Research

การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (Reliability analysis)


อาจารย์ณราวดี สิทธิเดชธำรง   
ภาควิชาวิศวกรรมอุสาหการและโลจิสติกส

การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (Reliability analysis)

การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (Reliability analysis) เป็นการศึกษาเกี่ยวกับเวลาเริ่มตั้งแต่ การเริ่มต้นศึกษาไปจนกระทั่งเกิดเหตุการณ์ที่สนใจ  แรกเริ่มนั้นเป็นการศึกษาช่วงชีวิตของมนุษย์ (Human  lifetimes)  โดยศึกษาสภาวะการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ ของช่วงชีวิตมนุษย์ ต่อมาจึงมีการนำไปประยุกต์ใช้ในด้านต่าง ๆ เช่น ในด้านวิศวกรรมศาสตร์ ได้มีการนำไปประยุกต์ใช้ในเรื่องความน่าเชื่อถือได้ของเครื่องจักรและสินค้า ในโรงงานอุตสาหกรรม เช่น ทำการศึกษาช่วงเวลาการทำงานของเครื่องจักรตั้งแต่เริ่มใช้จนกระทั่งเครื่องจักรนั้นเกิดการทำงานบกพร่อง 

การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือนั้นนอกจากจะสามารถตอบได้ว่า ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์นั้นภายหลังจากจุดเวลาที่กำหนดมีค่ามากน้อยเพียงใด และยังสามารถบอกได้ว่าอัตราความขัดข้อง (Failure rate) ณ จุดเวลาที่กำหนดมีค่าเท่าไร (Rovine and  Eye, 1991) โดยการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือได้ให้ความสำคัญและความสนใจที่ว่าเมื่อไรจึงจะเกิดเหตุการณ์นั้น และช่วยให้นักวิจัยอธิบายรูปแบบของการเกิดเหตุการณ์ (Patterns of occurrence) เปรียบเทียบรูปแบบระหว่างกลุ่มต่าง ๆ และสร้างตัวแบบทางสถิติของอัตราความขัดข้องต่อการเกิดเหตุการณ์ที่สนใจ เพื่อศึกษาว่ามีปัจจัยใดบ้างมีอิทธิพลต่ออัตราความขัดข้อง (Failure rate) หรือมีระยะเวลานานเท่าไรที่จะไม่เกิดเหตุการณ์นั้น และมีปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่ออัตราความขัดข้อง (Adams and Dial, 1993, Singer and Willett, 1991; 1993)

ในทางอุตสาหกรรม การผลิตสินค้าที่มีข้อบกพร่องหรือสินค้าเสีย รวมถึงการขัดข้องของเครื่องจักรนั้น   ทำให้เกิดผลกระทบต่างๆ ตามมาหลายอย่าง เช่น การส่งมอบสินค้าให้กับลูกค้าล่าช้า อาจทำให้สูญเสียลูกค้าในอนาคต ต้นทุนการผลิตสูงขึ้น เกิดจากเวลาที่ใช้ในการซ่อมแซมหรือผลิตใหม่เพิ่มขึ้น ค่าแรงงาน ค่าทำงานล่วงเวลา เพิ่มขึ้น หรือสูญเสียวัตถุดิบ วัสดุอุปกรณ์ที่ใช้ในการผลิตสินค้าเสียนั้น ถ้าสามารถทราบว่ามีข้อบกพร่องอะไรบ้างที่มีโอกาสเกิดขึ้น ข้อบกพร่องแต่ละลักษณะเกิดจากสาเหตุใด และระบบการตรวจจับข้อบกพร่องนั้นทำได้อย่างไร การป้องกันหรือลดโอกาสการผลิตสินค้าบกพร่อง สินค้าเสียรวมทั้งการขัดข้องของเครื่องจักรที่ใช้ทำงาน ก็จะทำให้ มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ฉะนั้นในอุตสาหกรรม การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือยังไม่มีความแพร่หลาย และยังไม่มีการนำไปใช้ในการวางแผนการซ่อมบำรุงเครื่องจักร ซึ่งข้อมูลของการวางแผนการซ่อมบำรุงเป็นข้อมูลเชิงเวลาโดยจะมีปัญหาในเรื่องการการแจกแจงไม่ปกติของข้อมูล หรือเป็นข้อมูลเซนเซอร์

ในการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือการพิจารณาการแจกแจงของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้ทราบถึงข้อมูลที่ทำการเก็บรวบรวมมา เมื่อใดก็ตามที่ต้องการนำข้อมูลของสิ่งตัวอย่างไปทำการอนุมาน จะต้องแน่ใจว่าข้อมูลดังกล่าว มีการกระจายตัวเป็นแบบปกติเสมอ หากไม่เช่นนั่นการทดสอบสมมติฐาน หรือการอนุมาน ด้วยเครื่องมือทางสถิติ อื่นๆ ก็จะให้ผลคลาดเคลื่อนตั้งแต่น้อย จนถึงไม่อาจยอมรับได้ ขึ้นอยู่กับลักษณะความไม่การกระจายแบบปกติ เมื่อเป็นเช่นนี้การทดสอบว่าข้อมูลของสิ่งตัวอย่างที่ได้มานั้นมีการกระจายแบบปกติหรือไม่ จึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้

Hazard มีส่วนสำคัญในการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการพิจารณาปัจจัยที่เรียกว่า “อายุที่เพิ่มขึ้นของผลิตภัณฑ์” ร่วมด้วย กราฟของ Hazard จะบอกถึงแนวโน้มของการเสียของผลิตภัณฑ์หรือเครื่องจักรในช่วงอายุที่แตกต่างกัน รูปแบบแนวโน้มของความเสี่ยงการเสียนิยมใช้ในการอธิบายลักษณะการเสียของสิ่งต่างๆในช่วงอายุการใช้งานที่แตกต่างกัน โดยจะแสดงในรูปของกราฟความเสี่ยงการเสียที่พล็อตเทียบกับเวลา เรียกว่า Bathtub Curve โดยแนวโน้มเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการวางแผนต่างๆ เช่น การวางแผนซ่อมบำรุงโดยเป็นกราฟที่จะใช้อธิบายลักษณะเฉพาะที่เกิดขึ้นโดยทั่วไปกับเครื่องจักร ซึ่งกราฟจะทำการแบ่งช่วงวงจรชีวิตของเครื่องจักรออกเป็น 3 ช่วงด้วยกันคือ

 

(Early Failure Period หรือ Run -In Period) กราฟมีลักษณะลดลงของอัตราการชำรุด (Decreasing Failure Rate : DFR) อัตราการชำรุดจะมีโอกาสที่จะเกิดขึ้นได้จากสาเหตุหลายประการ เช่น การใช้วัสดุที่ผลิตไม่มีคุณภาพ เครื่องจักรไม่เหมาะสมกับการใช้งาน หรือไม่ถูกต้องตามวิธีการใช้งานเครื่องจักร การออกแบบที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ถูกต้อง การควบคุมคุณภาพหรือเทคโนโลยีการผลิตของการประกอบเครื่องจักรไม่ดีพอ การติดตั้งเครื่องจักรผิดไปจากที่กำหนดไว้ในคู่มือเครื่องจักร ในระยะนี้อัตราการชำรุดจึงมีโอกาสที่เกิดขึ้นได้สูงมาก ดังนั้น สำหรับการใช้งานของเครื่องจักรในระยะนี้เมื่อเริ่มมีการชำรุดจากสาเหตุใดก็ตามจำเป็นต้องดำเนินการแก้ไขปรับปรุงเพื่อให้ผ่านช่างระยะเริ่มต้นของการใช้งาน เมื่อผ่านระยะนี้ไปแล้วอัตราการชำรุดของเครื่องจักรจะค่อยๆ ลดลง

