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IEC 61400-1BEDEUTUNG UND NUTZEN DER „FAILURE MODE RETURN PERIODS“
Dr.-Ing. Jan Hauschild
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 20161
IQZ VORSTELLUNG
Geschäftsstelle Hamburg
Hauptsitz Wuppertal
Beratungs- und Forschungsdienstleistung auf Stand von Wissenschaft und Technik
Qualitätsmanagement
Risikomanagement
Sicherheitsmanagement
Zuverlässigkeitsmanagement
Kooperationspartner in China, Korea und den USA
„Wir helfen bei der Entwicklung sicherer
und zuverlässiger Produkte und
Prozesse“
http://www.phoenixhof.de/images/bg_phoenixhalle2.jpg
http://www.w-tec.de/downloads/au_en_fertig_01.jpg
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 20162
UNSERE HAUPTGESCHÄFTSFELDER
WarrantyManagement
Funktionale Sicherheit
Ersatzteil-management
Optimierung Anlagen-
verfügbarkeit
Felddaten-auswertung / Zuverlässig-
keitsprognosen
Zuver-lässigkeits-
management bei Neuent-wicklungen
Ihre Heraus-
forderung
Risiko-simulation
Maschinen-sicherheit
Standort-bezogene Risiko-
beurteilung
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10.11.2016 3
Das IQZ berät Unternehmen in zahlreichen Industriezweigen. Profitieren Sie vom Wissenstransfer.
VERSCHIEDENE INDUSTRIEN – GLEICHE HERAUSFORDERUNGEN – EIN BERATER
Automotive Windenergie
Luftfahrt Bahntechnik
25. Windenergietage, Templiner See 2016
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H
Einleitung
Zuverlässigkeitsmanagement-Prozess
Ermittlung der „failure mode return periods“
• Methoden und Prozesse
• Systemanalyse
• Datenanalyse
Zusammenfassung und Ausblick
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 20164
AGENDA
EINLEITUNG
FAILURE MODE RETURN PERIODS - HINTERGRUND UND NUTZEN
10.11.2016 5 25. Windenergietage, Templiner See 2016
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KONTEXT DER SICHERHEITSRELEVANTEN REGELWERKE
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 20166
Bauwerk• Turm• Fundament
Maschine• Triebstrang, Getriebe, Kupplung• Bremse, Generator
DIBT 2012
IEC 61400
GL 2010
Maschinen-richtlinie2006/42/EG
IEC 62061
ISO 13849
Maschinen-verordnung
Standort• Verkehrswege• Störfallbetriebe …
…BImSchG
…
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Beispiel Turm [www.wind-energie.de, 2016]
• Größte und schwerste Teil einer Windenergieanlage
• Ein bis 1,8 Mal länger als der Rotordurchmesser
• Kosten zwischen 15 und 25 Prozent der Herstellkosten einer gesamten Windenergieanlage
• Trägt wesentlich zu den Montage- und Transportkosten bei
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 20167
Einsparpotentiale identifizieren Bemessungslast und Systemtechnik spezifizieren und nachweisen!
EINSPARPOTENTIALE DURCH LASTREDUKTION
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10.11.2016 8
FAILURE MODE RETURN PERIODS - MTBF UND F
25. Windenergietage, Templiner See 2016
𝐹𝑑 = 𝛾𝑓 ∙ 𝐹𝑘 Fd: design loadf: partial safety factor for loadsFk: characteristic load
• Vorgabe der Bemessungslast Ermittlung des Teilsicherheitsbeiwertes f
Auslegung und Nachweis der MTBF (Domäne Systementwicklung)
Fd f MTBF
• Vorgabe der MTBF - Klassifizierung der Fehlerereignisse Ermittlung des Teilsicherheitsbeiwertes f
Auslegung und Nachweis der Bemessungslast (Domäne Lastrechner)
MTBF f Fd
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10.11.2016 9
FAILURE MODE RETURN PERIODS - F UND PERFORMANCE LEVEL
25. Windenergietage, Templiner See 2016
10a 50a 2000a
1,35
1,1
PL = ?
PL = ?
PL = ?
failure mode return period [a]
PerformanceLevel
Anforderung an:• Auslegung Bemessungslast• Auslegung Sicherheitssystem
Teilsicherheits-beiwert f
f =?
ZUVERLÄSSIGKEITSMANAGEMENT-PROZESS
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201610
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201611
Windenergieanlagen werden leistungsfähiger, größer und komplexer!Mit der neuen IEC 61400-1 steigen die Anforderungen an präventiven Zuverlässigkeitsmethoden!
