analiza niezawodności dla terminów realizacji

METODY I TECHNIKI
ANALIZA NIEZAWODNOŚCI DLA TERMINÓW
REALIZACJI ZADAŃ PRODUKCYJNYCH
Zajawka
Dariusz Lipski
Pierwsze metody przewidywania niezawodności zostały opracowane w 1940 roku przez niemieckich naukowców Von Brauna
i Erica Pieruschke. Próbując rozwiązać wiele problemów związanych z poprawnością działania
rakiety V-1, stworzyli oni pierwszy
predyktywny model niezawodności. Dalsze badania po zakończeniu
II wojny światowej kontynuowano
w USA. Od tego czasu na świecie
stworzono wiele metod niezawodnościowych, między innymi:
»» Failure Mode and Effect Analysis (FMEA/FMECA),
»» Drzewo uszkodzeń,
»» Life Cycle Cost Analysis (LCC),
»» Handbook for Reliability
Data for Electronic Components (HRD5),
»» MIL-HDBK 217,
• Metoda przewidywania
liczby części,
• Metoda
przewidywania
obciążenia części,
»» Telcordia Prediction Model,
»» Reliability Block Diagram
(RBD),
»» Model Markowa,
»» Highly
Accelerated
Life
Testing (HALT).
Analiza niezawodności szeroko weszła do kanonów nauki. Zależnie od dyscypliny, której służy,
określana jest jako [1]:
»» Analiza przeżycia (dożycia)
– w medycynie, demografii
i biologii.
»» Analiza trwania lub przejścia
– w ekonomii i naukach społecznych.
»» Analiza niezawodności lub
analiza czasów niepowodzeń
(porażek) – w inżynierii, technice i przemyśle.
Niezawodność można zdefiniować w następujący sposób:
Jest to prawdopodobieństwo,
że system lub element pomyślnie
zrealizuje swoje zadanie w określonym czasie bez awarii. Głównymi parametrami do oceny są:
współczynnik MTBF (Mean Time
Between Failure) – podstawowa
miara niezawodności systemu,
który jest w użyciu od ponad 60 lat,
oraz współczynnik MTTR (Mean
Niezawodność to prawdopodobieństwo, że system lub element pomyślnie zrealizuje swoje zadanie w określonym czasie bez awarii.
138
Zarządzanie Jakością 1/2010 (19)
Time to Repair (or Recover)) – szacunkowy czas naprawy systemu
po awarii.
Jak podają normy z rodziny PN
-IEC-50, rozróżniamy dwie definicje awarii:
»» niezdolność produktu jako
całości do wykonywania
wymaganych funkcji,
»» niezdolność poszczególnych
elementów do wykonywania
wymaganych funkcji, jednak
produkt jako całość wciąż
może wykonywać wymagane
funkcje.
Obecnie teoria niezawodności
jest dobrze opisaną dziedziną wiedzy, którą dokumentują między
innymi podręczniki i monografie
takich autorów jak: Melchers [3],
Thoft-Christensen i Baker [4], Augusti, Baratta i Casciatti [5] czy
Madsen, Krenk i Lind [6]. Wiele
ośrodków R&D na świecie zajmuje
się ciągle rozwojem nowych metod
analizy niezawodności. Wśród czołowych badaczy, którzy zajmują się
tą tematyką, należy wymienić [14]:
R. Rakwitza, O. Ditlevsena, P. Thoft-Christensena, A. Der Kiureghiana, G.I. Schuellera i R.E. Melchersa. Również w kręgach naukowych
IPPT PAN prowadzone są badania
dotyczące niezawodności, prace
METODY I TECHNIKI
z tej dziedziny publikował Doliński
[7], [8], [9], Putresza [10], Stocki
[11], [12], [13]. Analizy niezawodności obejmują coraz to nowe zagadnienia, co podają niektóre źródła, np.:
»» Odnośnie do możliwości
rozwoju osobistego powstają analizy dla karier komplementarnych [1], gdzie
mierzymy czas, jaki jednostka zużywa na realizację postawionych celów, zaś
w karierach konkurencyjnych powstają analizy wykorzystania czasu jednostki
podczas rywalizacji.
»» W badaniach opisanych przez
Góralczyka [2] punktem wyjścia do badań uczyniono fakt,
że koszt przejazdu po zakorkowanej autostradzie jest dla
kierowców wyższy niż koszt
średniego czasu przejazdu.