 (Random Failure หรือ Life Time Period) เป็นช่วงต่อเนื่องจากระยะแรก เมื่อมีการใช้งานมาระยะหนึ่งแล้ว เป็นช่วงที่เครื่องจักรมีการปรับปรุงหรือมีการเปลี่ยนแปลงให้มีเสถียรภาพในการทำงานมาแล้ว อัตราการชำรุดจะเกิดขึ้นน้อยลง แต่ในบางโอกาสก็อาจจะเกิดขึ้นได้ขึ้นอยู่กับการใช้งานและการบำรุงรักษา และจะคงอยู่ในสภาพเช่นนั้นในระยะเวลาหนึ่ง ซึ่งถ้าต้องการให้ระยะการใช้งานปกติของเครื่องจักรยาวนานนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่างด้วยกัน เช่น ใช้งานไม่เกินความสามารถของเครื่องจักรที่ได้รับการออกแบบไว้ การบำรุงรักษาตามที่กำหนดไว้ในคู่มือเครื่องจักร และควบคุมสภาพแวดล้อมของเครื่องจักรที่ติดตั้งใช้งานอยู่ให้เหมาะสมตามที่ออกแบบไว้ เมื่อมีการควบคุมปัจจัยเหล่านี้ได้ โอกาสที่เครื่องจักรจะชำรุดจะมีน้อยและมักจะมีค่าค่อนข้างคงที่จะ เห็นได้ว่าเส้นกราฟเป็นเส้นขนานกับแกนเวลา นั่นคืออัตราการชำรุดเสียหายค่อนข้างคงที่ (CFR : Constant Failure Rate : A Constant)

3. ช่วงระยะการสึกหรอของเครื่องจักร (Wear - Out Period) เครื่องจักรผ่านระยะการใช้งานมาเป็นเวลานานๆ ทำให้เกิดการล้าขึ้นกับชิ้นส่วนของเครื่องจักร ทำให้ชิ้นส่วนของเครื่องจักรเริ่มมีการเสื่อมสภาพ เช่น เกิดการสึกหรอ เมื่อเสื่อมมากขึ้นๆ อัตราการชำรุดของเครื่องจักรก็เพิ่มสูงขึ้นตามไปด้วย ซึ่งเป็นช่วงที่เรียกว่า อัตราการชำรุดเสียหายค่อยๆ มากขึ้น (Increasing Failure Rate : IFIR)

จากการศึกษาวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการซ่อมบำรุงรักษาเครื่องจักรที่ทำการศึกษาในประเทศไทยส่วนมากพบว่า จะมีการนำเอาข้อมูลมาวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของรอบเวลาการพบการเสีย (Mean time between failure, MTBF) โดยใช้วิธีการหาค่าเฉลี่ยแบบง่ายยังมีความผิดพลาดค่อนข้างสูงและอาจจะไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการซ่อมบำรุง จึงนำหลักทฤษฎีการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือเชิงวิศวกรรม โดยจะนำข้อมูลเวลาการเสียของเครื่องจักรเช่น (Time Between Failure TBF), (Time To Repair TTR) เพื่อนำมาวิเคราะห์ตามหลักทฤษฎีการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ โดยจะมีการนำข้อมูลไปวิเคราะห์รูปแบบการแจกแจงทางสถิติ ว่ามีรูปแบบการแจกแจงชนิดใด เพื่อนำไปคำนวณต่อไปตามหลักการวิเคราะห์วิศวกรรมความน่าเชื่อถือซึ่งตรงกับรูปแบบการแจกแจงของข้อมูลที่มี ซึ่งจะทำให้ทราบลักษณะรูปแบบแนวโน้มการเสียของเครื่องจักร สามารถกำหนดค่าความน่าเชื่อถือ เพื่อใช้ในการคำนวณ ซึ่งวิธีนี้จะทำให้ข้อมูลรอบเวลาการซ่อมบำรุงที่วิเคราะห์มีความถูกต้องมากขึ้นในเชิงสถิติ และมีความเหมาะสมในการนำไปจัดสร้างแผนการซ่อมบำรุง

       

 

<< ย้อนกลับ