Som ingenjör vet du att allt har en begränsad tid att fungera.
Med tiden kommer den att bli mindre tillförlitlig tills den slutligen går sönder.
Men visste du att det finns en kurva som kan berätta när det är mest sannolikt att det misslyckandet inträffar? Det kallas "badkarskurvan", och det är en av de viktigaste idéerna inom tillförlitlighetsteknik.
Genom att förstå den här kurvan kan du hitta de olika stadierna i en enhets liv, ta reda på när det är mest troligt att den går sönder och vidta de rätta stegen för att förhindra att den går sönder.
I den här artikeln kommer jag att gå in i detalj om badkarskurvan.
Jag kommer att titta på dess tre faser, de gemensamma faktorerna som bidrar till varje fas, och sätt att göra misslyckanden mindre sannolika.
Oavsett om du är en ingenjörsstudent eller en professionell ingenjör måste du förstå badkarskurvan för att se till att utrustningen du designar, bygger eller underhåller fungerar tillförlitligt under hela livet.
Så låt oss dyka in och lära oss mer om denna viktiga idé.
Introduktion till badkarskurvan
Formell definition:
En utrustningsfelfrekvenskurva med en initialt kraftigt sjunkande felfrekvens, följt av en förlängd konstant genomsnittlig felfrekvens, varefter felfrekvensen återigen ökar kraftigt.
Förstå badkarskurvan
Badkarskurvan är en graf som visar hur ofta en produkt eller grupp av produkter går sönder över tid.
Det används ofta i tillförlitlighetsteknik och modellering av tillgångsförsämring för att förutsäga och planera för tillgångsfel.
Kurvan har tre separata delar: spädbarnsdödlighetsperioden, perioden för normalt liv och utslitningsperioden.
Spädbarnsdödlighetsperiod
Den första delen av badkarskurvan är perioden med höga felfrekvenser, vilket är när barn dör.
Under denna tid är det mer sannolikt att nya tillgångar misslyckas på grund av problem med designen, materialen, sättet de tillverkades eller sättet de startades på.
På grund av dessa brister misslyckas tillgångar tidigt i sin livscykel, vilket gör att felfrekvensen ökar under de första stegen av driften.
Normal livsperiod
Efter spädbarnsdödlighetsperioden går en tillgång in i den normala livsperioden, där frekvensen av misslyckanden är låg och ganska konstant.
Under denna tid har de flesta problemen åtgärdats och tillgången fungerar som den ska.
Tillgången är i bra skick och förebyggande underhåll kan hjälpa den att fortsätta fungera bra.
Utslitningsperiod
Den sista delen av badkarskurvan är utslitningsfasen, som har en högre felfrekvens.
Under denna tid är det mer sannolikt att tillgången går sönder på grund av saker som ålder, slitage, korrosion eller trötthet.
Tillgången har nått slutet av sin livslängd och den kan behöva bytas ut eller tas ur bruk för att undvika en katastrof.
Strategier för att förlänga en tillgångs livslängd
Team som arbetar med att förlänga en tillgångs livslängd kan använda vad de vet om badkarskurvan för att sätta förväntningar på hur tillgången vanligtvis fungerar under dess livscykel.
Varje punkt på kurvan föreslår ett annat sätt att undvika att misslyckas.
Under spädbarnsdödlighetsperioden bör teamen fokusera på att hitta och åtgärda designbrister, materialbrister, produktionsbrister eller felaktiga sätt att starta upp.
Det kan vara nödvändigt att göra underhåll eller inspektioner oftare för att hitta och åtgärda problem innan de orsakar fel.
Under den normala livsperioden bör teamen fokusera på förebyggande underhåll för att hålla tillgångarna igång som bäst.
Rutininspektioner och underhåll kan hjälpa till att hitta potentiella problem och åtgärda dem innan de blir stora problem.
Utslitningsperiod: Under denna tid bör teamen fokusera på prediktivt underhåll för att hitta problem innan de inträffar och åtgärda dem.
