Bei reparablen Produkten entspricht dies der mittleren Zeit zwischen zwei Ausfällen MTBF (Mean Time Between Failures). Die Einheit für die Ausfallrate ist die sogenannte FIT (Failure in time) – sie wird in der Anzahl der Ausfälle pro 10 9 Stunden angegeben. Beispiel: Hält ein System mit konstanter Ausfallrate im Durchschnitt 100 Stunden, ist die berechnete Ausfallrate: λ = 1/100h = 1*10 -2 h Die Ausfallrate kann jedoch keinesfalls an einem einzelnen Gerät oder System gemessen werden. Sie wird aus Beobachtungen an einer größeren Anzahl gleicher Geräte / Systeme geschätzt. Die Ausfallrate hängt jedoch auch von der Umgebung in der der das System eingesetzt wird und deren Umwelteinflüssen ab (Erschütterungen, Temperaturschwankungen, Feuchtigkeit, Sonneneinstrahlung, etc. Ausfallwahrscheinlichkeit einer Sicherheitsfunktion - Blog-WIKA. ). Eine Vielzahl dieser Faktoren werden in der Entwicklung sicherheitskritischer Messumformer in unseren Labors z. B. anhand von Alterungstests geprüft. Betrachtet man ein einzelnes Gerät bzw. System, so erhöht sich mit zunehmendem Alter die Ausfallrate aufgrund von z. mechanischem Verschleiß, chemischer Zersetzung der Materialien, Isolationsdurchbruch bei elektrischen Anlagen oder der Einwirkung von UV-Strahlung ("Alterskrankheiten").
Die Ausfallwahrscheinlichkeit F(t) ergibt sich aus der Zuverlässigkeit mit F(t) = 1 – R(t). Wichtige Punkte Aufgrund der exponentiellen Funktion sind nach Ablauf der MTBF, also wenn die Geräte für die Dauer der MTBF betrieben wurden, 63, 2% der Geräte ausgefallen. Wenn Alterung auftritt, dann ist die Fehlerrate nicht konstant, sondern steigt mit dem Alter. Ein MTBF-Wert liefert dann keine vernünftige Aussage. Die MTBF gilt für ein konstantes, also für den flachen Bereich der Badewannenkurve. Ausfallwahrscheinlichkeit maschinen berechnen 2021. Will man die zeitliche Änderung der Fehlerrate mit betrachten, muss man mit Weibull-Verteilungen arbeiten. FIT-Werte bzw. Fehlerraten erhält man von Bauteil-Herstellern oder aus den folgenden Dokumenten: Siemens SN29500 MIL-HDBK 217 F Telcordia TR-332 IEC62380 FIDES Guide 2009 (UTE-C 80811) In diesen Dokumenten sind detaillierte Formeln zur Ermittlung der Fehlerraten in Abhängigkeit von Umgebung, Temperatur, Art des Bauteils, Gehäuse, Komplexität des Bauteils, … Aus den Betriebsbedingungen ergeben sich die sogenannten -Werte, das sind Multiplikatoren für die Standard-Fehlerrate, die abhängig sind von den Betriebsbedingungen.
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Gemeinsam mit einem Nutzungsmodell der intakten Einheiten führt nun eine Monte Carlo-Simulation zur Berechnung eines statistisch vollständigen Datensatzes, auf dessen Basis die Hochrechnungen durchgeführt werden. Zuverlässige Ausfallprognosen für zukünftige Zeitpunkte sind damit insbesondere auch in frühen Phasen der Garantiedatenerhebung möglich.
Den B10-Wert kann man indes nicht berechnen, da dieser (wie bereits beschrieben) ein statistischer Wert ist, der durch Lebensdauerversuche ermittelt wird. Wozu benötigt man den B10-Wert? Der B10-Wert kann zum einen für die Bestimmung der vorbeugenden Wartung von Anlagen (TPM = Total Productive Maintenance) verwendet werden. Eine andere wichtige Anwendung des B10-Werts stellt die Bewertung der Sicherheit eine Anlage dar, da man mit Hilfe des B10-Werts den B10d-Werts berechnen kann und somit auch den MTTFd-Wert. MTTF d: Mean Time To Failure (Mittlere Zeit bis zum gefahrbringenden Ausfall) n op: Schaltspiele pro Jahr Wozu benötigt man den B10d-Wert? Quellen: Der B10d-Wert wird für alle Produkte benötigt, die in sicherheitsbezogenen Teilen einer Steuerung eingesetzt werden und mechanisch verschleißbehaftet sind. Bauteile auf beliebige Ausfallwahrscheinlichkeiten auslegen. Voraussetzung ist zudem, dass die jeweilige Komponente zur Ausführung einer Sicherheitsfunktion notwendig ist (z. B. Ventile). Davon ausgeschlossen sind Verschraubungen, Schläuche, Winkel, Halterungen etc..
Kreditwesen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Die Ausfallrate bestimmt sich nach den eingestuften Krediten, multipliziert mit deren Ausfallwahrscheinlichkeit. Literatur [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Arno Meyna, Bernhard Pauli: Zuverlässigkeitstechnik. Quantitative Bewertungsverfahren. 2. Ausfallwahrscheinlichkeit maschinen berechnen siggraph 2019. Auflage. Hanser, 2010, ISBN 978-3-446-41966-7. Weblinks [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Fault Tolerant Computing in Industrial Automation by Hubert Kirrmann, ABB Research Center, Switzerland (PDF; 1, 16 MB)
↑ Marc-Oliver Obermann, Bilanzpolitik und Kreditvergabeentscheidungen, 2011, S. 75