Метод применим только в том случае, если наработку регистрируют для каждого отказа. Для испытаний типа I с ограниченной продолжительностью испытаний и испытаний типа II с ограниченным количеством отказов используют разные формулы (см. 9.2.1). Значит, после завершения -го этапа данные содержат последовательность дихотомических результатов испытаний, представляющих собой успех или отказ в последовательности испытаний объекта. Так как модель является нелинейной, расчет параметров , и следует выполнять итеративным методом.
Растет количество публикаций, связанных с проблемами оценки последствий наступления рисковых событий и эффективности управления логистическими рисками в цепях поставок – проблем надежности, устойчивости и другими близкими по значению терминов. Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент модель роста надежности (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей – проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся в массиве данных.
Текст ГОСТ Р 51901.16-2017 Менеджмент риска. Повышение надежности. Статистические критерии и методы оценки
Полученные результаты позволяют утверждать, что введение дополнительных параметров в модели роста надежности для учета критичности дефектов не нарушают общей логики данных моделей. В дальнейшем необходимо провести сравнительный анализ исходных и модифицированных моделей и определить целесообразность подобной модификации моделей. Для модели ICON, в отличие от моделей GFS и GEM, не характерно систематическое завышение количества
осадков в период снегонакопления.
- Необходима разработка моделей, позволяющих осуществлять оценку показателей надежности в безразмерных единицах, например с областью определения функции от 0 до 1.
- В соответствии с государственной системой стандартов основными свойствами (показателями) надежности являются ремонтопригодность, долговечность, безотказность и сохраняемость, которые, в свою очередь, определяются единичными показателями (рис 2).
- Кроме того, предполагается, что изменения конструкции являются лучшим способом устранения слабых мест.
- Отмеченный рост надежности программных продуктов описывается рядом математических моделей, первые из которых были предложены еще в конце 70-х — начале 80-х годов прошлого века.
- До сих пор надежность, как и устойчивость, в логистике определяется на качественном уровне.
В то же время на крайнем северо-востоке территории
водосбора осадков было меньше обычного, в результате в осевой части Северного
Урала снегозапас оказался меньше нормы. Динамика запасов воды в снеге за холодный
период 2016–2017 гг., осредненных по площади водосбора, показана на рис. Можно отметить, что в среднем по площади водосбора расхождения величины
снегозапасов, рассчитанных различными способами, не превышают 15 %. Однако
пространственное распределение снегозапасов различается весьма существенно. По
результатам расчета по фактическим данным наблюдений, выделяются две области с
максимальным снегонакоплением ‒ на западном склоне Среднего Урала (вблизи
59° с. ш., 57° в. д.), а также на севере
территории в районе Чердыни (рис. 3 а). В этих районах выпало наибольшее
количество осадков, что обусловлено барьерным эффектом Уральского хребта.
Модели повышения надежности, используемые для систем/объектов на стадии проектирования
С целью определения сходства и различий терминов и определений, а так же выявления характерных признаков реакции цепи поставок на рисковые события, были составлена оценочная таблица, ознакомиться с которой можно на сайте журнала[1]. Оба подхода не должныпротивопоставляться, но дополнять друг друга.3.7.1 Определенное или случайное (Deterministic vs. random)Обычно тесты можно распределить по данным группам на основе используемой политики выбораили определения входных параметров тестов.4. Измерение результатов тестирования (Test-related measures)Часто техники тестирования путают с целями тестирования. Для идеального дебаггинга предполагается, что при обнаружении ошибки в программном продукте она полностью (с вероятностью, равной единице) устраняется, и при этом новые ошибки в ПО не вносятся.
Модель CMC/GEM также завышает месячные суммы осадков в течение
всего холодного периода. Минимальное завышение (в среднем на 10 %)
наблюдалось в январе, а максимальное (в среднем на 65 %) – в марте. Среднеквадратичная ошибка расчета месячных сумм осадков по модели GEM в период с ноября
по февраль составляла 28–42 % от фактического количества осадков, а в
марте увеличилась до 77 % (рис. 2 б). Таким образом, прогнозы сумм
осадков за холодный период по модели GEM имеют удовлетворительный уровень точности и могут использоваться
для расчета снегозапасов.