För att undvika katastrofala misslyckanden kan det bli nödvändigt att ersätta eller sälja vissa tillgångar.
Avancerad analys av badkarskurvan
Tillförlitlighetsexperter använder ofta ett Weibull-diagram för att titta på en badkarskurvans kumulativa fördelningsfunktion.
Forskare från University of Glasgow, University of Cambridge och Rolls-Royce har visat att badkarskurvans utslitningsstadium kan tas till en högre nivå och förvandlas till idén om "badkarsytan"
Denna avancerade analys hjälper till att modellera hur temperatur, tryck och stress, bland annat, påverkar slitaget på en tillgång.
Det ger användbar information om hur saker slits och hjälper till att förbättra prestanda och tillförlitlighet för tillgångar.
Är du redo att använda Bathtub Curve för att förbättra tillförlitligheten hos din utrustning?
Fortfarande svårt att förstå? Låt mig ändra synvinkeln lite:
Är du trött på att dina saker går sönder när du behöver dem som mest? Gillar du spänningen i att alltid behöva köpa nya verktyg och prylar som går sönder?
Bry dig inte om badkarskurvan!
Vem behöver en pålitlig felfrekvenskurva när man bara kan vinga den och hoppas på det bästa? Ingenting får ju adrenalinet att gå som en utrustning som går sönder i sista minuten.
Men om du är en praktisk ingenjör som bryr sig om säkerhet och tillförlitlighet, fortsätt läsa.
Vi är på väg att komma in i badkarskurvans fascinerande värld.
Okej, det var bara ett skämt för att se ut som en tv-reklam.
Låt oss nu gå tillbaka till förklaringen.
Faktorer som bidrar till varje fas
Varje fas i badkarskurvan orsakas av ett antal saker.
Under spädbarnsdödligheten orsakas misslyckanden av problem med hur produkten tillverkades och hur den användes.
Under den normala livsperioden däremot kan faktorer som underhåll och miljö påverka hur länge en tillgång håller innan den går sönder.
Slutligen kan felfrekvensen gå upp under utslitningsperioden på grund av saker som gamla delar och bristande underhåll.
Att förstå dessa faktorer kan hjälpa team som arbetar med att förlänga en tillgångs livslängd genom att implementera specifika strategier för varje fas längs badkarskurvan.
Risk- och sannolikhetsfördelning
Spädbarnsdödlighetsfas
I den tidiga delen av badkarskurvan, som också kallas "spädbarnsdödlighetsfasen", är det mest sannolikt att produkter misslyckas.
Fel under denna tid orsakas vanligtvis av problem med designen, materialen, sättet de tillverkades eller sättet de startades på.
Till exempel kan ett nyköpt hus ha många problem under de första åren, som sprickor i väggar och dörrar, eftersom materialen eller arbetet inte är särskilt bra.
Under denna fas är de personer som är mest utsatta beroende av produkten som man tittar på.
Människor som köper elektronik som smartphones eller bärbara datorer när de släpps för första gången har mest sannolikt problem med dem under "spädbarnsdödlighetsfasen".
Å andra sidan är det mest sannolikt att företag som köper industriell utrustning som används i fabriker eller kraftverk när den släpps första gången får problem med den under "barndödligheten".
Sannolikhetsfördelning
Badkarskurvan representeras ofta av Weibull-fördelningen, som är en typ av sannolikhetsfördelning.
Den har en formparameter (kallad beta) och en skalparameter (eta).
Badkarskurvan är en plot av felfrekvensen över tid, och Weibull-fördelningen kan användas för att beskriva fördelningen av fel i kurvans alla tre faser.
Weibull modell
Moderna halvledarchips följer vanligtvis en Weibull-modell med en beta i intervallet 0,2 till 0,6 för hur ofta bebisar dör före sin första födelsedag.
Motsatsen till felfrekvensen är medeltiden mellan fel (MTBF), som kan användas för att ta reda på vad en produktfamilj sannolikt kommer att göra.
Strategier och tillämpningar
Strategier för att minska fel i tidiga faser
Badkarskurvan visar hur troligt det är att en tillgång går sönder med tiden.
