Wybieranie właściwych międzyczasów wykonywania zapobiegawczych prac remontowych jest jednym z najtrudniejszych zadań, od dawna jest przyczyną konfrontacji pomiędzy inżynierami utrzymania ruchu a analitykami. Musimy rozumieć, jak przebiegają fizyczne procesy i zmiany materiałowe w czasie, i jak te zmiany w ostateczności prowadzą do sytuacji awaryjnych. Rozumienie jak częstość awarii zależy od funkcji czasu jest podstawą do wyboru właściwego podejścia, dlatego przedstawimy metodę opartą na analizie statystycznej.
Proces wyboru czynności powinien rozpoczynać się od poznania zależności pomiędzy wiekiem a niezawodnością dla danego schematu awarii. Jeśli znamy zależność wiek–niezawodność, wówczas mamy informację umożliwiającą wybór międzyczasu wykonywania czynności w oparciu o resurs (ustalony doświadczalnie i teoretycznie okres pracy sprzętu, w czasie którego zagwarantowane jest bezpieczeństwo i sprawność eksploatacyjna) lub czas. Jeśli znamy funkcję gęstości awarii (ang. FDF – Failure Density Function) dla populacji zdarzeń awarii, na podstawie danych statystycznych możemy wybrać okres międzyremontowy uwzględniający akceptowany przez klienta poziom ryzyka wystąpienia awarii.
Efekty procesu badania starzenia w United Airlines
Przypuśćmy, że wykres FDF ma kształt normalny (wykres w kształcie dzwonka), gdzie oś x jest czasem pracy, a oś y jest prawdopodobieństwem awarii. Lewa część wykresu może być dość długa, wyznaczając długi czas, gdy prawdopodobieństwo awarii jest znikome, a urządzenie ma praktycznie stały współczynnik awaryjności. W miarę przesuwania się w prawą stronę, rozpoczyna się wzrost prawdopodobieństwa wystąpienia awarii w miarę jak akumuluje się czas pracy maszyny, możemy zdecydować, jak długo będziemy czekać z obsługą. To jest moment, w którym ryzyko klienta musi być brane pod uwagę. Możemy wybrać poziom ryzyka, wybierając procent powierzchni pod wykresem FDF, który będziemy tolerować przed dokonaniem czynności technicznych.
Powiedzmy, że wybraliśmy 15%. Oznacza to, że jest 15% prawdopodobieństwo wystąpienia awarii zanim podejmiemy akcję zapobiegawczą. Możemy wybrać dowolną wartość procentową, jednak jej obniżanie powoduje zwiększoną częstotliwość czynności obsługowych i w związku z tym wyższe koszty utrzymania ruchu.
Należy zwrócić uwagę, że jeśli użyjemy średniego czasu pracy bez awarii (MTBF – Mean Time Before Failure) dla wykresu FDF, dla rozkładu normalnego istnieje 50% prawdopodobieństwo wystąpienia awarii przed wykonaniem czynności zapobiegawczych. Dla innych typów przebiegu FDF szansa awarii może wynosić nawet 67%, jeśli opieramy się na średniej. Dla większości zastosowań to nie jest akceptowalny poziom ryzyka, dlatego użycie wartości MTBF nie jest w łaściwą i użyteczną techniką dla wyznaczania międzyczasów obsługi. Przedstawione rozważania przybliżają najbardziej pożądaną sytuację, w której wybieramy czasy pomiędzy czynnościami technicznymi. Ten ideał nie jest spotykany zbyt często, ponieważ zwykle nie mamy wystarczających danych wynikających z doświadczeń z pracy urządzeń, aby zdefiniować wykres FDF. Zastanowimy się więc, jak działać w niedoskonałych sytuacjach, w jakich zwykle pracujemy.
