Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
430 Глава 8
Так как заданные параметры ремонтопригодности фигурируют в контрактах в качестве неких «магических чисел», к которым нужно стремиться, исследователь «человеческого фактора» может столкнуться в правильно выполненном проекте с несколькими типами моделей ремонтопригодности. Часто имеют место два главных направления: моделирование интервала готовности (т. е. времени, в течение которого оборудование способно выполнять свои функции) и оценка затрат в течение жизненного цикла. В любом из этих направлений на всем пути от зарождения замысла до завершения проекта возникают интересные прикладные задачи.
8.2.1. Готовность
В основе понятия «готовность» лежит мысль о том, что определяющей чертой любой разработки является доля рабочего времени, приходящаяся на простои. Так что для заказчика, который приобретает систему и запускает ее, «достигнутая готовность» (Лг), или эксплуатационная готовность (Ло), будет нижней гранью возможной полезности и может быть выражена следующим образом:
я л , Время простоя
Ag — А0 — 1 ——--.
Рабочее время
Ясно, что желательно иметь как можно большие значения коэффициента готовности, и очевидно, что если время простоя превысит некоторую величину, систему следует признать неработоспособной. Несмотря на то что написанное выше соотношение имеет чрезвычайно простой вид, сам термин «время простоя» весьма емкий. Он включает в себя все административные задержки, организационные препятствия, непредвиденные обстоятельства, различные ограничения, свойственные реальной обстановке. Так как эти факторы не поддаются контролю со стороны разработчика, более подходящим показателем его работы является внутренняя готовность А/, определяемая выражением
где Т0 — среднее время между отказами, — среднее время ремонта. Показатель Л/ имеет отдельные составляющие для надежности ремонтопригодности и подчеркивает их тесную взаимосвязь. Измерения величины Л/ выполняются в условиях эксплуатации, близких к идеальным, например в процессе демонстрации на заводе-изготовителе, когда в наличии оказываются приборы, отвечающие всем требованиям, а также те-
Эксплуатация и техническое обслуживание систем
431
стовое оборудование, обслуживающий персонал, запасные части и документация, регламентирующая измерение значений Аг. Поскольку всем известно, что такие идеальные условия не реализуются в рабочей обстановке, подобные измерения At могут дать лишь приблизительную оценку «лучшего, на что способна система». Почти всегда к таким вопросам, как профилактическое обслуживание, задержки в снабжении запчастями и уровень квалификации персонала, существует отношение как к важным ограничивающим факторам, однако в рамках общей задачи обеспечения ремонтопригодности они пока остаютоя неформализованными.
В связи с тем, что при моделировании ремонтопригодности времени ремонта отводится столь важная роль, естественно использовать статистические распределения значения времени ремонта, чтобы при оценке ремонтопригодности (М) реального узла или системы с помощью методов теории вероятностей можно было сделать строгие выводы. Хотя в разное время для этой цели предлагались различные статистические распределения, наиболее широкое применение нашло логарифмически нормальное распределение, так как, во-первых, многие реальные Выборки значений времени ремонта хорошо ложатся на эту кривую, а во-вторых, потому, что сейчас уже накоплен значительный опыт в оценке параметров логарифмически нормального распределения и установлении уровней риска поставщика и потребителя, так что соответствующие методические приемы хорошо известны обеим сторонам. На рис. 8.2 [12] показана большая выборка (jV = 567) значений времени ремонта сложного электронного оборудования производства начала 1970-х гг. Отчетливо виден «горб» в области очень малых значений времени ремонта и длинный «хвост» в области значений, превышающих несколько часов. Для таких логарифмически нормальных распределений среднее арифметическое значение больше его среднего геометрического, а мода меньше любого из них
Как только задается статистическое распределение, действительные (или предположительные) значения времени ремонта можно «встроить» в модель ремонтопригодности и это приближение подвергнуть обычной проверке по критериям соответствия. Если соответствие оказывается удовлетворительным, исследователь может идти дальше и получать оценки вероятности достижения заданного уровня ремонтопригодности при данной совокупности факторов «риска». Логика здесь совершенно тачая же, как в теории контроля качества. Предположим, что определенное число демонстрационных нарушений работоспособности (скажем, 50 или 100) специально введено в систему на этапе приемки. Поставщик хочет быть «вполне уверенным», что его система будет удовлетворять некоторому установленному
432 Глава 8
критерию ремонтопригодности М, например такому, как среднее время ремонта ц. Предположим далее, что «вполне» означает 80% уверенности или, другими словами, принят риск поставщика на уровне 0,2. Если статистические допущения выполняются, то будет означать, что около 20% времени оборудование пребывает в состояниии, при котором оно способно пройти испытания, но не выдерживает их вследствие воздействия случайных факторов, способствующих отказу. В то же время про-