AKTUELLE HERAUSFORDERUNGEN WINDENERGIE
Bundesverband Windenergie
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201612
ZIELE UND NUTZEN
WirtschaftlichkeitWIRTSCHAFTLICHKEIT RISIKOABSICHERUNG
RECHTSSICHERHEIT LESSONS LEARNED
– Sicherheitsnachweis
– Lieferantenüberwachung
– Feldüberwachung (Rückrufe)
– Erstellung von Wartungsstrategien
– Regressunterstützung
– Einheitliche Vorgehensweise
– Input für Neuentwicklungen
– Fixierung von Wissen durch Zuverlässigkeitsdaten
– Einheitliche Unternehmenssprache
– Optimierung/Verkürzung von Entwicklungsprozessen
– Optimierung des Ersatzteilmanagements
– Optimierung der Erprobungsaufwände
– Kalkulation von Wartungsverträgen
– Absicherung Geschäftsführung / benannte Personen
– Versicherbarkeit
– Produktbeobachtungspflicht
– Vertragsgestaltung zwischen OEM und weiteren Partnern
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201613
ZUVERLÄSSIGKEITSMANAGEMENT-PROZESS NACH IQZ BASIEREND AUF KUNDENPROJEKTEN
Quelle: VDA Band 3.2
ErfahrungswerteWettbewerbsdaten
normative AnforderungenKundenanforderungen
Zuverlässigkeits-anforderungen
und -ziele
u.a.Test- und Prüfplanung
Lastenheft für Lieferanten
Zuverlässigkeits-spezifikationen
u.a. Entwicklungstests
Systemmodelle
Zuverlässigkeits-vorhersage und
-beurteilung
Prototypentest
Zuverlässigkeits-nachweis
Vorserientest
Zuverlässigkeits-prüfung
FertigungstestsFelddatenanalyse
reaktive Methoden
IST-Aufnahme Zuverlässigkeit
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201614
KENNGRÖßEN/METHODEN IM KONTEXT DES ZUVERLÄSSIGKEITSMANAGEMENT-PROZESSES
• HAZOP• FMEA• Risikograph• …Zuverlässigkeits-
anforderungenund -ziele
Zuverlässigkeits-spezifikationen
Zuverlässigkeits-vorhersage und
-beurteilung
Zuverlässigkeits-nachweis
Zuverlässigkeits-prüfung
IST-Aufnahme Zuverlässigkeit
Konzept
Entwicklung
Produktion/ Nutzung
S-FMEA / D-FMEA / P-FMEARBD / FTA / Markov / MCS
Auswertung Testdaten• Testspezifikation• Weibull Analyse …• Beschleunigte Lebensdauerprüfung• Zusammenfassung von Ergebnissen
Auswertung Felddaten• Proven in Use• Zuverlässigkeitsprognose…• MTBF, MTTR, …• Zusammenfassung von Ergebnissen
ERMITTLUNG DER FAILURE MODE
RETURN PERIODS
METHODEN UND PROZESSE
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201615
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201616
ERMITTLUNG DER FAILURE MODE RETURN PERIODS - ÜBERSICHT
relevant fault events
Failure mode return period (MTBF)
System analysisProven in use• statistical analysis
RBD FTA
Markov
Simplifiedmethods
Monte-Carlo-
Simulation
FMEAHAZOPGeneric events (IEC)
DCA
DFA
i Field data
Test data
Generic data(Handbooks)
RBD: Reliability Block DiagramFTA: Fault Tree AnalysisDCA: Diagnostic Coverage AnalysisDFA: Dependent Failure Analysis
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201617
VERFÜGBARKEITSKENNGRÖßEN
Ausfall
Betrieb
1
0t
1
0t
λ
λ + μ
μ
λ + μ
𝑉 𝑡 = 𝑃1 𝑡
U 𝑡 = 𝑃2 𝑡
lim𝑡→∞
𝑉 𝑡 = 𝑉∞ =𝑀𝑇𝐵𝐹
𝑀𝑇𝐵𝐹 +𝑀𝑇𝑇𝑅
1
2
𝑃1 𝑡
𝑃2 𝑡 Ausfall
Betrieb
MTBFMTTR
Beobachtung Systemmodell
Lösung stetig
Lösung stationär
ERMITTLUNG DER FAILURE MODE
RETURN PERIODS
SYSTEMANALYSE
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201618
“…failure mode return periods…must be demonstrated by recognized methods.” [IEC 61400-1 CD]
relevant fault events
Failure mode return period (MTBF)
System analysisProven in use• statistical analysis
RBD FTA
Markov
Simplifiedmethods
Monte-Carlo-
Simulation
FMEAHAZOPGeneric events (IEC)
DCA
DFA
i Field data
Test data
Generic data(Handbooks)
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201619
SIMPLIFIED METHODS – BRIEF SUMMARY
• Definition of scope and system
• Determination of failure rate/ MTTF
• Calculation of system reliability
• Elimination of weaknesses
Steps for Simplified Method
Advantages / Restrictions
• DIN EN ISO 13849-1, DIN EN 61508-6
• Simplified methods for determination ofreliability figures – e.g. MTTF
• Applicable for simple system structure
• Quantitative analysis / Verification
Simplified Methods
Easy to apply
Supports comparability of different system concepts
Wrong result due to invalid boundary conditions
High level of uncertainty in probability
Does not enable domino effect or conditional failures to be included
e.g. Parts Count
[DIN EN ISO 13849-1]
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201620
RBD – BRIEF SUMMARY
• Definition of scope and system
• Determination of failure rate/repair rate
