P ld k
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 29

Példák PowerPoint PPT Presentation


  • 73 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Példák. Egy berendezés meghibásodását vizsgáljuk, azonos T időközök alatt. A meghibásodások száma: n 1 ,n 2 ,...,n N . Milyen modell használható?

Download Presentation

Példák

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


P ld k

Példák

Egy berendezés meghibásodását vizsgáljuk, azonos T időközök alatt. A meghibásodások száma: n1,n2,...,nN. Milyen modell használható?

Példa: Egy USA atomerőmű 34 alkalommal állt le 1987 és 1995 között, az üzemideje 64651 óra. Alkalmazható-e a Poisson modell? az esemény bekövetke-zésének val.ge arányos az intervallum hosszával p=lDt; egyszerre két esemény nem fordulhat elő; diszjunkt intervallu-mokban az esemény előfordulása független esemény; véletlen számú esemény fordul elő egy előre megadott interval-lumban. Erre nem alkalmazható a Poisson modell.

5. előadás


Fesz lts gkimarad s

Feszültségkimaradás

USA erőművekben 1980-1996 között 80 feszült-ségkiesés (LOSP) volt. A vizsgálatok szerint a 16 év alatt nem volt látható trend. Az első feltétel tehát teljesül, az átlagos fesz. kim. száma inga-dozik ugyan erőművenként, de kb. állandónak tekinthető (nincs eltérés az erőművek között). A köv. feltétel kizárja a többszörös meghibásodást egyidőben. A 80 esetből 2 esetben fordult elő egyidejű meghibásodák két erőműben. A 3. feltétel statisztikai függetlenség??

5. előadás


Adatelemz s 1

Adatelemzés-1

Legyen tehát Poisson. Határozzuk meg tehát a meghibásodás várható értékét. Legyen ni=aai ahol a a meghib. nagysága, ai véletlen szám. Feladat: a becslése. Maximum likelihood elv: a paraméter becslésének azt az értéket választjuk, amelyre

5. előadás


Adatelemz s 2

Adatelemzés-2

Itt p(a,n) annak valószínűsége, hogy a paraméter a értéke mellett a mérés eredménye n. A mérési eredmények függetlenek, ezért

Ez az a paraméter optimális becslése.

5. előadás


Adatelemz s 3

Adatelemzés-3

A szórás kiszámításához szükséges

A becsült paraméter szórása

Irodalom: Pál Lénárd: A Valószínűségszámítás és a statisztika alapjai

Szatmáry Zoltán: Méréskiértékelés

5. előadás


Kiegyenl t s

Kiegyenlítés

Megmérjük egy háromszög szögeit, az eredmény: a=54o 5’ b=50o 1’ g=76o 6’.

A szögek összege 180o12’. Mi a teendő?

a=a0 + x1b=b0 + x2g= g0+ x3

x1+ x2 +x3=12’

Q= x21+ x22 +x32 amihez az egyenlő értékek tartoznak.


Esem nykivizsg l s

Eseménykivizsgálás

5. előadás


Az esem nykivizsg l s h ttere

Az eseménykivizsgálás háttere

  • Egy esemény vizsgálta azzal a céllal, hogy megtaláljuk azt a körülményt vagy ese-ményt, amely eltávolítása megakadályoz-za az esemény ismételt előfordulását.

  • Oknak olyan eseményt, körülményt lehet tekinteni, amely a szervezet ellenőrzése alatt áll.

  • Tegyünk különbséget a látszólagos ok és az ok között.

5. előadás


P ld k

  • Ritkán nevezhető meg egyetlen ok. Ha alkal-mazzák a védelmi korlátokat, a mélységi védelmet, akkor csak több együttes ok vezet-het komoly bajhoz.

  • Az oknak biztosítania kell az eseményből a maximális tanulság levonását. Ha feltáratlan okok maradnak, az később sokba fog kerülni.

  • A „majdnem baleset” elemzése legalább olyan tanulságos, mint egy katasztrófáé.

5. előadás


P ld k

  • az analízis részekre bontást jelent

  • az eseménykivizsgálás módszeres vizsgálatot jelent

  • Az analízis módszereinek két funkciója: az adatok, ismeretek struktúrába rendezése és a kivizsgáláshoz kérdések megfogalmazása

  • Az eseménykivizsgálásnak kb. 100 módszerét szabadalmaztatják

  • A módszerek vátozatosak komplexitásukat, alkalmasságukat, időigényüket tekintve.

5. előadás


Elvi megfontol sok

Elvi megfontolások

  • az analízis legyen alapos a történtek kivizsgálásában

  • az azonosított problémák és okok átte-kintése legyen széleskörű

  • legyen tanulságos a vezetés számára is.

