Megbízhatóságra alapozott program a berendezések értékelésére

Hasonló dokumentumok
Karbantartási filozófiák. a karbantartás szervezetére és a folyamat teljes végrehajtására vonatkozó alapelvek rendszere.

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

BME Járműgyártás és -javítás Tanszék. Javítási ciklusrend kialakítása

Karbantartási stratégia kockázatok figyelembevételével

SZOLGÁLTATÁS BIZTOSÍTÁS

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Alapvető karbantartási stratégiák

TPM egy kicsit másképp Szollár Lajos, TPM Koordinátor

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

A (nem megfelelően tervezett) nagyjavítás hatásai

Kockázat alapú karbantartás kialakítása a TPM rendszerben

Székely Bence Daruline Kft.

Külszíni bányaipari technikus Bányaipari technikus Mélyművelési bányaipari Bányaipari technikus

MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Készletgazdálkodás. 1. Előadás. K i e z? K i e z? Gépészmérnök (BME), Gazdasági mérnök (Németo.) Magyar Projektmenedzsment Szövetség.

Mi a karbantartás feladata. Karbantartás-fejlesztés korszerűen Nyílt képzés Fekete Gábor, A.A. Stádium Kft.

Budapesti Mûszaki Fõiskola Rejtõ Sándor Könnyûipari Mérnöki Kar Médiatechnológiai Intézet Nyomdaipari Tanszék. Karbantartás-szervezés a nyomdaiparban

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Dr. BALOGH ALBERT: MEGBÍZHATÓSÁGI ÉS KOCKÁZATKEZELÉSI SZAKKIFEJEZÉSEK FELÜLVIZSGÁLATÁNAK HELYZETE

TERMÉKEK MŐSZAKI TERVEZÉSE Megbízhatóságra, élettartamra tervezés I.

Vörös Miklós 2013 június 21

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

Modulzáró ellenőrző kérdések és feladatok (2)

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October


Tárgyszavak: szennyvízkezelő; karbantartási program; hatékonyság; megbízhatóság.

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Modulzáró ellenőrző kérdések és feladatok (2)

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A hulladékgazdálkodás átláthatóbbá tétele környezeti kontrollinggal

A HACCP minőségbiztosítási rendszer

Szóbeli vizsgatevékenység

Kísérlettervezés alapfogalmak

A munkavédelmi szabályzatok betartása teher vagy lehetőség?

our future our clients + our values Szeptember 16. MEE vándorgyűlés 2010

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Mezıgazdasági és off-road gépek kenéstechnikája és diagnosztikája szakmai nap. Programfüzet

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Acélipari csapágyak felújítása

Kísérlettervezés alapfogalmak

FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

A problémamegoldás lépései

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Termelőberendezések állapotvizsgálata

AZ ENERGIAFELHASZNÁLÁS HATÉKONYSÁGÁRÓL A 27/2012 EK DIREKTÍVA(EED) ÉS AZ ISO SZABVÁNYOK TARTALMI KAPCSOLATAIRÓL

Klasszikus karbantartási stratégiák és hiányosságaik. Karbantartás-fejlesztés korszerűen Nyílt képzés Fekete Gábor, A.A. Stádium Kft.

A HACCP rendszer fő részei

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

Tárgyi eszköz-gazdálkodás

Karbantartás-szervezés a XXI. században

Makroökonómia. 9. szeminárium

Műszaki diagnosztika. Endoszkópia. Olajvizsgálat. Rezgésdiagnosztika. Repedésvizsgálat. Akusztika. Roncsolásmentes anyagvizsgálatok.

High-Soft nyomásközvetítő membrán

1. VDA és Ford ajánlások a hibaláncolatok pontozásához konstrukciós FMEA esetén

Korszerű eljárások az állapottól függő karbantartáshoz

TURBÓGENERÁTOR FORGÓRÉSZEK Élettartamának meghosszabbítása

Vállalatirányítás HÁLÓTERVEZÉS. Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele. A - C 6 Munkaerő-szükséglet 2. B - F 8 műszaki tervezése 3.