• Calculation of reliability/availability
• Elimination of weaknesses
Steps to perform RBD
• IEC 61078
• Inductive analysis
• Structural representation of the modelled system
• Calculation similar to FTA
• Models condition and events for a successful operation of the system
Reliability block diagrams
Systematically examine a system
Quantification and Verification
High level of uncertainty in probability
Does not enable domino effect or conditional failures to be included
Advantages / Restrictions
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201621
FTA – BRIEF SUMMARY
• Define scope and system
• Define top event
• Identify causes/fault modes that lead to top event
• Anlayse causes and fault modes
• Further stepwise analysis to lower level of thesystem
Steps to perform FTA
Highly systematic approach
Helpful for systems with many interfaces and interactions
High level of uncertainty in probability
Does not enable domino effect or conditional failures to be included
Advantages / Restrictions
• IEC 61025
• Deductive analysis
• Identifying and analysing factors that can contribute to a specified undesired event
• Qualitative FTA to identify potential causes and pathways
• Quantitative FTA to calculate the probability of the top event
Fault Tree Analysis
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201622
MKV – BRIEF SUMMARY
Steps to perform MKV
Calculate probability for systems with repair capability/multiple degraded states
Requires knowledge of all probabilities of change of state
Assumption of constant probabilities
Advantages / Restrictions
• IEC 61165
• Analysis of complex system
• Quantitative technique
• Modelling of dependencies
• Based on the concept of system-states and -transitions
Markov (State-Space) Analysis
• Define scope and system
• Define states, dependencies and transitions
• Anlayse system state probabilities(reliability, availability, safety, …)
ERMITTLUNG DER FAILURE MODE
RETURN PERIODS
STATISTISCHE DATENANALYSE
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201623
“…failure mode return periods…must be demonstrated by recognized methods.” [IEC 61400-1 CD]
relevant fault events
Failure mode return period (MTBF)
System analysisProven in use• statistical analysis
RBD FTA
Markov
Simplifiedmethods
Monte-Carlo-
Simulation
FMEAHAZOPGeneric events (IEC)
DCA
DFA
i Field data
Test data
Generic data(Handbooks)
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201624
DATA HANDBOOKS – BRIEF SUMMARY
• Collect all relevant information: systemconcept, break down structure, environmental conditions, bill of material
• Evaluate all relevant environmental parameters
• Evaluate failure rates
• Take care on failure rate dimension[time, cycles, …]
Steps to evaluate failure rates
Advantages / Restrictions
• SN 29500, …
• IEC 61709 / TR 62380
• Evaluation of failure rates with respect to environmental conditions
Data handbooks
No field data needed
Supports comparability of different system concepts
Time consuming in evaluating all relevant parameters
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201625
FRACAS – BRIEF SUMMARY
• Initiate FRACAS data system
• Observe and document failure events
• Analysis of failure events
• Define measures to prevent failure events and mitigate failure effects
• Evaluate and monitor effectiveness of measures
• Communicate and allocate results
Steps for FRACAS
Advantages / Restrictions
• EN 60300-3-1
• System to document failure events and corrective actions
• System to monitor corrective actions
• Identify causes within development, implementation and operation
Failure Reporting Analysis and Corrective Action System
Can be used for design and development, manufacturing and maintenance
Can be an important contribution for reliability growth
Can use data from previous projects and to provide data for future projects
Depends on quality of failure reports
No failure prevention
http://maintenancephoenix.com/wp-content/uploads/2012/12/FRACAS.jpg
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201626
RELIABILITY PROGNOSIS MODEL – BRIEF SUMMARY
• Collect all relevant information: failure data, failure behaviour, load data
• Estimate load distribution
• Estimate load dependent failure distribution
• Consider statistical candidates
• Estimate time dependent failure distribution
Steps for reliability prognosis
Advantages / Restrictions