  • Mindent vizsgáljon meg figyelmesen, ne ugorjon egyből a következtetésekre

  • Szolgáljon, ne rendelkezzen

5. előadás


P ld k

  • A vizsgálat legyen módszeres, gyűjtsünk tényeket, ne ad hoc módon elemezzünk

  • Gondoljunk arra, hogy több ok valószínű

  • Végezzünk alapos elemzést

  • Legyünk rendesek (fairness) és hatéko-nyak

5. előadás


P ld k

  • helyezze előtérbe a szervezett tanulást az egyéni hiányosságokkal szemben

  • legyen hatékony, ossza be az erőforrá-sokat

  • Emberek, üzem, eljárások

  • Vegyük számba a lehetséges segítőket a fenti területekről, de ne gondoljuk őket egymástól függetlennek

5. előadás


P ld k

A vizsgálat során az alábbi hierarchiát keressük a vizsgált létesítményben:

1, A tervezésben érvényesült a legkisebb kockázat elve?

2, Alkalmaztak biztonsági berendezéseket?

3, Voltak figyelmeztető jelzések?

4, Léteztek követendő eljárások?

5, Az intézkedésekben fellelhető a képzés, tudatosság?

6, Küldtek infót a vezetésnek kockázatról?

5. előadás


P ld k

A vizsgálat során alkalmazott megfontolások:

1, Eseménybesorolás (3-4 kategória legyen)

2, A vizsgálat részfeladatait kategóriák szerint osszuk ki (csoportos, egyéni)

3, Jelöljük meg a követendő eljárást

4, A résztvevők kiválasztása

5. előadás


P ld k

Kockázat szerinti kategóriák:

1,Katasztrófa: haláleset, jelentős anyagi veszteség, komoly termeléskiesés, közérdeklődés, hatósági beavatkozás.

2,Kritikus: Súlyos sérülés, jelentős kár a berendezésekben, termeléskiesés, több egységet érint, más körülmények között lehetne katasztrófa is.

3, Küszöbeset: Kisebb sérülések, kisebb kár a berendezésben, egy egységet érint.

5. előadás


P ld k

4, Lényegtelen. A fentieknél enyhébb következmények.

Gyakoriság szerinti kategóriák

1, Gyakori: valószínű többszöri előfordulás egy berendezésnél, nagyon gyakori sok hasonló berendezés esetén

2, Valószínű: Valószínű többszöri előfordulás a berendezés élettartama alatt

5. előadás


P ld k

3, Alkalmi: néha előfordul a berendezés élettartama alatt

4, Ritka: Valószínűtlen, de lehetséges esetek a berendezés élete alatt

5, Valószínűtlen: feltételezhető, hogy nem fog előfordulni a berendezés élete alatt

5. előadás


Adatgy jt s

Adatgyűjtés

  • Ismerd meg a berendezést, a körülményeket!

  • Hívj szakértőket!

  • Őrizd meg az információt!

  • Vizsgáld az összefüggéseket

  • Elemezd a berendezéseket!

5. előadás


Ismerd meg

Ismerd meg …

  • Szemtanúk vallomásai írásban!

  • Az információ elillan, az emberek felejte-nek

  • Egy kép szebben beszél 1000 szónál!

  • A jelenlétet semmi sem pótolhatja

5. előadás


Vizsg ld az sszef gg seket

Vizsgáld az összefüggéseket

  • Ki ismeri az adott berendezést (gyártó, szállító, felhasználó)?

  • Értsd meg a berendezés történetét!

  • Vizsgáld a kérdéseket hosszútávon!

5. előadás


Elemezd a berendez st

Elemezd a berendezést

  • Hibafa analízis, meghibásodási módok, hibák hatása.

  • Végezz teszteket!

5. előadás


Interj

INTERJÚ

Az interjú két partner közti orális kommu-nikáció, a két partner egyikének előre meghatározott, komoly célja van. A két partner között kérdés-válasz kapcsolat van.

Cél, alany, környezet, megközelítés, időrend

5. előadás


Elemz si m dszerek

Elemzési módszerek

  • Change: gyors, intuitív

  • Kockázat-korlát-cél: széleskörűen alkalmazható

  • Hibafa-analízis: hardveren sikeres

  • Esemény-ok: rugalmas, tényekre összpontosít

  • MORT: (Management Oversight and Risk Tree) átfogó

  • TapRooT@: könnyen használható

5. előadás


Esem nykivizsg l s t pusai

Eseménykivizsgálás típusai

  • az esemény típusának megállapítása

  • monitorozás fejlesztése

  • a balesettel kapcsolatos kockázat elemzése

  • a baleset lefolyásának elemzése, az okok vizsgálata

  • Az érintett területek elemzése

5. előadás


Baleset elemz si technik k

Baleset elemzési technikák

  • eseménysor azonosítása

  • nem biztonságos cselekmények azonosítása

  • az okok elemzése

  • Hibafa elemzés

  • Emberi tényező azonosítása

5. előadás


Feladatelemz s

Feladatelemzés

  • annak elemzése, hogyan végzik felada-taikat a munkafeltételek között

  • Feladatmodell

  • Hierarchikus feladatmodell

  • Konkurens feladatfa környezet

  • Táblázatos feladatanalízis

5. előadás


Az anal zis elvei

Az analízis elvei

  • Hardver orientált

  • Adatgyűjtés

  • Biztonsági mutatók

5. előadás


A balesetre adott v laszok

A balesetre adott válaszok

  • Szervezeti kérdések

  • Ellenőrzések

  • Gyakorlatok és képzés

  • Karbantartás

  • Ajánlások és tanulságok

5. előadás


  • Login