Z punktu widzenia użytkownika drogi występują dwa
rodzaje strat: strata z tytułu
przedłużającej się podróży
oraz strata z tytułu niepewności odnośnie do czasu przejazdu. Przeanalizowano ogromną ilość danych o ruchu na
jednej z zatłoczonych tras
w Los Angeles i zbadano,
jak duży jest wzrost niepewności (wariancji) czasu przejazdu, gdy na drodze zdarza
się wypadek, w różnych godzinach. Na tej podstawie zaproponowano dodatkowy „plan
obsługi” – oprócz rutynowych
komunikatów dla kierowców
zaczęto podawać informacje
o wypadkach oraz o powodowanym nimi prawdopodobnym przedłużeniu czasu
podróży. Część kierowców
dostosowuje swoje czynności do tych nowych informacji. Ocenia się, że oszczędności klientów z tytułu samej
tylko redukcji niepewności
wynoszą ok. 5,8% całkowitego opóźnienia.
Zagadnienia
niezawodności
w zakładach produkcyjnych należą do dziedziny utrzymania ruchu
maszyn, urządzeń, a czasem także
ludzi – chodzi o ich dostępność
i gotowość do wykonania zadań.
Najbardziej
zaawansowanym
systemem zarządzania ową gotowością jest Kompleksowy System Produktywnego Utrzymania
Wyposażenia – TPM [2]. Jednakże
w TPM nie chodzi do końca o niezawodność, bardziej o minimalizację strat z tytułu zawodności.
Chcąc wykorzystać podejście TPM
w usługach, trzeba dokładnie sprecyzować analogie i różnice pomiędzy zagadnieniami niezawodności
w przemyśle przetwórczym i usługach. Podstawowa różnica to ta, że
w przypadku awarii maszyny stratę ponosi producent, a w przypadku niedostępności usługi – klient.
Maszyna przerabia materiał czekający w kolejce, a usługa obsługuje
klienta czekającego w kolejce.
Można w pewnym sensie mówić o niezawodności jako o bezawaryjności systemu organizacji
przedsiębiorstwa, mającej na celu
osiągnięcie ustanowionych celów
kontraktowych poprzez analizę
terminów realizacji wykonywanych zadań.
W TPM chodzi przede wszystkim o minimalizację strat z tytułu zawodności. Chcąc wykorzystać podejście TPM w usługach, trzeba dokładnie sprecyzować analogie i różnice pomiędzy zagadnieniami niezawodności w przemyśle przetwórczym
i usługach. Podstawowa różnica
to ta, że w przypadku awarii maszyny stratę ponosi producent,
a w przypadku niedostępności
usługi – klient. Maszyna przerabia materiał czekający w kolejce,
a usługa obsługuje klienta czekającego w kolejce
Zarządzanie Jakością 1/2010 (19)
139
METODY I TECHNIKI
Przedstawioną analizę oparto
na danych rzeczywistych, badano
realizowane projekty w Stoczni
Gdynia SA na jednym z wydziałów,
do oceny wybrano samochodowiec
z serii 8168/5, którego kadłub składał się z 224 zadań. Odchylenie
pomiędzy planowanym terminem
rozpoczęcia i zakończenia stanowi podstawę dalszych wizualizacji.
Celem przeprowadzonych badań
była wizualizacja i wizualizacja
niekorzystnych trendów mogących
pojawić się podczas nieterminowej
realizacji zadań oraz problemami
alokacji zasobów ludzkich i maszy-
nowych, jak również problemów
z cash flow przy założeniu, że firma
otrzymuje płatności za rzeczywiście wykonane zadania. Poruszany temat należy do oceny i analizy
wskaźników krytycznych przedsiębiorstwa takich jak wydajność
i produktywność pracy (OLE) oraz
zasobów maszynowych (OEE).
Wskaźniki te mają również bezpośrednie odzwierciedlenie w wyniku
finansowym przedsiębiorstwa – rachunku zysków i strat (rys. 1-6).
Programy statystyczne dają
jeszcze więcej możliwości, gdyż
możemy wybierać typ rozkładu
Wizualizacje są doskonałym narzędziem analizy. Na wykresach
można porównywać projekty i procesy siostrzane (podobne) oraz
następujące bezpośrednio przed kontrolowanym procesem lub po
nim. Analizując bezpośrednią produkcję, można ocenić, jak zmiany technologiczne, konstrukcyjne i organizacyjne bezpośrednio
przekładają się na realizacje.