Matematikai geodéziai számítások 6.

KÖRNYEZETI KOCKÁZAT ELEMZŐ MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA

Dinamikus Költségelemzés (DCC): hatékony módszer a hatékony fejlesztésekért. Czeglédi Ildikó okl.közgazdász közművagyon-gazdálkodási szakértő

állapot felügyelete állapot rendelkezésre

Az es szabvánnyal, illetve a törvényi elvárásokkal kapcsolatos felmérési, tervezési tevékenység

Új felállás a MAVIR diagnosztika területén. VII. Szigetelésdiagnosztikai Konferencia 2007 Siófok

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Javaslat magasépítési beruházások egységes minőségbiztosítási módszertanának kidolgozására

Matematikai geodéziai számítások 6.

Gazdaságosság, hatékonyság. Katona Ferenc

Költséghatékony karbantartás tervezése: Hogyan kezeljük a nem várt költségeket?

Működésbiztonsági veszélyelemzés (Hazard and Operability Studies, HAZOP) MSZ

Papp Tibor Karbantartási menedzser Sinergy Kft.

Tárgyi eszközök a számvitelben. Fogalma: számviteli tv. 26 Bekerülési érték meghatározás: számviteli tv

Megbízhatóság-központú karbantartás RCM Külfejtésű szénbányák földmunkagépeinek hibagyakoriság-elemzése

Megelőző karbantartási stratégiák optimálása a félvezetőgyártásban

A kockázatelemzés menete

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

Üvegolvasztó kemencék jellemző korróziós kopásai

ISO A bevezetés néhány gyakorlati lépése

Nemzeti Workshop. Új üzleti modellek és élelmiszer-feldolgozási stratégiák

Költség- és hatékonyságelemzés Új útjai az agráriumban

Az OEE fogalma és mérése egy OEE projekt tapasztalatai

ÉLETTARTAMRA MÉRETEZETT HÍDDARUK VIZSGÁLATA. Magyari László DARULINE Kft.

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

KOMPLEX RONCSOLÁSMENTES HELYSZÍNI SZIGETELÉS- DIAGNOSZTIKA

Hogyan használja a roncsolásmentes vizsgálatokat a petrokémiai ipar?

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

A villamos energia ellátás javítása érdekében tett intézkedések az ELMŰ-ÉMÁSZ Társaságcsoportnál

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

ENERGETIKAI BEAVATKOZÁSOK A HATÉKONYSÁG ÉRDEKÉBEN SZABÓ VALÉRIA

Átírás:

AZ ÜZEMFENNTARTÁS ÁLTALÁNOS KÉRDÉSEI 1.02 Megbízhatóságra alapozott program a berendezések értékelésére Tárgyszavak: megbízhatóság; MTBF; adatgyűjtés; hibaelemzés; állapotfelmérés; kőolajipar. A szénhidrogént feldolgozó vállalatoknak versenyképességük megtartásához megbízhatóan működő berendezésekre van szükségük. A berendezések állapotának értékelésére szolgáló program megfelelő döntések kidolgozásával hozzájárulhat az üzemek megbízható működéséhez. A javasolt program a döntések előkészítésében felhasználja a géptörténeti adatokat, a korábban előfordult hibák során szerzett tapasztalatokat. Az adatbázisban különféle karbantartási és tökéletesítési lehetőségek vannak minden berendezésre vonatkozóan, amelyekhez hozzárendelik a hibák közötti átlagos idő (Mean Time Between Failure MTBF) mutatót. Minden lehetőségre vonatkozóan gazdaságossági számításokat is végeznek, amelynek eredményei alapján döntik el, hogy melyik változatot célszerű követni az egyes berendezések esetében. Adatok gyűjtése A program alapvető eleme a berendezések adatainak gyűjtése és a munkatársak tapasztalatainak felhasználása. Az első lépés adatok gyűjtése a múltban előfordult hibákról, valamint a berendezések működési jellemzőiről és a vizsgálatok során szerzett tapasztalatokról. Ezek az információk nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy véleményt lehessen mondani a berendezés várható élettartamáról. A korábbi működési idő jó kiindulás a további élettartam előrejelzésére. Megbízhatóan lehet az élettartamot becsülni, ha korrózió okozza a berendezés tönkremenetelét, és a berendezés változatlan feltételek mellett működik. Ha kevés információ áll rendelkezésre egy bizonyos berendezésről, a várható élettartam becslését az iparág átlagos adataira kell alapozni. A berendezések adatai mellett fontos felmérni a berendezések állapotát. Ezt egy megbízhatósági team végezheti el, amelynek rendszerint hat tagja van: egy megbízhatósági (reliability) mérnök, aki vezeti a megbeszéléseket és kezeli a megbízhatósági adatbázist; egy műveleti mérnök, aki a termelési adatokat és a technológiai folyamatnak a berendezésre gyakorolt hatását vizsgálja;