Математические модели оценки и планирования испытаний программного обеспечения по требованиям безопасности информации
Данную модель используют для планирования (а не для анализа данных), оценки количества или значимости улучшений первоначальной конструкции для повышения надежности объекта до целевого уровня. Предполагаемую степень этой модели оценивают на основании того факта, что ранние улучшения способствуют наибольшему повышению надежности, т.е. Режимы отказов с наибольшей вероятностью реализации отказов могут быть устранены в первую очередь с последующими улучшениями, все менее и менее влияющими на надежность. Фактические значения показателей надежности, достигнутые в процессе проектирования, затем наносят на график в соответствии со временем, за которое они были реализованы, и сопоставляют с моделью. Эту модель таким образом используют для планирования стратегии повышения надежности конструкции за определенный период времени, от пересмотра начальной конструкции до завершенного проекта, запущенного в производство.
Стоит отметить, что в 2017 году не были
получены данные снегомерных съемок по горной части водосбора. Пространственное
распределение снегозапасов на Северном Урале по модели GEM (рис. 3 б) представляется более реалистичным,
чем результат расчета по фактическим данным, учитывая также то, что в горной
части водосбора расположены лишь три метеостанции. Этого недостаточно для
корректной интерполяции данных о накопленных осадках и расчета снегозапасов. Характеризовался избыточным снегонакоплением, которое
было обусловлено ранним установлением снежного покрова (в последние дни
октября), преобладанием аномально холодной погоды и отсутствием оттепелей в
ноябре, а также избытком осадков в отдельные месяцы холодного периода. Наибольшее количество осадков выпало в ноябре на юге территории водосбора
(150–200 % от нормы, причем все они выпали в виде снега). В феврале
избыток осадков наблюдался уже в горной восточной части водосбора, где выпало
до двух месячных норм.
Статистические критерии и методы определения оценок для непрерывной степенной модели
Неисправности, поломки техники могут приводить к срыву контрактных обязательств по доставке, штрафам, потере клиентов. В лучшем случае при этом существенно увеличивается логистический цикл. При сильном износе оборудования возможен выход его рабочих параметров за допустимые пределы, что чревато аварийными ситуациями. Кроме того, изношенная техника приводит к быстрому утомлению операторов, что негативно сказывается на точности и продолжительности выполнения операций. Все множество факторов, связанных с конфигурацией и состоянием объектов логистической сети и содержанием материальных потоков условно можно разделить на три группы, представленные на Рис.
При определении доверительного интервала для , когда известны наработки до каждого отказа, используют случай 1. То принимают решение об отсутствии положительного или отрицательного изменения надежности с уровнем значимости и анализ завершают. В этом случае гипотезу об экспоненциальном распределении наработок между последовательными отказами (гомогенности процесса Пуассона) принимают с уровнем значимости . Критические значения и соответствуют одностороннему критерию для положительного или отрицательного изменения надежности с уровнем значимости /2.
К вопросу терминологического определения уязвимости цепи поставок: факторы, причины и формирование адаптивной модели управления
Это характеристика повышения надежности, соответствующая степенной модели для непрерывных данных. Ниже приведены уравнения для расчета ключевых параметров модели повышения надежности. Интенсивность отказов должна быть определена для каждой категории отказов. Ее можно оценить, используя данные за прошлые периоды для аналогичных конструкций, работающих в номинально идентичных условиях.
Основным отличием данного вида от предыдущего является не только возможность объединять процессы в группы, но и планировать переключение между процессами, разделяя при этом совместные ресурсы моделируемой системы. Список событий является динамической структурой, а модельные часы содержат время последнего исполняемого события. В алгоритмическом виде моделирование заключается в следующей последовательности действий. Если 1, то и наработки между последовательными отказами подчиняются показательному распределению со средним (гомогенный процесс Пуассона), надежность постоянна. Функция потока отказов уменьшается при 1 (положительные изменения) и увеличивается при 1 (отрицательные изменения).