# 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**

![](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:700/1*I7GsLEJsYX2Q7cp2qwJR2A.png align="left")

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。*
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> *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。