egy üzemmérnök, aki a berendezés működési feltételeiről szolgáltat adatokat; egy műszaki ellenőr, aki a korábbi ellenőrzések adatairól ad tájékoztatást; egy karbantartó mérnök, akinek ismeretei vannak a meghibásodások mechanizmusáról és a berendezésen korábban végzett javításokról; egy költségbecslő, aki a különféle javítási intézkedések időszükségletére és költségeire ad becslést. Ezt a teamet szükség szerint kiegészítheti forgógépekkel foglalkozó gépészmérnök, villamosmérnök, műszertechnikus, környezetvédelmi és biztonságtechnikai szakember stb. A team minden tagja saját szakértelmével vesz részt a berendezés állapotának megítélésében, így tárgyilagos, szakmai elfogultságtól mentes vélemény alakul ki, ami a megbízhatósági programhoz fontos. A team a csővezetékek és műszerkábelek rajzai szerint megy végig a berendezéseken, és a megállapításokat beviszik az adatbázisba. A berendezésre vonatkozó űrlap tartalmaz az adott eszközre vonatkozóan minden információt a következő négy csoportba sorolva: Általános adatok: Ebben a csoportban gyűjtik össze a berendezésre vonatkozó műszaki adatokat. Ilyenek pl. a berendezés megnevezése, száma, a megengedett nyomás, hőmérséklet stb. Ezek az információk alkalmasak a berendezés azonosítására, és az űrlapra beírhatók a megbízhatósági team megérkezése előtt. A berendezés története és vizsgálati eredményei: A történet és a korábbi vizsgálatok eredményei mellett itt szerepelnek a legutóbbi hatósági vizsgálat megállapításai, valamint a következő hatósági vizsgálat időpontja A berendezés állapotára vonatkozó adatok: Itt foglalják össze a hibák után tapasztalt eseményeket, a biztonsági és környezeti hatásokat, a termelési adatokat, a technológiai változásokat, a berendezés megkerülésének (by-pass) lehetőségeit. A team egyeztetett véleményt jegyez fel az űrlapon. Számszerű adatok: Ide kerülnek azok az adatok, amelyek a gazdaságossági elemzéshez szükségesek. Ilyenek pl. a termelés értéke, a termeléskiesés okozta veszteség, a javítási költségek, a legutóbbi javítás adatai, a folyamatok tökéletesítési és energiamegtakarítási intézkedéseinek eredményei. A berendezések csoportosítása A berendezéseket többféle módon szokták csoportosítani. Az egyik csoportosítási szempont, hogy a berendezést csak az üzem tervszerű leállása során végzett általános javítás keretében vagy üzemelés közben is lehet javí-

