icon/social/linkedin

Zuverlässigkeitswachstum modellieren und planen

Zuverlässigkeitswachstum, vormals RGA Software, ist jetzt eine erweitere Modulapplikation in ReliaSoft Weibull++ für die Anwendung von Zuverlässigkeitswachstum-Modellen, um Daten aus Entwicklungstests und installierten reparierbaren Systemen zu analysieren. In der Entwicklungsphase können Sie das Zuverlässigkeitswachstum des Systems quantifizieren und über verschiedene Testphasen hinweg nachverfolgen und gleichzeitig erweiterte Methoden für Zuverlässigkeitswachstumsprognosen, Planung und Management aufzunehmen. Für im Feldeinsatz befindliche Systeme können Sie die optimalen Überholzeiten und andere Ergebnisse berechnen, ohne die ansonst notwendigen detaillierten Datensätze.

Neu in ReliaSoft 2021 [EN]

Zuverlässigkeitswachstum modellieren und planen

Zuverlässigkeitswachstum, vormals RGA Software, ist jetzt eine erweitere Modulapplikation in ReliaSoft Weibull++ für die Anwendung von Zuverlässigkeitswachstum-Modellen, um Daten aus Entwicklungstests und installierten reparierbaren Systemen zu analysieren. In der Entwicklungsphase können Sie das Zuverlässigkeitswachstum des Systems quantifizieren und über verschiedene Testphasen hinweg nachverfolgen und gleichzeitig erweiterte Methoden für Zuverlässigkeitswachstumsprognosen, Planung und Management aufzunehmen. Für im Feldeinsatz befindliche Systeme können Sie die optimalen Überholzeiten und andere Ergebnisse berechnen, ohne die ansonst notwendigen detaillierten Datensätze.

Neu in ReliaSoft 2021 [EN]

Optimierung Ihrer Zuverlässigkeitsanalysen mit dem Zuverlässigkeitswachstum-Modul

Mögliche Fehler/Ausfallvorhersagen frühzeitig erkennen
Mit der Analyse des Zuverlässigkeitswachstums können Sie Störungen vorhersagen und Prognosen erstellen, um die Managementstrategie des Zuverlässigkeitswachstums zu evaluieren.

Berechnung von optimalen Überholzeiten
Der erforderliche Testaufwand zur Bestimmung einer spezifischen MTBF, Ausfallintensität oder Zuverlässigkeit ist leicht ermittelbar, d.h. ohne die ansonsten detaillierte Datensets für reparierbare Systemanalysen.

Konzipieren von Testplänen für reparierbare Systeme
Bestimmung der erforderlichen Testzeit pro System, um ein bestimmtes Zuverlässigkeitszeit auszuarbeiten.

Umsetzen von Zuverlässigkeitsverbesserungen über Zeit

Durchführbarkeit von MTBF Zielen können mit einer entsprechenden Management-Teststrategie bestimmt werden. Evaluieren von Zuverlässigkeitsverbesserungen und Maßnahmen/Fixes für eine im Feld installierte Anlage.

Quantifizieren des Zuverlässigkeitswachstums über mehrere Testphasen hinweg

Mühelos das Zuverlässigkeitswachstum vorhersagen sowie Programmplanung und mehrfache Analysen durchführen.

Experimentieren mit Stichprobenumfang durch Simulationswerkzeuge
Automatische Analysen und Funktionsgraphen/Diagramme aus einer großen Anzahl von erstellten Datasets durch Simulationen. Sie können eine Anzahl von Zuverlässigkeitsmaßnahmen mit integrierten Simulationswerkzeugen ausführen.

Anzeige aller Funktionen

Reparierbare Systemanalysen mit anderen Prozessen integrieren

Das Zuverlässigkeitswachstum-Modul erleichtert die Analyse aus reparierbaren Systemdaten mit dem Crow (AMSAA) Modell. Hiermit erhalten Sie einen Überblick des Systems ohne die enormen Datenanforderungen, die normalerweise für eine Zuverlässigkeitsanalyse eines Systems erforderlich sind.

Mit dem Zuverlässigkeitswachstum-Modul können Sie die Systemanpassung in der Entwicklungsphase überwachen und dann ReliaSoft BlockSim entsprechend der bereits bekannten Ergebnisse für detailliertere Information ausschöpfen.

Mehr über BlockSim