Pierwsza sytuacja to ta, w której mamy częściową wiedzę na temat relacji czas – niezawodność. Na przykład, posługując się informacjami o przyczynach awarii (ang. FMEA – Failure Mode and Effects Analysis – analiza przyczyn awarii i ich skutków), możemy wywnioskować, czy starzenie i zużycie powinno być brane pod uwagę. Możliwe, że sami możemy ustalić wpływ starzenia i zużycia. W obu przypadkach nie mamy danych statystycznych, aby zdefiniować moment wystąpienia zdarzenia. Możemy zgadywać, jaki będzie najlepszy czas pomiędzy przeglądami wyznaczanymi przez czas (ang. TD – Time Directed). W takim wypadku niezaprzeczalna jest tendencja do bycia konserwatywnym, czyli wybierania międzyczasów, które zwykle są zbyt krótkie.
Może się okazać, że będziemy remontować duży silnik elektryczny co trzy lata, podczas gdy prawidłowy międzyczas powinien wynosić dziesięć lat.
Drugą sytuacją, w której nie mamy pojęcia, jaka powinna być relacja wiek – niezawodność, jest ta, w której określamy czynności, które są wykonywane na podstawie oceny stanu (ang. CD – Condition Directed). Jeśli przyczyna awarii jest bardziej ukryta, musimy rozszerzyć listę o czynności wykonywane na podstawie uszkodzeń (ang. FF – Failure Finding). Te zadania także muszą mieć swoje międzyczasy, aby można było przeprowadzać konieczne nieinwazyjne badania, inspekcje, zbierać dane. Zwykle przy wyznaczaniu okresów dla zada ń badania statystyczne są pomijane i zgadujemy, jakie powinny być międzyczasy. Dlatego badanie wpływu starzenia będzie bardzo przydatne przy definiowaniu wszystkich kategorii czynności: wykonywanych na podstawie stanu, poszukiwania uszkodzeń i według resursu.
Jeśli dobre dane statystyczne nie są dostępne, wyznaczenie międzyczasów wykonywania czynności na podstawie doświadczenia jest jedyną opcją. Jest jednak sprawdzona technika, nazywana badaniem starzenia (ang. AE – Age Exploration), którą można zastosować, aby „udoskonalać zgadywanie” w dłuższym czasie i przewidywać z większą precyzją właściwe odstępy czasu pomiędzy czynnościami. Technika AE jest ściśle empiryczna i wygląda następująco (posłużymy się czynnościami wykonywanymi według resursu/czasu).
Powiedzmy, że czas pomiędzy przeglądami silnika dmuchawy wynosi 3 lata. Podczas pierwszego przeglądu rejestrujemy wszelkie informacje o stanie silnika i wszystkich części, podzespołów na które starzenie i zużycie może mieć wpływ. Je śli inspekcja nie odkrywa zużycia lub śladów starzenia, dla następnego silnika przyjmujemy termin przeglądu 10% dłuższy (lub więcej). Proces powtarzamy, aż w kolejnym z przeglądów dostrzegamy początki starzenia lub/i zużycia. W tym momencie wstrzymujemy proces AE, jednocześnie skracając czas pomiędzy przeglądami. Ten czas będzie od teraz obowiązującym resursem między przeglądami.
Wykres przedstawia, jak proces AE został z powodzeniem wprowadzony przez United Airlines dla jednej z pomp hydraulicznych. Na górnej części rysunku widać, że początkowo przeglądy były wykonywane co około 6000 godzin, a proces AE pozwolił na zwiększenie czasu między przeglądami do 14 000. Osi ągnięto to w ciągu czteroletniego stosowania metody.
Dolna część wykresu przedstawia drugą bardzo interesującą statystykę dla tego samego rodzaju pomp w ciągu czterech lat. Pokazuje ona wskaźnik przedwczesnych wymian (lub wskaźnik, jakie działania naprawcze były wymagane). Interesujące jest to, że wskaźnik przedwczesnych wymian wyraźnie zmalał w ciągu czterech lat, podczas gdy czas pomiędzy przeglądami wydłużał się. Interpretujemy to następująco: ponieważ liczba interwencji czynnika ludzkiego i czynności obsługowych zmalała, zmniejszyła się liczba błędów ludzkich z nich wynikających, co przełożyło się na zmniejszenie liczby koniecznych napraw.
UR
Artykuł pod redakcją Andrzeja Sobczaka
Autor:
Artykuł pod redakcją Andrzeja Sobczaka