tani. Az olyan gépet, amelynek melegtartaléka van vagy a termelés szempontjából nincs jelentősége, meg lehet javítani az üzem leállása nélkül, és mivel ez olcsóbb, ez ajánlható. A másik csoportosítási szempont, hogy a berendezésre jellemzők-e korral járó hibák, azaz minél régebben működik a berendezés, annál valószínűbb hibák jelentkezése. Példa erre a korrózió okozta hiba, mivel nyilvánvaló, hogy a korrózió mértéke idővel növekszik és egyre inkább várható hiba bekövetkezése. Ellenkező példa az elektromos hiba, amely a berendezések teljes élettartama során véletlenszerűen lép fel, nehéz előre megmondani, mikor várható ilyen hiba. A berendezések harmadik csoportosítása arra utal, hogy a berendezésen végzett javítás csupán meghosszabbítja-e a berendezés élettartamát, vagy az új berendezésre jellemző élettartam kezdetét jelenti. Egy tartály helyi hibájának kijavítása lehetővé teszi a további használatot, de új életciklust csak a tartály kicserélésével lehet elérni. Berendezések elemzése Ha minden berendezésre vonatkozóan összegyűjtötték az adatokat, el lehet végezni az elemzést. Az adatbázisból tetszés szerinti szempontok szerint ki lehet gyűjteni a berendezéseket, pl. egy bizonyos üzemhez tartozó eszközöket, azonos típusú gépeket, vagy azokat a berendezéseket, amelyek meghibásodása bizonyos időpont előtt várható. 0 normális sűrűséggörbe 0 5 1. ábra Normális valószínűségi sűrűséggörbe 10 A berendezések elemzésének alapja a hibagörbe. Ez nem más, mint a Gauss-féle normális sűrűséggörbe (1. ábra). A görbe alatti terület a berendezés hibáinak működési időtől függő gyakoriságát jelenti. Az ábra szerint 50%-os valószínűsége van annak, hogy a berendezés ötéves működés során meghibásodik; 99,9%-os valószínűsége van viszont annak, hogy nyolc év alatt bekövetkezik valamilyen hiba. Ez még jobban látható a kumula-

tív eloszlási görbén (2. ábra): hogy mi a valószínűsége annak, hogy a berendezés meghatározott időn belül meghibásodik, közvetlenül leolvasható a diagramról. 1,0 0,8 valószínűség kumulatív valószínűségi eloszlás 0 2 4 6 8 10 2. ábra Kumulatív valószínűségi görbe A normál sűrűséggörbének két jellemzője van: a µ és a σ. A µ azt mutatja, hogy a görbe központosan helyezkedik-e el az időtengelyen, a σ pedig a szórás mértékét mutatja. Az MTBF a µ-vel egyenértékű, azaz a példában 5 év. A µ módosításával a sűrűséggörbe eltolódik jobbra vagy balra. Ha σ nagyobb, a sűrűséggörbe laposabb, ha a σ kisebb, a görbe hegyesebb (3. ábra), a kumulatív eloszlási görbe kis σ esetében meredekebb, nagyobb σ esetében pedig laposabb (4. ábra), vagyis nagyobb valószínűsége van annak, hogy a hiba az MTBF közelében következik be. A megbízhatósági team a berendezés történetének adatait használja fel az MTBF értékének meghatározásához. Ezután a σ értékére vonatkozóan is becslést végeznek; ez az érték mutatja, hogy a team mennyire biztos a hiba bekövetkeztének időpontjában. A sűrűséggörbe segítségével jól szemléltethető a különbség a helyi javítás vagy beavatkozás nélküli elemzés és az új életciklust eredményező javítás között. Például, ha egy berendezés új ciklust elindító javítása az elemzés előtt öt évvel történt, a hiba valószínűsége felhalmozódik az utolsó javítás és az elemzés közötti időszakban. A 0 időpont előtt a görbe alatti terület mutatja, hogy mi a valószínűsége a berendezés meghibásodásának az elemzés időpontja előtt. (Az vonalkázott terület nagysága a görbe alatti egész terület 25%- a, azaz ez a valószínűsége annak, hogy a berendezés az elemzés előtt meghibásodik.) Hogy mi a meghibásodás valószínűsége a példa szerinti ötéves

