Introduzione alla metodologia RCM

L'analisi FMEA è sede spesso di lunghe discussioni riguardanti il punteggio "più corretto" da assegnare. In questo articolo si discutono metodi per superare questi punti di stallo.

In questo articolo si analizzano le distribuzioni di vita più utilizzate per modellare la vita del prodotto. Viene inoltre studiata la degradazione moltiplicativa.

Analisi RBD e simulazione con diagramma a fasi svolta su una luce da palcoscenico, con dati di guasto ricavati dai programmi Weibull++, Lambda Predict, e ALTA.

Parte 7 della serie sulla metodologia 8D, in cui viene trattata la prevenzione delle recidive.

Sviluppo di azioni correttive all'interno del processo FRACAS, con annessa dimostrazione delle funzionalità del programma XFRACAS.

Introduzione alle analisi di predizione con calcolo MTBF di schede elettroniche mediante standars industriali e militari.

Impostazione di un test calibrato al fine di rispettarne la durata e ottenere un numero di guasti sufficienti all'analisi dei dati.

Interim Containment Actions secoondo EPS dell'AIAG nel sistema XFRACAS. Un esempio pratico.

Le RBD sono uno potente strumento di analisi dell'affidabilità, manutenibilità e disponibilità dei sistemi complessi.

Breve introduzione al processo FRACAS per l'affidabilità e qualità del prodotto/processo.

Questo articolo discute la configurazione di un caso reale di fault tree che tiene conto di guasti di causa comune o Common Cause Failures

Event tree analysis è un metodo largamente impiegato in risk analysis per stimare la probabilità di accadimento delle diverse conseguenze di un evento indesiderato. Normalmente nasce come proseguimento di una Fault Tree per creare quello che in alcuni settori è conosciuto come bow-tie analysis o semplicemente cause-consequence analsys.

Video informativo su come stimare la vita media di un prodotto sulla base di dati ottenuti dal campo.

Le analisi di affidabilità di qualsiasi tipo si basano sui dati. Oggi giorno grazie ai potenti software che si hanno a disposizione si possono ottenere buoni risultati in poco tempo inserendo solamente i dati. Tutto questo presuppone che il dataset a disposizione sia accurato e fedele alla realtà. I risultati hanno già una loro fonte di incertezza in quanto espressi in termini di probabilità; se a questa distorsione si aggiunge quella relativa dati il risultato che si ottiene può essere fortemente compromesso.