고장 모드, 영향 및 진단 분석

Failure modes, effects, and diagnostic analysis

고장 모드, 영향 및 진단 분석(FMEDA)은 서브시스템/제품 레벨 고장률, 고장 모드 및 진단 기능을 얻기 위한 체계적인 분석 기법이다.FMEDA 기법은 다음을 고려한다.

  • 설계의 모든 구성 요소,
  • 각 구성 요소의 기능,
  • 각 구성 요소의 고장 모드,
  • 각 구성 요소 고장 모드가 제품 기능에 미치는 영향,
  • 고장을 감지할 수 있는 자동 진단 기능,
  • 설계 강도(디레이팅, 안전 계수) 및
  • 작동 프로필(환경 스트레스 요인)

합리적으로 정확한 현장 고장 데이터로 교정된 구성요소 데이터베이스를 감안할 때,[1] 이 방법은 주어진 응용 프로그램에 대한 제품 수준 고장률과 고장 모드 데이터를 예측할 수 있다.이러한 방법은 일반적으로 고장 기록에 충분한 상세 정보가 없는 보고서에 의존한다는 점에서 예측은 현장 보증 반환 분석 또는 심지어 일반적인 현장 고장 분석보다 더 정확한[2] 것으로 나타났다.[3]

FMEDA 보고서의 요약은 일반적으로 안전 고장 비율(전체 비율에 걸쳐 위험하지 않거나 감지되지 않은 고장 비율)과 진단 범위(모든 위험한 고장 비율에 걸쳐 탐지된 위험 고장의 비율)를 언급한다.각 용어는 IEC 61508과 ISO 13849 두 표준 모두에서 동등하게 정의된다.

이 이름은 1994년 윌리엄 M. 고블 박사와 현재 엑시다에 있는 다른 기술자들에 의해 1988년부터 개발되어 온 기법에 의해 붙여졌다.[4]

선행자

고장 모드 및 영향 분석 FMEA는 잠재적 고장 모드, 원인 및 (시스템) 작동에 미치는 영향을 식별하기 위해 시스템, 하위 시스템, 프로세스, 설계 또는 기능의 구조화된 정성적 분석이다.FMEA를 수행하는 개념과 실천은 1960년대 이후 어떤 형태로든 존재해왔다.이 관행은 1970년대에 미국 MIL-STD-1629/1629A의 개발로 처음 공식화되었다.초기 관행에서, 그것의 사용은 특히 실패 비용이 높은 애플리케이션과 산업을 선택하는 것으로 제한되었다.주요 이점은 시스템의 안전성과 신뢰성을 정성적으로 평가하고, 허용할 수 없는 고장 모드를 결정하며, 잠재적 설계 개선사항을 식별하고, 유지보수 활동을 계획하며, 잠재적 결함이 있는 경우 시스템 작동을 이해하는 데 도움을 주는 것이었다.고장 모드, 영향 및 중요도 분석(FMECA)은 중요도 측정기준을 추가하여 상세한 FMEA 결과를 효과적으로 사용하는 데 대한 일차 장벽을 해결하기 위해 도입되었다.이를 통해 분석 사용자는 위험 측면에서 가장 중요한 고장 모드/효과에 신속하게 집중할 수 있었다.이를 통해 우선 순위를 정하여 비용/편익 비교에 기반한 개선을 추진할 수 있었다.

