验证和优化。

四．结果与分析

采用故障数据和可靠性理论对工厂生产设备可靠性建模和预测。对设备历史故障数据收集和分析，计算出设备故障率和平均故障间隔时间（Mean Time Between Failure, MTBF）。根据这些数据，韦布尔分布(Weibull Distribution)可以拟合设备故障率，并预测设备在未来一段时间内的可靠性水平。

例如下面简单串并联系统的建模：设备S1和S2并联互为备用与设备S3串联的系统S，采用可靠性块图表示。

图1. 简单串并联系统可靠性块图1

假设每台设备可靠性为8000小时，则系统可靠性：

采用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）该系统平均可靠性5266小时，与计算所得结果大致相同。假设设备检修时间是120小时，该系统平均在线率93%。

采用RPN计算风险系数。S1/S2互为备用RPN值相近，而S3没有失效后系统也将停滞。S3赋予更高的严重度S和措施优先级AP值，提高S3的可靠性可以提高整个系统的可靠性。

如果S3同样配置备用设备S4，系统可靠性：

图2. 简单串并联系统可靠性块图2

采用蒙特卡洛模拟该系统平均可靠性7385小时。同样，设备检修时间120小时，该系统平均在线率97%。

五．总结

以上综述了设备可靠性和关键性的研究方法，并举例了一个简单系统的建模、模拟和分析。通过设备可靠性和关键性分析并对设备、系统进行改进、优化，可以有效地缩短系统的平均故障间隔时间，提高整个工厂的可靠性，优化检维修计划并保障生产稳定。

参考文献：

[1] AIAG & VDA FMEA失效模式和影响分析手册，第五版。

[2]SIMULATION MODELING & ANALYSIS 仿真建模与分析, 第四版。

作者简介：格式：卢崙杉（1987.03——），男，汉族，四川省成都市，硕士，中级工程师，研究方向：机械转动设备。