Den har tre distinkta faser: fel i den tidiga fasen, slumpmässiga fel och fel orsakade av slitage.
Tidiga fasfel kan orsakas av misstag i designen, i materialen, i hur produkten är tillverkad eller i hur den startas.
Flera strategier kan användas för att göra det mindre sannolikt att den första fasen misslyckas.
Highly Accelerated Life Testing (HALT) är ett sätt att hitta designfel i produkter innan de orsakar problem i fält.
Detta görs genom att utsätta produkter genom extrema förhållanden.
Highly Accelerated Stress Screening (HASS) är en screeningmetod som utsätter produkter genom höga nivåer av stress för att hitta eventuella svaga delar innan de misslyckas i fält.
Design for Reliability, eller DFR, är en metod för att se till att produkter byggs med pålitlighet i åtanke från början.
Design for Six Sigma, eller DFSS, är en metod som använder statistiska verktyg för att förbättra tillförlitligheten och kvaliteten på en produkts design.
Burn-in är en annan strategi som innebär att produkterna utsätts för mycket stress under lång tid för att hitta eventuella svaga delar innan de går sönder i fältet.
Använda badkarskurvan för underhållsplanering
Badkarskurvan kan också användas för att fatta välgrundade beslut om underhåll och utbyte av utrustning.
Om du känner till de tre stadierna i badkarskurvan kan du ändra din underhållsplan när badkaret åldras.
Under spädbarnsdödlighetsperioden är det viktigt att göra förebyggande underhåll för att hitta och åtgärda eventuella tillverkningsfel eller installationsfel som kan leda till tidigt fel.
Under den normala livslängden för en utrustning är det viktigt att göra regelbundet underhåll för att hålla den i gott skick.
Under tiden när utrustningen är utsliten kan det vara billigare att byta ut den än att fortsätta fixa den.
Genom att titta på hur utrustning har gått sönder tidigare kan du ta reda på var varje utrustning faller på "badkarskurvan" och ändra din underhållsplan så att den passar.
Om du till exempel märker att en viss typ av utrustning tenderar att gå sönder när den börjar bli gammal, kanske du vill byta ut den innan den går sönder eller kolla upp den oftare under denna tid.
Genom att använda badkarskurvan som vägledning för planering av underhåll kan du förlänga livslängden för en tillgång samtidigt som du minskar tiden den är ur bruk och hur mycket den kostar att fixa.
Tillämpningar av badkarskurvan
Badkarskurvan används ofta i fabriker för att underlätta underhållet eller för att få igång produktionen snabbt och tillförlitligt.
Det kan också användas för att förstå varför fel uppstår på vissa tillgångar och hur man förutsäger och förhindrar dem.
Badkarskurvan kan användas inom många olika områden, inklusive flyg, bilar, elektronik, medicinsk utrustning, olja och gas, kraftproduktion, transporter och mer.
Inom flyget kan det till exempel användas för att förutsäga när flygplansdelar kommer att gå sönder så att de kan bytas ut innan de orsakar olyckor.
I medicinsk utrustning kan den användas för att förutsäga när något kommer att gå sönder så att det kan bytas ut innan det skadar en patient.
Den kan användas för att förutsäga när turbiner kommer att gå sönder i kraftverk så att de kan fixas innan de orsakar strömavbrott.
Sammanfattningsvis är badkarskurvan en graf som visar hur ofta en tillgång går sönder över tid.
Det används i tillförlitlighetsteknik och modellering av hur saker går sönder över tiden.
Det finns tre delar till badkarskurvan: spädbarnsdödlighet, livslängd och slitage.
Tidiga fasfel kan vara mindre sannolikt att inträffa om du använder strategier som HALT, HASS, DFR, DFSS och burn-in.
Genom att använda badkarskurvan som vägledning för planering av underhåll kan en tillgångs livslängd förlängas samtidigt som stillestånds- och reparationskostnaderna hålls till ett minimum.
