Maskinene fra Tomra som du benytter når du panter dine flasker og/eller kasser, er svært pålitelige og har høy driftssikkerhet. Likevel kan det en sjelden gang oppstå en feil for kunden. Hvor ofte dette skjer og hvor usikre anslagene er, kan besvares ved hjelp av pålitelighetsanalyse.
Pålitelighetsanalyse er et verktøy til å vurdere evnen et system eller en komponent har til å utføre en tiltenkt oppgave.Tomras panteautomat er et slikt system, satt sammen av ulike komponenter. Den tiltenkte oppgaven er å ta imot returmateriell på en korrekt måte og skrive ut en kvittering. Påliteligheten til systemet, dvs. sannsynligheten for at systemet kan utføre oppgaven, kan modelleres dersom man har data. Typiske spørsmål man da kan få svar på er:
- Hvor lang tid kan jeg forvente det går mellom hver feil og hvor usikkert er dette anslaget
- Hvilke komponenter feiler ofte? Hvilke er mest variable i tid mellom hver feil?
- Hva er sannsynligheten for at systemet ikke feiler før et bestemt tidspunkt?
- Hva skjer med systemet dersom en av komponentene blir bedre eller dårligere?
Modellering av pålitelighet
For å besvare denne typen spørsmål må man lage en modell for når systemet feiler. Det første naturlige spørsmålet er derfor: Hva er en feil? For Tomras maskiner kan en feil være at kunden ikke får brukt automaten. Videre må man definere en tidsenhet for tiden mellom feil. Vanligvis vil man bruke antall timer mellom hver feil, eventuelt korrigert for tiden systemet ikke er i bruk. For panteautomater er bruken proporsjonal med antall kunder i butikken. Derfor er det vel så interessant å se hvor mange objekter (flasker, bokser og kasser) som har gått gjennom systemet mellom hver feil. Et slikt valg av tidsenhet er svært viktig i praksis, men det står lite om det i lærebøkene.
Neste skritt er å dele systemet opp i uavhengige komponenter. For hver komponent må vi kunne registrere tidene mellom feil. For en panteautomat kan det for eksempel dreie seg om en komponent som skriver ut kvitteringer, en komponent for bordet bak automaten og en komponent for flaskegjenkjenning.
Tidene mellom feil for hver komponent må deretter modelleres. Dette gjør man ved å finne en passende sannsynlighetsfordeling. Den enkleste, eksponentialfordelingen, gjør regnestykkene lette, mens mer kompliserte fordelinger kan kreve bruk av numeriske metoder. Om ønskelig, kan man modellere aldring av komponentene.
De fleste systemer er beskrevet i et flytskjema for gangen gjennom komponentene. Men i pålitelighetsanalyse er det først og fremst den logiske sammenhengen mellom komponentene som er interessant. Dersom feil i en av komponentene fører til at hele systemet feiler, er komponentene logisk koblet i serie. Dersom systemet funksjonerer selv om en av to komponenter ikke funksjonerer, er disse to komponentene koblet i parallell. For panteautomaten kunne man tenke seg at den funksjonerer hvis man enten kan putte i flasker/bokser eller kasser, eller begge deler. Dermed vil disse to løpene være i parallell.
Stokastisk simulering
For å estimere påliteligheten til systemet, må vi først estimere parametrene i feilfordelingen for hver komponent. For å få fram usikkerheten i disse, kan man bruke "Bootstrapping" som er en forholdsvis ny metode. Anta at vi har N observerte levetider for en komponent, trekk så N feiltider med tilbakelegging fra de observerte feiltidene. Tilbakelegging betyr at det er mulig å trekke den samme feiltiden flere ganger. Estimer parametrene i fordelingen gitt det nye datasettet. Dette gjentas mange ganger slik at vi får en usikkerhetsfordeling for parametrene.
Deretter kan vi beregne påliteligheten til systemet. Det er ofte vanskelig å regne på, men vi kan bruke stokastisk simulering, såkalt Monte Carlo simulering, av systemet og få svar på alle spørsmålene i innledningen. For å simulere tid mellom feil for systemet, trekker vi først parametrene fra usikkerhetsfordelingen til parametrene til hver komponent. Så trekker vi feiltider for alle komponentene og bruker den logiske sammenhengen mellom komponentene for å se om feil for en komponent fører til systemfeil. Dette gjentas mange ganger.
Metoden er svært fleksibel og kan gi svar på mange spørsmål, ikke bare om forventet tid mellom feil eller lignende, men også realistiske feilmarginer. Det er nyttig for Tomra når de skal lage produktspesifikasjoner og gjøre panteautomatene bedre.
