Ограничения и предостережения. При моделировании процесса требуется навык в построении модели регрессии (линейной, показательной, многомерной) и использовании диагностики для улучшения

При моделировании процесса требуется навык в построении модели регрессии (линейной, показательной, многомерной) и использовании диагностики для улучшения модели. Наличие неучтенных переменных, погрешностей измерений и других источников необъясненных вариаций отклика может усложнить моделирование. Какой метод оценки является подходящим для регрессионного анализа, определяется предположениями, лежащими в основе рассматриваемой регрессионной модели, и характеристиками имеющихся данных.

Включение или невключение в анализ единичного наблюдения или их небольшой группы может оказать влияние на оценку отклика. Поэтому наблюдения, влияющие на результаты, должны быть освобождены от случайных выбросов, т.е. от экстремальных значений, пригодность которых для анализа должна быть исследована.

При моделировании является важным упрощение модели с помощью минимизации количества независимых переменных. Включение ненужных переменных может скрыть влияние независимых переменных и уменьшить точность прогнозов, сделанных с помощью модели. Однако, опустив существенную независимую переменную, можно серьезно ограничить модель и снизить достоверность результатов.

Примеры применений

Регрессионный анализ используют для моделирования таких характеристик производства, как объем производимой продукции, производительность, качество исполнения, временной цикл, вероятность отказов при испытании или контроле, а также различных видов несоответствий в процессах. Регрессионный анализ используют, чтобы выявить наиболее важные факторы в таких процессах, а также величину и характер их вклада в исследуемые характеристики.

Регрессионный анализ используют для прогнозирования результатов эксперимента или управляемого или ретроспективного изучения изменений в материалах или условиях производства.

Регрессионный анализ также используют для проверки замены одного метода измерений другим, например разрушающий или отнимающий много времени метод заменяют неразрушающим или экономящим время методом.

Примеры применений нелинейной регрессии включают в себя моделирование концентрации препарата как функции времени и массы компонентов, моделирование химических реакций как функции времени, температуры и давления и т.п.

Анализ надежности

Предмет

Анализ надежности представляет собой применение инженерных и аналитических методов для оценки, прогнозирования и контроля безотказной работы изделия или системы в течение рассматриваемого времени^*.

Методы, применяемые для анализа надежности, часто требуют использования статистических методов, оперирующих с неопределенностью, случайными характеристиками или вероятностями возникновения отказов и т. п. за какое-то время. В общем случае для анализа таких переменных, как «наработка на отказ» или «наработки до отказа», применяют соответствующие статистические модели. Параметры этих статистических моделей оценивают с помощью эмпирических данных, получаемых при лабораторных или заводских испытаниях или в процессе эксплуатации.

Анализ надежности охватывает и другие методы (такие как анализ видов и последствий отказов), в которых основное внимание сосредоточивается на физической природе и причинах отказа и предотвращении или сокращении отказов.

^* Анализ надежности тесно связан с более широким понятием «общей надежности», которая включает в себя ремонтопригодность и эксплуатационную готовность. Эти и связанные с ними другие методы и подходы определяются и рассматриваются в публикациях МЭК.

Область распространения

Анализ надежности используют для:

- проверки выполнения требований надежности на основе данных испытаний ограниченной продолжительности и привлечения заданного количества испытуемых изделий;

- прогнозирования вероятности безотказной работы или других показателей надежности, таких как интенсивность отказов или средняя наработка на отказ компонентов или систем;

- моделирования отказов и рабочих сценариев функционирования изделий или выполнения услуг;

- предоставления статистических данных относительно таких параметров конструкции, как напряжение и прочность, используемых для вероятностного проектирования;

- выявления критических компонентов или компонентов с высоким риском, видов и механизмов развития вероятных отказов, обеспечения поиска их причин и профилактических мер.

Статистические методы, используемые при анализе надежности, позволяют определять уровни, соответствующие оценкам параметров разработанных моделей надежности и прогнозам, основанным на использовании таких моделей.

Достоинства

Анализ надежности позволяет определить количественные показатели функционирования изделия и выполнения услуг на основе данных об отказах или прерывании услуг. Действия по повышению надежности тесно связаны с деятельностью по ограничению риска при функционировании системы. Надежность часто является существенным фактором при оценке качества изделия или услуги, а также удовлетворенности потребителя.

Преимущества использования статистических методов при анализе надежности:

- возможность прогнозировать и определять количественные оценки вероятности отказа и других показателей надежности с установленным уровнем доверия;

- возможность осознанного выбора решений при анализе различных вариантов конструкции, использующих разные стратегии резервирования и повышения надежности;

- разработка объективных критериев приемки или отбраковки при проведении контрольных испытаний на надежность для демонстрации выполнения требований надежности;

- возможность составлять оптимальные схемы профилактического обслуживания и замены, основанные на данных анализа надежности функционирования, обслуживания и износа изделий;

- возможность совершенствования проекта для достижения целей в области надежности более экономными способами.