Badkarskurvan används ofta inom många områden för att underlätta underhållet eller starta produktionen snabbt och pålitligt.
Modellering och analys
Hastigheten med vilken mjukvarusystem går sönder över tiden följer samma mönster som fysiska tillgångar.
Detta låter ägare av mjukvarusystem förstå sin operativa livscykel och planera för när de kommer att behöva bytas ut.
Den här texten kommer att prata om hur badkarskurvan kan användas inom mjukvaruteknik för att modellera och analysera saker.
Tillförlitlighetsmodeller för programvara
Programvarutillförlitlighetsmodeller kan användas av tillförlitlighetsingenjörer för att modellera och studera "badkarskurvan.
Dessa modeller kan användas för att förutsäga hur ofta programvarusystem kommer att misslyckas och för att förbättra hur mjukvara tillverkas.
Några mjukvarutillförlitlighetsmodeller som kan användas för att modellera badkarskurvan är Jelinski-Moranda (JM)-modellen, Musa-Okumoto-modellen (MO) och Goel-Okumoto-modellen (GO).
För det mesta tittar dessa modeller på hur ofta ett system misslyckas över tid, såväl som andra faktorer som mjukvarans komplexitet, kodkvalitet och testtäckning.
Genom att titta på feldata och använda rätt mjukvarutillförlitlighetsmodell kan mjukvaruingenjörer ta reda på hur troligt det är att något går sönder och planera för underhåll, testning och utbyte.
Statistisk processtyrning
Programvaruingenjörer kan också hålla ett öga på hur väl mjukvarusystem fungerar över tid genom att använda tekniker för statistisk processkontroll (SPC).
SPC-tekniker kan användas för att hitta förändringar i hur programvara fungerar, ta reda på vad som orsakar fel och åtgärda problem innan de inträffar.
Kort sagt kan mjukvaruingenjörer modellera och analysera badkarskurvan genom att använda tillförlitlighetsmodeller för programvara och statistiska processkontrolltekniker.
Dessa verktyg kan hjälpa till att förutsäga felfrekvenser, förbättra hur mjukvara tillverkas och få mjukvarusystem att hålla längre.
Genom att använda dessa metoder kan mjukvaruingenjörer minska riskerna för programvarufel och behålla systemets tillförlitlighet.
Badkarskurva förklaras (tillförlitlighetskurva)
Tips: Slå på bildtextknappen om du behöver den. Välj "automatisk översättning" i inställningsknappen om du inte är bekant med det talade språket. Du kan behöva klicka på språket för videon först innan ditt favoritspråk blir tillgängligt för översättning.
Slutsats
När vi kommer till slutet av vår diskussion om badkarskurvan är det tydligt att denna idé är ett viktigt verktyg för alla ingenjörer eller ingenjörsstudenter som vill designa, bygga och underhålla utrustning som fungerar så bra som möjligt.
Genom att känna till de tre faserna av badkarskurvan och de gemensamma faktorerna som påverkar varje fas kan du fatta smarta beslut om underhåll, byte och övergripande riskhantering.
Men innan du lämnar den här artikeln vill jag utmana dig att tänka på badkarskurvan på andra sätt än hur den kan användas i verkligheten.
Vad kan den här kurvan säga oss om hur saker fungerar och varför de misslyckas? Vad kan vi lära oss om det faktum att förfall och förfall alltid kommer att hända?
Det här är djupa och viktiga frågor som går utöver hur badkarskurvan kan användas inom teknik.
Men genom att tänka på dem kan vi få en bättre förståelse för hur viktig reliability engineering är i dagens värld.
Så när du går framåt i din ingenjörskarriär, kom ihåg badkarskurvan, inte bara som ett verktyg för tillförlitlighet utan också som en symbol för hur människor kämpar mot förfallets och nedgångens krafter.
Och jag hoppas att vetskapen om detta kommer att inspirera dig att göra utrustning som håller, även när tiden sliter ut.
Länkar och referenser
En dynamisk felfrekvensprognosmodell för servicedelar baserad på badkarskurva (BTC)
Dela på…
