故障树分析法主要应用于安全可靠性工程中，用于了解系统失效的原因，确定功能失效的原因。关键和有价值的工厂资产的意外停机会对生产、维护成本和延迟产生不利影响。基于时间的维护策略有其局限性，不能防止计划外的故障和停机。
操作环境有多种可变因素，这使得它过于复杂，不能仅仅依赖于及时的维护。对于工厂的关键资产，除了预防性维护方法外，还需要一种更可靠的数据驱动预测性维护方法。
一家清洁能源公用事业公司选择印孚瑟斯为其宝贵资产实施基于可靠性的维护。Infosys开发了一个全面的故障树分析数据库和工具，以促进知情的维护决策。
主要挑战
- 缺乏有关以前机器故障和健康状况的相关数字数据
- 缺乏合适的故障模式，并利用数字化故障数据库对关键资产进行分析
- 缺少用于创建故障树的通用工具
- oem缺乏标准的数据格式
- 缺乏与其他系统数据关联的资产或与相关资产的交叉引用
- 由于缺乏故障事件的历史数据，需要手动进行耗时的故障处理
- 非数字化存储库导致员工的知识保留能力较差
准备好体验吗?
专家说
解决方案
Infosys作为一个交钥匙解决方案提供商，提供智能资产故障排除解决方案
自动原因路径检测
- 当用户在refute过程中选择原因时，该工具会自动检测原因路径，帮助用户识别并关注潜在的故障或缺陷
情景化资产和知识库
- 该工具包括通过选择相关的主要设备和相关设备来分析生成的输出的选项
- 该工具具有将知识材料(用户手册、sop)与其中的故障树和事件关联起来的选项
- 它通过故障树提供了所有站点设备资产的集成视图
质量检查
- 该工具定期验证故障树，以确保信息的完整性
云托管
- 该工具托管在AWS云上，以利用水平可伸缩性(无服务器架构)。
自动化的见解
- 将手动故障排除机制与过程控制系统事件集成并映射
- 为未来的维护制定可行的计划。
基于角色的工作流
- 该工具允许管理员为正确的角色可伸缩性分配权限
- 可跨所有业务线和地理范围扩展
好处
减少30%-40%的故障处理时间
资产性能可靠性提升40%-45%
问题的可追溯性提高了50%-65%
资产能见度增加2%-5%
