RGAの特長

ReliaSoftのRGAは、主要な信頼性増大モデルに加え、独自の先進的分析手法を網羅しています。

従来の信頼性増大分析と結果

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RGAは様々な従来型信頼性増大分析モデルに対応しています。

  • Crow AMSAA (NHPP)
  • デュアン
  • 標準および改良型ゴンペルツ
  • ロイド・リポー
  • ロジスティック

故障時間(継続)、個別(稼動/故障)および様々な種類の実験的な信頼性増大試験から得られる信頼性データについて、多くのオプションを設定することができます。使用可能なモデルは、データ種類によって異なります。

信頼性増大予測、計画、そして管理

RGAは従来型の信頼性増大手法を発展させた革新的なアプローチに独自に対応。現実世界における実際的な試験、実用的な方法により近づきます。

  • Crow Extended モデルでは、修復されるべきか、また、いつ修復されるべきかに基づいて故障モードを分類できます。信頼性増大予測に寄与するほか、管理戦略の評価を行うことができます。
  • Growth Planning Folio では、複数のフェーズを持つ信頼性増大試験計画を立案することができます。また、Crow Extended-Continuous Evaluationモデルを活用し、複数の試験フェーズからのデータを分析可能なほか、Multi-Phaseプロットにより試験結果を計画値と比較することができます。これらから得られた結果により、信頼性における目的の達成のために一連の試験フェーズに修正を加える必要があるかどうかを判断することができるようになります。
  • 離散信頼性成長計画フォリオにより、ワンショット・デバイスの全体的戦略の開発が可能です。
  • Mission Profile Folio は、均衡したオペレーション試験計画の立案、実際の試験と計画の対比を追跡することができ、使用するデータが信頼性増大分析に適切かどうかを判断することができるようになります。

フィールド修復可能システム分析のために制限データセットを十二分に活用する

RGAは、フィールド修復可能システム分析にも活用することができます。その一例が、修復可能システムのための 信頼性試験設計 ツール(非同時ポアソン過程に基づく)、フィールドシステムデータの分析のための特別に設計されたデータシートなど。ユーザーの持つデータセットの特性に応じて、様々に対応します。

  • 通常は必要とされる詳細なデータセットがなくても、経時的信頼性における故障回数、目的とする基準の算出(最適なオーバーホール時期、予測される故障数など)などを分析することができます。
  • フィールド内で稼動しているフリートの故障後の初動において、予測される信頼性向上を評価することができます。
  • グループ化データ(間隔データ)分析により、フリート保証評価をおこない、将来的な還元の見積もりを得ることができます。

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