故障分析PF Curve

故障分析PF Curve

如果你剛把車子送廠保養,十天後就因為另一個與之前完全無關的原因拋錨在路上了。你會不會從此再也不去那一家車廠了?

故障有分為漸進式與隨機性的,如潤滑機油的衰退就是漸進式的,與使用時間較有正相關。但是,也有很多故障的表現更傾向隨機性和不可預測的。

RCM(以可靠性為中心)的維護方式,就是建立在故障,且都是線性發展的立場上。它需要定期分析每個設備的一或多個指標,以識別所有可能的故障先期徵兆,這時候就是 P-F 曲線的應用時機了。

P-F 曲線其實是個直覺易懂的觀念:

設備正常來說從起用開始發生耗損,一直到完全故障之前很可能會經過無明顯症狀的衰退,接著出現儀器可偵查的前期徵兆。

雖然發生故障後機器仍可以運行,但是一旦開始有運作不良的因子,機器加速失效至完全發生故障只是時間問題。經過一段時間的持續弱化後,設備的效能可能會急劇下降或時好時壞一直到完全故障。

P-F 曲線圖

圖中 P 點是設備的衰退狀況最早可以被偵測發現的時間點,F 點是設備在不維修的情況下繼續運行到完全失效的時間點。

P 點到 F 點之間的時間,被稱為故障前置期(P-F Interval),或失效發展期(Failure Developing Period, FDP)。

當延著 P-F 曲線往 X 軸方向移動時,設備的狀況在 Y 軸形成向下的弧形。剛開很難明確的知道故障模式什麼時候開始,這一段不明顯的衰弱期可能是很長的水平線。

幸運的是,我們只要關注在曲線開加速向下的階段(P點右側),在完全故障前(F點左側)找到問題並且解決即可。但不好的是,當故障跡象變的足夠明顯時,例如:可以明顯的聽見噪音或無力聲時,可能為時已晚,需要更換的成本會更高。所以能夠越早發現,就有機會用越低的成本解決問題。

故障的成本

對於採用不同的檢測技術來說,P 點不是個固定的值,而是取決於檢測方式。越精密的檢測就有機會讓 P 點越早發生,當然檢測的成本可能也越高。像是:紅外線、電流、超音波、振動、潤滑劑或試劑的化學量測等。

越早發現問題的好處也在於成本,在 P-F 曲線中有一條隨時間向上的紅線,那代表了可能的維修成本。當開始出現故障時,機器雖仍會運行得好,但是隨著越多檢測信號的出現,維修成本也開始增加。

如果儘早發現,維修成本可能只是及早潤滑機器或一段停機時間,但是隨著紅線延時間軸的前進,修復的成本變得越來越昂貴,最終在機器出現故障時達到更換機器,及其他連鎖效應,達到成本的頂峰。

定檢的周期

不論是預防性維護、預測性維護、或條件式維護,都是意圖在 P-F 兩點之間透過檢測,發現症狀進行維修。因此,一般會設計在 P-F 曲線的 1/2 到 1/3 時間區間內進行定檢。

舉例來說,若軸承開始出現運轉不良,可能會造成運行時溫度上升,若根據紀錄發現核心運行溫度高到 70 度之後,可能在 6~8 天後就會全面故障。那麼只要每 3~4 天就要進行量測檢查,就能在完全故障前發現問題。

若透過振動感測或聲波的測量取代溫度的判斷,又可以提前到 15 天發現更輕微的症狀,那麼檢測的頻率就可以減少。

P-F 曲線的定義,影響到維護策略的選擇、定檢排程、抄錶方式與觸發維護,之後會有機會再討論如何透過系統協助定檢、紀錄量值等作業。