개발

FMEDA 기법은 1984년 RAMS 심포지엄의 논문을 바탕으로 엑시다 엔지니어들이 1980년대 후반에 개발했다.[5]초기 FMEDA는 FMEA 분석 과정에 두 가지 정보를 추가했다.FMEDA에 추가된 첫 번째 정보는 분석 중인 모든 구성 요소에 대한 정량적 고장 데이터(고장률 및 고장 모드 분포)이다.FMEDA에 추가된 두 번째 정보는 자동 온라인 진단을 통해 내부 고장을 감지하는 시스템 또는 서브시스템의 확률이다.이는 점점 더 복잡한 시스템과 저수요 비상정지 시스템, ESD 시스템과 같은 정상적인 상황에서 모든 기능을 완전히 발휘하지 못할 수 있는 시스템의 신뢰성을 달성하고 유지하는 데 매우 중요하다.자동 진단 기능을 측정할 필요가 분명히 있다.이는 1980년대 후반에 인식되었다. 그러한 맥락에서 현대 FMEDA의 원칙과 기본 방법은 처음으로 제어시스템 신뢰도 평가 책에 기록되었다.[7]실제 용어 FMEDA는 1994년에[8] 처음 사용되었고, 그 방법을 더욱 정교하게 한 후 1990년대 후반에 출판되었다.[9][10][11]이 방법은 90년대 후반 IEC 61508 위원회 위원들에게 설명되었고 제품에 대한 고장률, 고장 모드 및 진단 적용 범위를 결정하는 방법으로 표준에 포함되었다.FMEDA 기법은 주로 IEC 61508 준비 작업 중에 2000년대에 더욱 정교해졌다.주요 변화는 다음과 같다: 1.기능적 고장 모드 사용: 2.기계적 구성 요소 사용; 3.수동 입증 시험 효과의 예측 및 4.제품 내용연수 예측.이러한 변화와 함께, FMEDA 기술은 더욱 완벽하고 유용하게 쓰일 수 있도록 성숙되었다.

기능고장모드분석

또한 2000년대 초반 기능상실 모드 분석은 존 C에 의해 FMEDA 프로세스에 추가되었다.Grebe. 초기 FMEDA 작업에서 구성품 고장 모드는 IEC 61508에 따라 "안전" 또는 "위험" 범주에 직접 매핑되었다.'위험'하지 않은 것은 모두 '안전'했기 때문에 비교적 쉬운 일이었다.현재 다중 고장 모드 범주가 존재하는 상황에서 직접 배정은 더욱 어려워졌다.또한, 제품이 다른 애플리케이션에서 사용될 경우 범주 할당이 변경될 수 있다는 것이 명백해졌다.FMEDA 중 직접 고장 모드 범주가 할당되었을 때, 새로운 응용 프로그램 또는 사용의 각 변동에 대해 새로운 FMEDA가 필요했다.기능적 고장 모드 접근법에 따라 제품의 실제 기능적 고장 모드는 FMEA 동안 식별된다.상세한 FMEDA 동안 각 구성 요소 고장 모드는 기능 고장 모드에 매핑된다.기능고장 모드는 특정 응용 프로그램의 제품고장 모드에 따라 분류된다.이를 통해 새로운 애플리케이션을 고려할 때 보다 상세한 작업이 필요하지 않다.

기계식 FMEDA 기법

안전 중요 용도에 사용 중인 많은 제품들이 기계 부품을 가지고 있다는 것은 2000년대 초반에 분명해졌다.이러한 기계적 구성 요소를 고려하지 않고 수행한 FMEDA는 불완전하고 오해의 소지가 있으며 잠재적으로 위험했다.FMEDA 기법을 사용할 때의 근본적인 문제는 부품 고장률과 고장 모드 분포를 포함하는 기계적 구성 요소 데이터베이스의 부족이었다.exida는 출판된 많은 참고 자료를 사용하여 2003년에 기계 부품 데이터베이스를 개발하기 시작했다.[12]몇 년간의 연구와 정교함을 거쳐, 그 데이터베이스는 출판되었다.[13][14]이를 통해 FMEDA는 전기/기계 부품과 순수 기계 부품 조합에 사용할 수 있게 되었다.

수동 입증 테스트 효과

FMEDA는 자동 진단 적용 범위를 예측할 수 있는 것과 동일한 방법으로 정의된 수동 입증 시험의 효과를 예측할 수 있다.FMEDA에 추가 칼럼이 추가되며 각 구성 요소 고장 모드에 대한 검출 확률을 추정한다.증명시험의 누적효과는 자동진단 적용범위와 같은 방법으로 계산한다.