140
Zarządzanie Jakością 1/2010 (19)
statystycznego, jak również dodatkowe wizualizacje.
Podsumowanie
Wizualizacje są doskonałym
narzędziem analizy. Na wykresach można porównywać projekty
i procesy siostrzane (podobne) oraz
następujące bezpośrednio przed
kontrolowanym procesem lub po
nim. Analizując bezpośrednią produkcję, można ocenić, jak zmiany technologiczne, konstrukcyjne
i organizacyjne bezpośrednio przekładają się na realizacje.
Jeśli na tego typu wykresach
nałożono by LSL i USL (limity specyfikacji klienta) lub LCL i UCL (limity kontroli procesu), mielibyśmy
sygnalizacje opóźnień lub wyprzedzeń projektu.
Metody statystyczne w produkcji wydają się niezbędne, ponieważ
produkty stają się coraz bardziej
METODY I TECHNIKI
Rys. 1. Odchylenie terminów realizacji zadań na wykresie
niezawodności. Widać, że zaplanowane 224 zadania są
realizowane z różnym skutkiem, dochodzi do nawet 20dniowych opóźnień części z nich.
Rys. 2. Histogram niezawodności terminów realizacji
zadań produkcyjnych. Rozkład normalny nałożony na
histogram pokazuje tendencje do kończenia zadań z
opóźnieniem.
Rys. 3. Odchylenie czasu (wyprzedzenie/opóźnienie) realizacji zadań w odniesieniu do planu. Dane przeskalowano o +50 dni, ponieważ część zadań zrealizowano
również przed planowanym terminem.
Rys. 4. Wykres prawdopodobieństwa odchylenia terminów realizacji zadań.
Rys. 5. Analiza przeżycia, im krócej zadania „żyją” po
planowanym terminie realizacji tym lepiej.
Rys. 6. Wykres obrysu strefy terminowości zadań. Poprzez zawężanie obrysu coraz bardziej koncentrujemy
się na celu osiągnięcia planowanych terminów realizacji
(zakontraktowanych).
Zarządzanie Jakością 1/2010 (19)
141
METODY I TECHNIKI
skomplikowane, jest ich coraz więcej i procesy produkcyjne trwają
czasami bardzo długo.
Bibliografia
1. Kaszkowiak A., Analiza historii zdarzeń w zastosowaniu do
konstrukcji tablic trwania życia,
AE Poznań.
2. Góralczyk A., Niezawodność
bez mitów i złudzeń, CEO,
kwiecień 2004.
3. Merchers R.E., Structural
Reliability Analysis and Predictions, 2nd Ed., Wiley 1999.
4. Thoft-Christensen P., Baker
M.J., Structural Reliability Theory and its Applications, Springer-Verlag, 1986.
5. Augusti G., Baratta A., Casciatti F., Probabilistic Method in
Structural Engineering, Chapman and Hall, 1984.
142
6. Madsen H.O., Krenk S., Lind
N.C., Methods of Structural
Safety, Prentice Hall, 1986.
7. Doliński K., First-order second
moment approximation in
reliability of structural systems:
critical review and alternative
approach, „Structural Safety”
1983, nr 1, s. 211-231.
8. Doliński K., Importance sampling techniques in reliability
calculations, Prace IPPT PAN,
nr 37, 1988.
9. Doliński K., Stochastyczny
model wzrostu szczeliny zmęczeniowej, Prace IPPT PAN, nr
43, 1992.
10.Putresza J., Optymalizacja konstrukcji z uwzględnieniem jej
niezawodności, praca doktorska, IPPT PAN, 1992.
11.Stocki R., Kleiber M., Siemaszko A., Interactive stability-oriented reliability-based
design optimization, „Compu-
Zarządzanie Jakością 1/2010 (19)
ter Methods in Applied Mechanics and Engineering” 1999, nr
168, s. 243-253.
12.Stocki R., Kleiber M., Siemaszko A., Interactive methodology
for reliability-based structural
design and optimization, „Computer Assisted Mechanics and
Engineering Sciences” 1999, nr
6, s. 39-62.
13.Stocki R., Optymalizacja niezawodnościowa konstrukcji prętowych w zakresie dużych przemieszczeń, teoria i program
komputerowy, praca doktorska,
IPPT PAN, 1999.
14.Knabel J., Analiza niezawodności
konstrukcji
sprężysto-plastycznych przy użyciu
powierzchni odpowiedzi, praca
doktorska, IPPT PAN, 2004.