ROOTCASTLE / エンジニアリングラボ
信頼性ラボ
MTBF、Weibull寿命と冗長性の数学的計算。
LOCAL CALCULATION · EDUCATIONAL MODEL
MTBF and availability
- Mission reliability R(t)
- 64.53 %
- Expected failures in mission
- 0.438
- Availability A
- 99.96 %
- Number of nines
- 3.4
- Expected downtime per year
- 3.5 h
- λ · FIT
- 5.00e-5 /h · 50,000
Model and assumptions
Constant failure rate (exponential distribution): R(t) = e^(−t/MTBF), λ = 1/MTBF. Inherent availability A = MTBF/(MTBF+MTTR); logistics and waiting time are not included. The probability of surviving to the MTBF is always 36.8 %: MTBF is not a guaranteed life.
R(t) = e^(−t/MTBF); A = MTBF / (MTBF + MTTR); downtime = (1 − A) · 8760 h
何のために
設備が年間でダウンする時間について議論する際の同じ数値を確認するため、冗長ユニットが実際に何を買うのか、または部品の交換間隔がどこから始まるべきかを調べるための数学です。MTBF、ウェブブルの冗長数学とその式が表示されます；仮定を変更して結果がどの程度敏感に変化するかを確認できます。
制限事項
メーカーのMTBF値は、特定の温度と負荷に対する予測値です。実際のフィールド条件では異なる結果が得られます。冗長性の計算はユニットが独立して故障すると仮定していますが、共有電源の同じソフトウェアバグや同じメンテナンスエラーなどの共通原因は、実際の利益を低下させます。安全機能はIEC 61508 / ISO 13849の下で別の評価が必要です。
参考文献
IEC 61703:2016 (mathematical expressions for reliability, availability, maintainability) · IEC 61649:2008 (Weibull analysis) · P. D. T. O’Connor, A. Kleyner, 実用信頼性工学, 5th ed. · NIST/SEMATECH e-Handbook, Assessing Product Reliability
教育モデル。マシンの診断や安全な運用限界の確立には十分な結果ではありません。