유용성

신뢰성 공학에서 가용성이라는 용어는 다음과 같은 의미를 갖습니다.

임무가 알려지지 않은, 즉 임의의 시간에 요청될 때, 시스템, 하위 시스템 또는 장비가 임무 시작 시 지정된 작동 가능하고 실행 가능한 상태에 있는 정도.
이상적인 지원 환경에서 명시된 조건에서 사용될 때 특정 시점에서 항목이 만족스럽게 작동할 확률입니다.

일반적으로 고가용성 시스템은 99.98%, 99.999% 또는 99.9996%로 지정될 수 있습니다.

대표성

가용성(A)의 가장 단순한 표현은 시스템 가동 시간의 예상 값과 가동 시간 및 가동 시간의 예상 값의 총합의 비율(관찰 창의 "총 시간" C)입니다.

A={\frac {E[\mathrm {uptime}}}{E[\mathrm {uptime}}+E[\mathrm {downtime}}}}={\frac {E[\mathrm {uptime}}}{C}

가용성(A)에 대한 또 다른 방정식은 MTTF(Mean Time To Failure)와 MTBF(Mean Time Between Failure Between Failure)의 비율입니다.

A={\frac {MTTF}{MTTF+MTTR}}={\frac {MTTF}{MTBF}}

상태 함수 $X(t)$ $X(t)$ 를 다음과 $X(t)$ 같이 정의하면

X(t)={\begin{case}1,&{\text{sys}가 시간에 작동합니다}\t\0,&{\text{maintenance}\end{case}

따라서 시간 t > 0에서 가용성 A(t)는 다음과 같이 표시됩니다.

A(t)=\Pr[X(t)=1]=E[X(t)].\,

평균 가용성은 실제 라인의 간격에 정의되어야 합니다. 임의의 상수 $c>0$ > $c>0$ ${\displaystyle c$ > $0}$ 을 고려하면 평균 가용성은 다음과 같이 표시됩니다 $c>0$

A_{c}={\frac {1}{c}}\int _{0}^{c}A(t)\,dt.

가용성의 제한(또는 정상 상태)은 다음과^[1] 같습니다.

A=\lim_{c\right 화살표 \infty}A_{c}

평균 가용성 제한은 $[0,c]$ [ $[0,c]$ $[0,c]$ $[0,c]$ 간격에서도 다음과 $[0,c]$ 같이 정의됩니다.

A_{\infty }=\lim _{c\rightarrow \infty }A_{c}=\lim _{c\rightarrow \infty }{\frac {1}{c}}\int _{0}^{c}A(t)\,dt,\quad c>0.

가용성(availability)은 임의의 시간에 임무를 수행할 때 항목이 작동 가능하고 커밋 가능한 상태에 있을 확률로, 일반적으로 가동 시간을 총 시간(업타임 + 다운타임)으로 나눈 값으로 정의됩니다.

가용성 모델링 방법 및 기법

신뢰성 블록 다이어그램 또는 고장 트리 분석은 다음과 같은 많은 요인을 포함하여 시스템의 가용성 또는 시스템 내의 기능적 고장 상태를 계산하기 위해 개발됩니다.

신뢰성 모델
유지관리성 모델
유지관리개념
중복성
공통원인고장
진단
보수수준
수리여부
휴면장애
테스트 커버리지
활성 작동 시간/임무/하위 시스템 상태
물류 측면: 다양한 창고, 운송 시간, 다양한 수리 라인의 수리 시간, 인력 가용성 등에서 예비 부품(스타킹) 수준.
매개변수의 불확실성

또한 이러한 방법은 가용성에 영향을 미치는 가장 중요한 항목과 고장 모드 또는 이벤트를 식별할 수 있습니다.

시스템 엔지니어링 내 정의

가용성, 고유성(A_i) 이상적인 지원 환경에서 명시된 조건에서 사용될 때 특정 시점에서 항목이 만족스럽게 작동할 확률. 물류 시간, 대기 또는 관리 중단 시간, 예방적 유지 보수 중단 시간은 제외됩니다. 교정 유지 보수 다운타임이 포함됩니다. 고유 가용성은 일반적으로 엔지니어링 설계 분석에서 도출됩니다.

수리 가능 요소(수리/재제조는 수리가 아니라 교체)가 작동하는 시스템의 가용성에 미치는 영향은 MTBF/(MTBF+평균 MTR 수리 시간) 사이의 평균 시간과 동일합니다.
일회성/수리 불가능 요소가 작동하는 시스템의 가용성에 미치는 영향(새단장/재제조 가능)은 평균 고장 시간(MTTF)/(MTTF + MTTR 수리 시간)과 동일합니다.

디자이너가 관리하는 수량을 기반으로 합니다.

가용성, 달성 가능성(Aa) 이상적인 지원 환경에서 명시된 조건에서 사용할 때 특정 시점에 항목이 만족스럽게 작동할 확률(즉, 인력, 도구, 예비 등이 순간적으로 사용 가능). 물류 시간과 대기 또는 관리 중단 시간은 제외됩니다. 적극적인 예방 및 시정 유지 보수 다운타임이 포함됩니다.

