L12a
Het inschatten van de waarschijnlijkheid waarmee een failure plaats kan vinden.
De reden dat we gebruik willen gaan maken van formele methoden en technieken om de
kansen op failure te kunnen gaan inschatten, is omdat we zelf enorm slecht zijn in het
inschatten van risico’s en de kansen daarop.
Mensen zijn van nature niet goed in staat om de kansen op risico’s in te schatten. Ze zullen
doorgaans risico’s met een hoge impact maar een lage kans overschatten en risico’s
met een lage impact en een hoge kans zullen ze bagatelliseren.
Om risico’s te kunnen inschatten kunnen we gebruik maken van Failure Mode and Effect
Analysis (FMEA).
FMEA is een tool om risico’s te kunnen identificeren, quantificeren, prioriteren en te
evalueren.
Als doel stelt het dan ook om:
● De factoren die echt kritisch zijn voor verschillende types van failures vast te
stellen, zodanig dat we ook de failures kunnen gaan identificeren voordat ze
daadwerkelijk plaatsvinden.
● Daardoor kunnen we het risico dat gepaard gaat met dergelijke failures reduceren.
● We kunnen ervoor zorgen dat failures die we willen gaan detecteren ook
detecteerbaar zijn.
● Wellicht zijn we ook in staat om te voorkomen dat een failure überhaupt optreed.
Zo’n FMEA combineert overigens zowel subjectieve als objectieve analyses om deze
verschillende factoren vast te kunnen stellen.
FMEA maakt bij het analyseren van failures gebruik van een checklist.
Voor alle mogelijke oorzaken van een failure stelt het de volgende drie vragen:
● Wat is de waarschijnlijkheid dat een failure als gevolg van die oorzaak heeft
plaatsgevonden?
● Wat is de consequentie van die failure? (Wat is de ernst?)
● Hoe hoog is de kans dat ik deze failure detecteer voordat het een impact heeft op de
klant?
Die drie verschillende vragen, die checklist, zie je terug hier in de blauwe kaders van deze
afbeelding.
Je ziet ook hoe elk van deze 3 aspecten inhaakt op een andere fase waarmee een failure
zich uitspreidt over het proces.
Aan al deze verschillende aspecten (Probability of failure, Degree of severity, Likelihood of
detection) ken je een getal toe.
,Dat getal geeft een score aan voor elk van de mogelijke oorzaken die tot de failure kunnen
hebben geleid.
Overigens worden deze verschillende oorzaken ook wel aangeduid als the failure modes.
Nadat je een bepaalde failure mode hebt gescoord op al deze elementen, dus laten we
zeggen dat we al deze verschillende elementen hebben gescoord op een schaal van 1-10.
Dan vermenigvuldigen we deze 3 getallen met elkaar om een prioriteit aan te geven
waarmee we elk van deze oorzaken zouden moeten gaan aanpakken.
Om je risicomanagement plannen zo goed mogelijk in elkaar te steken zal je je failures op
een aantal verschillende aspecten willen gaan beoordelen. Hier zie je de drie belangrijkste
factoren om een failure goed te kunnen beoordelen:
● Failure rates → How often failure occurs
Hoe vaak gebeurt een failure in een bepaalde tijdsperiode.
● Reliability → Chances of failure occurring
De kans dat een failure plaatsvindt / een onderdeel kapot gaat.
● Availability → Amount of useful operating time
Welke deel van de tijd het proces beschikbaar is. Nuttig te besteden.
Als failures bijna nooit voorkomen, is het erg lastig om nauwkeurige getallen te hangen
aan elk van deze 3 inschattingen.
Hoe moeilijk het is om al deze 3 verschillende factoren in te schatten, des te moeilijker het
is om te kunnen bepalen wat je kunt doen om er tegenop te treden.
De Failure rate (FR)(%) = (aantal failures / aantal producten dat je hebt getest) * 100%.
Op deze manier bereken je hoeveel procent van alle producten die je hebt getest ook
failures bevatten. Deze failure rate zal je willen gaan bepalen voor een vooraf
gedefinieerde periode.
Dus in deze periode neem je een aantal steekproeven en daar tel je het aantal failures.
Dit geeft een uitdrukking aan de FR in uitdrukking van de percentage.
Dus procentueel gezien, hoeveel failures vinden er nu eigenlijk plaats.
Je kan de FR ook uitdrukken t.o.v. de operating time.
Dan reken je dus niet uit welke proportie er failures bevat, maar je rekent uit wat het aantal
failures per tijdseenheid in je proces is:
FR(N) = aantal failures / operating time.
, Voorbeeld:
In de bovenstaande casus krijg je de volgende tijdlijn, aangegeven in de slide.
De operating time is de tijd dat deze machine ook daadwerkelijk in operatie is.
Dus dat is 4000 + 10000 = 14.000
Die 13 + 8 = 21 uur dat er een storing was, is geen operating time maar down time.
De failure rate (FR) is het aantal failures / operating time:
2 failures / 14.000 uur = 0.000143 failures per uur.
Nu we de failure rate hebben vastgesteld, kunnen we ook de reliability uitrekenen.
De reliability is de kans dat een machineonderdeel of een product naar behoren
functioneert voor een gegeven periode en onder vooraf gedefinieerde condities.
De reliability kan je uitrekenen als:
Reliability: P(operating time ≥ t) = e-𝜆t.
e = de gewoonlijke e die je ook op de rekenmachine vindt.
Lambda (𝜆) = failure rate.
t = de periode waarover je deze kans wilt berekenen.
P = probability.
We willen de probability weten van de term tussen de haakjes.
In dit geval willen we de probability weten dat de operating time langer duurt dan de
gegeven periode t.
Dus wat is de kans dat onze operating time minstens t duurt.