• Analysis of field data with respect to realistic load distribution
• Evaluation of failure distributions and rates
• Evaluation of load distributions
• Estimation of spare parts
• Estimation of life cycle costs
• Assessment of call back actions
Reliability prognosis model
More precise failure rate estimation
Less uncertainties in estimating spare parts and life cycle costs
Requires knowledge of failure behaviour
Requires knowledge of load distributions
Requires knowledge of extended statistical data analysis
50 100 150 200 250
Fahrleistung in Tkm0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
LG s
50 150100 200 250 s [Tkm]
LG(s)
0,2
0,8
0,6
0,4
1
020 40 60 80 100 120
20
40
60
80
Ausfälle
80
60
40
20
20 40 60 12080 100 Tkm
20 40 60 80 100 120
s Tkm
0.02
0.04
0.06
0.08
FK s
s [Tkm]
0,02
0,08
0,06
0,04
FK(s)
20 40 60 12080 100 Tkm2 4 6 8 10
t Jahr
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
F t
0,1
0,06
0,08
0,04
0,02
F(t)
2 4 6 8 10 t [Jahre]
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201627
RELIABILITY GROWTH – BRIEF SUMMARY
• Planning of the program for reliability growth and the reliability goals
• Initiate the data base / system
• Determination of statistical parameter (MTTF)
• Planning of measures for the development process
• Monitoring of measures
Steps for Reliability Growth
Advantages / Restrictions
• IEC 61014 / IEC 61164
• Concept for planning, monitoring and visualize the reliability of products during development
• Identify and optimise the time to get steady state level
Reliability Growth
Increased reliability during the development
Depends on quality of failure reports
Requires knowledge of statistical methods
Wrong results / wrong interpretations lead to wrong decisions
ZUSAMMENFASSUNG & AUSBLICK
10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201628
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201629
ZUSAMMENFASSUNG & AUSBLICK
• Wie lassen sich Lasten reduzieren, Kosten und Transportaufwände einsparen?
• Anforderungen werden aus dem Bereich Lasten in den Bereich Systemtechnik (failure mode return periods, Performance Level) verlagert.
• Ermittlung und Nachweis der failure mode returnperiods sind Bestandteil eines Lebenszyklusmodells.
• Zu beachten sind Schnittstellen zum Zuverlässigkeits-management (z.B. nach DIN EN 60300) und zur Sicherheit von Maschinen (z.B. nach DIN EN ISO 13849).
• Relevante Fehlerereignisse werden mittels Gefährdungsanalyse (z.B. FMEA) identifiziert.
• Ermittlung und Nachweis der failure mode return periodserfolgen auf Basis der Systemanalyse (z.B. Fehlerbaumanalyse)
• Eingangsdaten der Analysen basieren entweder auf Erfahrungswerten (Analyse Feld- und Testdaten) oder auf generischen Handbüchern (z.B. SN 29500).
Quelle: VDA Band 3.2
ErfahrungswerteWettbewerbsdaten
normative AnforderungenKundenanforderungen
Zuverlässigkeits-anforderungen
und -ziele
u.a.Test- und Prüfplanung
Lastenheft für Lieferanten
Zuverlässigkeits-spezifikationen
u.a. Entwicklungstests
Systemmodelle
Zuverlässigkeits-vorhersage und
-beurteilung
Prototypentest
Zuverlässigkeits-nachweis
Vorserientest
Zuverlässigkeits-prüfung
FertigungstestsFelddatenanalyse
reaktive Methoden
IST-Aufnahme Zuverlässigkeit
10a 50a 2000a
1,35
1,1
PL = ?
PL = ?
PL = ?
failure mode return period [a]
PerformanceLevel
Anforderung an:• Auslegung Bemessungslast• Auslegung Sicherheitssystem
Teilsicherheits-beiwert f
f =?
relevant fault events
Failure mode return period (MTBF)
System analysisProven in use• statistical analysis
RBD FTA
Markov
Simplifiedmethods
Monte-Carlo-
Simulation
FMEAHAZOPGeneric events (IEC)
DCA
DFA
i Field data
Test data
Generic data(Handbooks)
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10.11.2016 25. Windenergietage, Templiner See 201630
VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT
Dr.-Ing. Jan HauschildSpezialist Risiko-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsbeurteilung
Fon: +49 40 380 433 - 82Mobil: +49 152 317 588 97hauschild@iqz-wuppertal.de
IQZ GmbHPhoenixhalle I / Ruhrstr. 11a22761 Hamburgwww.iqz-wuppertal.de
Dr.-Ing. Fabian PlinkeSimulationsexperte
Fon: +49 0202 514 993 - 23Mobil: +49 152 317 519 19plinke@iqz-wuppertal.de
IQZ GmbHHaus 5 / Heinz-Fangman-Str. 4 42287 Wuppertalwww.iqz-wuppertal.de
„Wo viel verloren wird, ist manches zu gewinnen“*Johann Wolfgang von Goethe (1749-1832), dt. Dichter
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