가용성, 운영성(Ao) 실제 또는 현실적인 운영 및 지원 환경에서 사용할 때 특정 시점에서 항목이 만족스럽게 운영될 확률. 여기에는 물류 시간, 준비 시간 및 대기 또는 관리 다운타임과 예방 및 시정 유지 보수 다운타임이 모두 포함됩니다. 이 값은 평균 장애 발생 시간(MTBF)을 평균 장애 발생 시간과 평균 다운타임(MDT)으로 나눈 값과 같습니다. 이 조치는 가용성의 정의를 하드웨어 품목에 대한 예비, 도구 및 인력의 수량 및 근접성과 같은 물류 담당자 및 임무 계획자가 통제하는 요소로 확장합니다.

자세한 내용은 시스템 엔지니어링 참조

기본예시

평균 고장 시간(MTTF)이 81.5년이고 평균 수리 시간(MTTR)이 1시간인 장비를 사용하는 경우:

MTTF(시간 단위) =

81.5 \times

365 × 24 = 713940 (이는 신뢰성 매개변수이며 종종 높은 수준의 불확실성을 갖습니다!)

고유 가용성(Ai) =

713940

/ (

713940+

1) = 713940 / 713941 =

99.999860%

고유 가용성 =

1 /

713940 = 0.

000140%

연간 몇 시간 이내에 장비로 인한 정전 = 1/rate = 1/MTTF = 0.01235 시간.

문학.

가용성은 확률적 모델링 및 최적 유지 보수의 문헌에서 잘 확립되어 있습니다. Barlow and Proschan[1975]은 수리 가능한 시스템의 가용성을 "지정된 시간 t에 시스템이 작동할 확률"로 정의합니다." Blanchard[1998]는 가용성에 대한 질적 정의를 "알 수 없는 무작위 시점에 임무가 요청될 때 임무 시작 시 작동 가능하고 실행 가능한 상태에 있는 시스템의 정도에 대한 척도"로 제공합니다. 이 정의는 MIL-STD-721에서 나온 것입니다. Lie, Hwang, and Tillman[1977]은 가용성에 대한 체계적인 분류와 함께 완전한 조사를 개발했습니다.

가용성 측정은 관심 있는 시간 간격 또는 시스템 다운타임에 대한 메커니즘에 따라 분류됩니다. 관심 있는 시간 간격이 주요 관심사인 경우, 순간, 제한, 평균 및 평균 가용성 제한을 고려합니다. 앞서 언급한 정의는 Barlow and Proschan[1975], Lie, Hwang and Tillman[1977], Nachlas[1998]에서 개발되었습니다. 가용성에 대한 두 번째 주요 분류는 고유 가용성, 달성된 가용성 및 운영 가용성과 같은 다양한 다운타임 메커니즘에 따라 달라집니다(Blanchard [1998], Lie, Hwang and Tillman [1977]). Mi [1998]은 고유 가용성을 고려한 가용성의 일부 비교 결과를 제공합니다.

유지보수 모델링에서 고려되는 가용성은 대체 모델의 경우 Barlow 및 Proschan[1975], 예비 및 수리가 있는 R-of-N 시스템의 경우 Fawzi 및 Hawkes[1991], 교체 및 수리가 있는 직렬 시스템의 경우 Fawzi 및 Hawkes[1990], 불완전한 수리 모델의 경우 Iyer[1992]에서 확인할 수 있습니다. 연령 교체 예방 정비 모델의 경우 Murdock [1995], 예방 정비 모델의 경우 Nachlas [1998, 1989], 불완전 정비 모델의 경우 Wang and Pham [1996]. 매우 포괄적인 최근의 책은 Tribedi and Bobbio [2017]입니다.

적용들

가용성은 발전소 엔지니어링에서 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 북미 전기 신뢰성 회사는 1982년에 Generating Availability Data System을 시행했습니다.^[5]

참고 항목

참고문헌

^ Elsayed, E., 신뢰성 공학, Addison Wesley, Reading, MA, 1996
^ "Inherent Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 13 April 2014. Retrieved 10 April 2014.
^ "Achieved Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 13 April 2014. Retrieved 10 April 2014.
^ "Operational Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 12 March 2013. Retrieved 10 April 2014.
^ "Mandatory Reporting of Conventional Generation Performance Data" (PDF). Generating Availability Data System. North American Electric Reliability Corporation. July 2011. pp. 7, 17. Archived (PDF) from the original on 2022-10-09. Retrieved 13 March 2014.

원천

이 문서는 (MIL-STD-188의 지원을 위해)의 공용 도메인 자료를 통합합니다.
K. 트리베디와 A. Bobbio, 신뢰성 및 가용성 엔지니어링: 모델링, 분석 및 응용, Cambridge University Press, 2017.

외부 링크

[1] Elsayed, E., 신뢰성 공학, Addison Wesley, Reading, MA, 1996

[2] "Inherent Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 13 April 2014. Retrieved 10 April 2014.

[3] "Achieved Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 13 April 2014. Retrieved 10 April 2014.

[4] "Operational Availability (AI)". Glossary of Defense Acquisition Acronyms and Terms. Department of Defense. Archived from the original on 12 March 2013. Retrieved 10 April 2014.

[5] "Mandatory Reporting of Conventional Generation Performance Data" (PDF). Generating Availability Data System. North American Electric Reliability Corporation. July 2011. pp. 7, 17. Archived (PDF) from the original on 2022-10-09. Retrieved 13 March 2014.

[1]

[5]

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