제품 내용연수

제품 내 각 구성요소를 검토함에 따라, 비교적 짧은 내용연수를 가진 구성요소를 파악한다.이것의 한 예는 전해 콘덴서다.많은 설계는 10년의 내용연수에 제한이 있다.지속적인 고장률은 내용연수 동안에만 유효하므로 이 측정기준은 FMEDA 결과 제한을 해석하는 데 유용하다.

더 퓨처

FMEDA 비교 연구

선택적 보정을 통해 다양한 작동 프로필로 구성요소 데이터베이스를 더욱 정교하게 개선해야 한다.또한 현장 고장 연구와 FMEDA 결과를 비교한 결과, 인적 요인, 특히 유지보수 절차가 제품의 고장률과 고장 모드에 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.

더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 구성요소 데이터베이스를 정제하고 업데이트할 수 있다.몇 년간의 연구와 정교함을 거쳐,[15] 데이터베이스는 새로운 기술과 새로운 지식이 요구하는 대로 출판되었다.FMEDA 기법의 성공은 필요한 데이터를 비교적 정확한 방법으로 공급함으로써 설계에 대한 확률론적 성능 접근법을 사용할 수 있게 했다는 것이다.

참고 항목

참조

  1. ^ Electrical & Mechanical Component Reliability Handbook. exida. 2006.
  2. ^ Goble, William M.; Iwan van Beurden (2014). Combining field failure data with new instrument design margins to predict failure rates for SIS Verification. Proceedings of the 2014 International Symposium - BEYOND REGULATORY COMPLIANCE, MAKING SAFETY SECOND NATURE, Hilton College Station-Conference Center, College Station, Texas.
  3. ^ W. M. 고블, "필드 실패 데이터 – 좋은 것, 나쁜 것, 못생긴 것," 엑시다, 셀러즈빌,PA [1]
  4. ^ "Dr. William Goble - CFSE - USA exida".
  5. ^ 콜렛, R. E.와 바찬트, P. W. "FMECA와 BIT Effectivity의 통합," 1984년 연례 신뢰성 및 유지관리성 심포지엄, 뉴욕: 뉴욕, IEEE, 1984년.
  6. ^ H.A. Amer와 E. J. McCluskey, "단층 시스템의 가중 적용 범위", 1987년 연간 신뢰성 및 유지관리 심포지엄, NY: NY, IEEE, 1987.
  7. ^ Goble, William M. (1992). Evaluating Control Systems Reliability, Techniques and Applications. ISA.
  8. ^ FMEDA Analysis of CDM (Critical Discrete Module) – QUADLOG. Moore Products Company. 1994.
  9. ^ Goble, W.M. (1998). The Use and Development of Quantitative Reliability and Safety Analysis in New Product Design. University Press, Eindhoven University of Technology, Netherlands.
  10. ^ Goble, W.M. (1998). Control Systems Safety Evaluation and Reliability. 2. ISA.
  11. ^ Goble, W.M.; A. C. Brombacher (1999). Using a Failure Modes, Effects and Diagnostic Analysis (FMEDA) to Measure Diagnostic Coverage in Programmable Electronic Systems. Reliability Engineering and System Safety, Vol. 66, No. 2.
  12. ^ Goble, William M. (2003). Accurate Failure Metrics for Mechanical Instruments. Proceedings of IEC 61508 Conference, Germany: Augsberg, RWTUV.
  13. ^ Goble, William M.; J.V. Bukowski (2007). Development of a Mechanical Component Failure Database. 2007 Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium NY: NY, IEEE.
  14. ^ Electrical & Mechanical Component Reliability Handbook. exida. 2006.
  15. ^ Goble, William M.; J.V. Bukowski (2007). Development of a Mechanical Component Failure Database. 2007 Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium NY: NY, IEEE.
  16. ^ Electrical & Mechanical Component Reliability Handbook, Third Edition. exida. 2008. ISBN 978-1-934977-04-0.