0,8 MTBF = 5 év σ = 0,5 σ = 0,75 σ = 2 σ = 1,2 σ = 3 0 2 4 6 8 10 3. ábra Sűrűséggörbék családja 1,0 σ = 0,75 0,8 MTBF = 5 év σ = 2 σ = 1,2 σ = 3 σ = 0,5 0 2 4 6 8 10 4. ábra Eloszlási görbék családja időtartamon belül, azt a görbe elemzés utáni területe mutatja (5. ábra). Ha az elemzés időpontjából egy működési ciklus indul el, a hiba valószínűségét mutató sűrűséggörbe az elemzés időpontjától indul el (6. ábra). A program nemcsak az első meghibásodást, hanem a későbbi hibákat is modellezi. Ahogy a 7. ábra mutatja, a későbbi hibák eloszlási egyre laposabb. Ez azt jelenti, hogy a későbbi hibák előrejelzése nehezebb, mint az elsőé, mivel az összefügghet az első, ill. az előző hibákkal. A későbbi hibák

javítása ui. mindig a berendezés megbontásával, kitisztításával, ellenőrzésével és javításokkal jár, ami újabb hibalehetőségeket rejt magában. 0,5 0,3 0,1 az elemzés időpontja az utolsó javítás a ciklus vége -5 0 5 5. ábra Sűrűséggörbe nem kezdődik új életciklus az utolsó javítás után esetben 0,5 0,3 0,1 elemzés időpontja eredeti ciklus vége -5 0 5 10 6. ábra Sűrűséggörbe új ciklus esetén Jelentések A döntés-előkészítést elősegítik a könnyen értelmezhető formában készített jelentések. Különböző jelentések készülnek a leálláskor javítható és üzem közben javítható berendezésekről.

0,5 0,3 0,1 1. hiba 2. hiba 3. hiba 5. hiba 4. hiba -5 0 5 10 15 7. ábra Későbbi hibák sűrűséggörbéi A jelentések egyik célja annak meghatározása, hogy milyen munkákat kell a leállások során elvégezni. A legfontosabb kérdés, hogy az egyes berendezések képesek-e működni a legközelebbi tervszerű leállásig. Ez befolyásolja a berendezés megtérülési idejét is. A megtérülési vizsgálatokat mindig a jelenérték meghatározásával kell végezni megfelelő diszkontláb alkalmazásával. A gazdaságossági vizsgálatok végezhetők az üzemi berendezések összességére vagy részletesebb bontásban az egyedi eszközökre, amihez az adatbázisban tárolt információk használhatók fel. A jelentések alapján elemzést lehet végezni az új meghibásodásig eltelő időről (mean time to failure MTTF), a hibák valószínű számáról (probable number of failure PNF), tökéletesítési lehetőségekről, a berendezések megtérülési idejéről és jelenértékéről. Számításokat lehet végezni arra vonatkozólag, hogy mennyibe kerül egy váratlan hiba javítása, beszámítva a termelés kiesése okozta veszteségeket. A kőolaj-feldolgozó iparban a berendezések üzembiztosságának növelése, ami a lehető legtöbb termék kibocsátását eredményezi, a legjobb befektetés. Ennek érdekében fel kell használni a berendezéseket jól ismerő munkatársak tapasztalatát és számítani kell a berendezések kezelésével kapcsolatos lehetőségek költségeit. Minél üzembiztosabb a finomító, annál jobb a munkabiztonság és kevésbé ártalmas a környezetre. (Dr. Garai Tamás) Marlowe, J. D.; Bloemer, C. J.; stb.:reliability-based program assesses equipment assets. = Hydrocarbon Processing, 81. k. 12. sz. 2002. p. 33 39. Motylenski, R. J.: Proven turnaround practices. = Hydrocarbon Processing, 82. k. 4. sz. 2003. p. 37 42.