Nuovo al calcolo MTBF

Le previsioni basate su standard internazionali sono delle procedure classiche nel mondo dell’ingegneria dell’affidabilità. Sebbene esistano metodologie più innovative, in molti casi un’analisi di predizione è l’unico metodo disponibile per compiere un’analisi di affidabilità. Infatti, potrebbe essere impossibile ottenere dati dal campo circa l’affidabilità di un prodotto a causa della mancanza di dati storici o di un numero di prodotti sufficiente da poter testare. In questo articolo, corredato di una dimostrazione video del programma Lambda Predict, tratteremo dei pregi e difetti delle predizioni di affidabilità, e presenteremo una breve panoramica su due degli standard più utilizzati.

Perché calcolare MTBF

Prima di immettere un prodotto sul mercato, è altrettanto raccomandabile quanto desiderabile determinarne l’affidabilità onde prevedere gli oneri di assistenza e garanzia, i pezzi di ricambio necessari e il potenziale commerciale. Da queste analisi preliminari emergono due dati che sono alla base delle previsioni di affidabilità: il tasso di guasto e il Mean Time Between Failures (MTBF). Benché effettuare previsioni di elevata precisione in questo ambito sia difficoltoso, le predizioni di affidabilità risultano comunque utili durante la fase di progettazione, permettendo di confrontare diverse soluzioni e di valutarne i pregi.

I dati di affidabilità di un sistema già esistente forniscono un punto di partenza ragionevole per stimare l’affidabilità di uno nuovo e simile al precedente. Ciononostante, quest’ultimo potrebbe incorporare caratteristiche, come ad esempio la presenza di nuovi sottosistemi e controlli software, che potrebbero determinare un comportamento difforme rispetto alle previsioni affidabilistiche iniziali. Inoltre, nuovi protocolli di collaudo o un diverso approccio in termini di gestione aziendale rivolto alla qualità del prodotto finito influenzano significativamente l’affidabilità del sistema, alterandola in maniera considerevole.

Inizialmente le stime vengono formulate a livello di sistema e possono divenire più particolareggiate man mano che quest’ultimo viene definito con maggiore precisione. Sarebbe auspicabile addentrarsi in un’analisi dettagliata a livello dei singoli componenti e considerare i rispettivi contributi in termini di affidabilità; tuttavia, tale approccio potrebbe rendere più incerte le previsioni circa il sistema nel suo complesso. Non dobbiamo infatti dimenticare che non tutti i guasti del sistema derivano da malfunzionamenti dei suoi componenti e non tutti i guasti dei componenti causano un guasto generale del sistema.

Il metodo più diffuso per effettuare una previsione di affidabilità è valutare i contributi dei singoli componenti del sistema in base a tassi di guasto presenti in banche dati standard.

Limiti del calcolo MTBF e dell’affidabilità

Per realizzare previsioni di affidabilità, nel corso del tempo sono stati sviluppati modelli matematici di varia complessità basati sui principi fisici relativi ai componenti analizzati. Ad esempio, un modello di affidabilità per un componente elettrico deve considerare la legge di Ohm. Tuttavia, questi modelli potrebbero non riuscire a descrivere in maniera esaustiva la natura dei guasti, poiché questi possono essere influenzati da fattori casuali, come errori nell’utilizzo, condizioni ambientali sfavorevoli in cui il componente opera o variazioni nella qualità costruttiva del componente stesso.

Inoltre, la percezione del guasto varia tra gli individui, mettendo in discussione il determinismo tipico del modello matematico. Un altro ostacolo nello sviluppo di modelli matematici per supportare le previsioni di affidabilità deriva dalla natura statistica intrinseca ai modelli stessi: i risultati ottenuti dalle analisi non sono mai assolutamente certi, ma altamente probabili e vengono calcolati esaminando un campione limitato dell’intera popolazione.

Di conseguenza, si crea un circolo vizioso in cui i risultati statistici possono essere ritenuti validi soltanto se supportati da una solida teoria di base, mentre l’elaborazione di un modello teorico può avvenire esclusivamente a partire dai dati statistici. Infine, ricordiamo queste limitazioni intrinseche agli standard:

• obsolescenza delle banche dati, in particolare delle categorie e dei parametri dei componenti
• definizione di guasto sconosciuta
• impossibilità di determinare le procedure di raccolta dei dati
• mancanza di componenti nelle librerie
• difficoltà a mappare le informazioni presenti nei datasheet a quelle presenti negli standard

Standard più comuni per il calcolo MTBF

Il metodo più utilizzato per effettuare analisi di affidabilità è senza dubbio quello basato su standard internazionalmente riconosciuti. In queste norme sono catalogati un gran numero di componenti insieme ai loro tassi di guasto e ai relativi fattori che li influenzano. Alla base di questi standard vi sono due ipotesi fondamentali: i dispositivi sono considerati in serie, per cui il guasto di un componente causa il guasto dell’intero sistema, e si presume una frequenza di guasto costante, modellata mediante una funzione esponenziale.

Tipicamente vengono illustrati i tassi di guasto, espressi come guasti per unità di tempo, calcolati in un intervallo di milioni o miliardi di ore. Pertanto, si può definire il FIT (Failure in Time), come il singolo guasto ogni miliardo di ore. Per i sistemi non riparabili, questo indice può essere interpretato come il contributo del singolo componente al tasso di guasto dell’intero sistema. Sommando ciascun contributo, si ottiene il tasso di guasto complessivo del sistema. Questo metodo viene detto ‘parts count’ ed è un metodo alternativo per effettuare previsioni secondo lo standard MIL-HDBK-217F all’interno del programma Lambda Predict. Il suo pregio è la possibilità di essere attuato con una quantità modesta di informazioni, tipicamente il numero di componenti, i livelli di qualità e l’ambiente di lavoro. È consigliabile utilizzare il metodo ‘parts count’ solo durante le primissime fasi di progettazione del prodotto, quando è impossibile reperire informazioni sufficienti per avvalersi di altre metodologie. Nei prossimi paragrafi analizzeremo in dettaglio due degli standard più comuni, ovvero il MIL-HDBK-217F e il Telcordia SR-332.

MIL-HDBK-217F

Questo standard, oggetto di ultima revisione nel 1995, costituisce la base di gran parte degli altri standard internazionali, sebbene i dati che offre siano oggi considerati discutibili. Sviluppato dall’esercito americano, prevede l’impiego di due distinti metodi per effettuare previsioni di affidabilità, denominati ‘parts count’ e ‘parts stress’. Il primo metodo presuppone l’applicazione di livelli di stress costanti e il calcolo del tasso di guasto mediante la seguente formula: