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定量可靠性优化(QRO)

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定量可靠性优化(QRO)是一个动态可靠性分析模型,它综合并扩展其他现有可靠性模型的最佳元素,同时引入新的数据科学和分析概念,以推动改进的和战略平衡的可用性、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:以可靠性为中心的维护(RCM)基于风险的检验(RBI)、可靠性、可用性、可维护性、失效模式与影响分析(FMEA)机械完整性(MI)、备件优化和先进状态监控。虽然这些机型都为世界各地的许多公司带来了可观的价值,但它们所带来的改进在过去10年里已趋于平稳。

定量可靠性优化(QRO)应用先进的数据科学原理,使可靠性和运营负责人能够改进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,了解它们如何以尽可能低的成本在整个系统中实现更好的性能。

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。

可靠性模型的比较

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通过量化不确定性改进故障模型。QRO对系统中的每个故障点执行数据驱动分析,以便对每个资产的独特故障概率进行定量建模。QRO并没有提供单一的概率数字,而是采用了一种叫做寿命变异曲线(LVC)的高级模型。在已知和未知的情况下,LVC预测失效概率的分布。因此,系统的任何故障——无论是泵上的转子失速,还是管道壁上的泄漏——都可以根据预期的故障点和故障曲线上与该点相关的不确定性精确建模。

  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,以便这些数据点的关键变化,无论是在过程、操作、维护、检查还是经济方面,更新每个故障点的LVC。因此,设施领导可以看到数据的变化如何影响整个系统的可靠性。此外,从初始研究中推荐的数据收集任务,如检查和操作人员拆卸,提供了用于微调模型预测的额外信息。这些动态更新,以及了解它们如何影响系统可靠性的能力,提高了设施负责人的整体信心,他们正在为他们的设施做出最佳的可靠性决策。

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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