Het inschatten van de waarschijnlijkheid waarmee een failure plaats kan vinden.
De reden dat we gebruik willen gaan maken van formele methoden en technieken om de
kansen op failure te kunnen gaan inschatten, is omdat we zelf enorm slecht zijn in het
inschatten van risico’s en de kansen daarop.
Mensen zijn van nature niet goed in staat om de kansen op risico’s in te schatten. Ze zullen
doorgaans risico’s met een hoge impact maar een lage kans overschatten en risico’s
met een lage impact en een hoge kans zullen ze bagatelliseren.
Om risico’s te kunnen inschatten kunnen we gebruik maken van Failure Mode and Effect
Analysis (FMEA).
FMEA is een tool om risico’s te kunnen identificeren, quantificeren, prioriteren en te
evalueren.
Als doel stelt het dan ook om:
● De factoren die echt kritisch zijn voor verschillende types van failures vast te
stellen, zodanig dat we ook de failures kunnen gaan identificeren voordat ze
daadwerkelijk plaatsvinden.
● Daardoor kunnen we het risico dat gepaard gaat met dergelijke failures reduceren.
● We kunnen ervoor zorgen dat failures die we willen gaan detecteren ook
detecteerbaar zijn.
● Wellicht zijn we ook in staat om te voorkomen dat een failure überhaupt optreed.
Zo’n FMEA combineert overigens zowel subjectieve als objectieve analyses om deze
verschillende factoren vast te kunnen stellen.
FMEA maakt bij het analyseren van failures gebruik van een checklist.
Voor alle mogelijke oorzaken van een failure stelt het de volgende drie vragen:
● Wat is de waarschijnlijkheid dat een failure als gevolg van die oorzaak heeft
plaatsgevonden?
● Wat is de consequentie van die failure? (Wat is de ernst?)
● Hoe hoog is de kans dat ik deze failure detecteer voordat het een impact heeft op de
klant?
Die drie verschillende vragen, die checklist, zie je terug hier in de blauwe kaders van deze
afbeelding.
Je ziet ook hoe elk van deze 3 aspecten inhaakt op een andere fase waarmee een failure
zich uitspreidt over het proces.
Aan al deze verschillende aspecten (Probability of failure, Degree of severity, Likelihood of
detection) ken je een getal toe.
,Dat getal geeft een score aan voor elk van de mogelijke oorzaken die tot de failure kunnen
hebben geleid.
Overigens worden deze verschillende oorzaken ook wel aangeduid als the failure modes.
Nadat je een bepaalde failure mode hebt gescoord op al deze elementen, dus laten we
zeggen dat we al deze verschillende elementen hebben gescoord op een schaal van 1-10.
Dan vermenigvuldigen we deze 3 getallen met elkaar om een prioriteit aan te geven
waarmee we elk van deze oorzaken zouden moeten gaan aanpakken.
Om je risicomanagement plannen zo goed mogelijk in elkaar te steken zal je je failures op
een aantal verschillende aspecten willen gaan beoordelen. Hier zie je de drie belangrijkste
factoren om een failure goed te kunnen beoordelen:
● Failure rates → How often failure occurs
Hoe vaak gebeurt een failure in een bepaalde tijdsperiode.
● Reliability → Chances of failure occurring
De kans dat een failure plaatsvindt / een onderdeel kapot gaat.
● Availability → Amount of useful operating time
Welke deel van de tijd het proces beschikbaar is. Nuttig te besteden.
Als failures bijna nooit voorkomen, is het erg lastig om nauwkeurige getallen te hangen
aan elk van deze 3 inschattingen.
Hoe moeilijk het is om al deze 3 verschillende factoren in te schatten, des te moeilijker het
is om te kunnen bepalen wat je kunt doen om er tegenop te treden.
De Failure rate (FR)(%) = (aantal failures / aantal producten dat je hebt getest) * 100%.
Op deze manier bereken je hoeveel procent van alle producten die je hebt getest ook
failures bevatten. Deze failure rate zal je willen gaan bepalen voor een vooraf
gedefinieerde periode.
Dus in deze periode neem je een aantal steekproeven en daar tel je het aantal failures.
Dit geeft een uitdrukking aan de FR in uitdrukking van de percentage.
Dus procentueel gezien, hoeveel failures vinden er nu eigenlijk plaats.
Je kan de FR ook uitdrukken t.o.v. de operating time.
Dan reken je dus niet uit welke proportie er failures bevat, maar je rekent uit wat het aantal
failures per tijdseenheid in je proces is:
FR(N) = aantal failures / operating time.
, Voorbeeld:
In de bovenstaande casus krijg je de volgende tijdlijn, aangegeven in de slide.
De operating time is de tijd dat deze machine ook daadwerkelijk in operatie is.
Dus dat is 4000 + 10000 = 14.000
Die 13 + 8 = 21 uur dat er een storing was, is geen operating time maar down time.
De failure rate (FR) is het aantal failures / operating time:
2 failures / 14.000 uur = 0.000143 failures per uur.
Nu we de failure rate hebben vastgesteld, kunnen we ook de reliability uitrekenen.
De reliability is de kans dat een machineonderdeel of een product naar behoren
functioneert voor een gegeven periode en onder vooraf gedefinieerde condities.
De reliability kan je uitrekenen als:
Reliability: P(operating time ≥ t) = e-𝜆t.
e = de gewoonlijke e die je ook op de rekenmachine vindt.
Lambda (𝜆) = failure rate.
t = de periode waarover je deze kans wilt berekenen.
P = probability.
We willen de probability weten van de term tussen de haakjes.
In dit geval willen we de probability weten dat de operating time langer duurt dan de
gegeven periode t.
Dus wat is de kans dat onze operating time minstens t duurt.
