FMEA und FTA

failureclass

Ermittelt die Fehlerklasse anhand der Schwere und der Auftretenswahrscheinlichkeit

Collection failureclass(Collection severity, Collection occurence, Collection designfailure=nothing, Object critical_s=9, Object significant_s=5, Object significant_o=4, Object significant_o=4)

  • severity: ist die Schwere
  • occurence: ist die Auftretenswahrscheinlichkeit
  • designfailure: ist die kritische Schwere
  • critical_s: ist die signifikante Schwere
  • significant_s: ist die signifikante Auftretenswahrscheinlichkeit
  • significant_o:
  • significant_o:

faulttree

Collection faulttree(Collection fltnet, Collection dir=1)

  • fltnet:
  • dir:

fmbestaction

Sucht nach der besten Maßnahme für eine Fehlerursache

Object fmbestaction(Collection initial, Collection attribute, Object level=nothing, Object impstate=nothing, Object impdate=nothing)

  • initial: ist die Spalte mit aktuellen / ursprünglichen Werten
  • attribute: ist der Name des Attributes, das den verbesserten Wert darstellt
  • level: ist die Detailstufe, die im Fehlerbaum für die Ursachen steht
  • impstate: ist der Status der Implementierung
  • impdate: ist das Datum der Implementierung

fmeaform

Collection fmeaform(Collection functions, Collection fct2flt, Collection fltnet, Collection format=0)

  • functions:
  • fct2flt:
  • fltnet:
  • format:

fmearisk

Collection fmearisk(Collection s, Collection o, Collection riskmatrix, Collection faultnet)

  • s:
  • o:
  • riskmatrix:
  • faultnet:

fmmappedrating

Bildet eine Bewertung für eine Seite einer Matrix auf die andere ab. Jede Zeile im resultierenden Vektor erhält das Maximum aller Bewertungen, die über die Matrix verbunden sind.

Object fmmappedrating(Collection matrix, Collection rating, Collection maximize=1, Collection mapmode=1, Collection maximize=1, Collection mapmode=1)

  • matrix: Die FMEA Matrix
  • rating: Ein Vektor von Bewertungen auf der Eingangsseite der Matrix.
  • maximize:
  • mapmode:
  • maximize:
  • mapmode:

fmmappedratingex

Bildet eine Bewertung für eine Seite einer Matrix auf die Ausgangsseite einer zweiten Matrix ab. Die beiden Matrizen müssen eine Dimension gemeinsam haben. Jede Zeile im resultierenden Vektor erhält das Maximum aller Bewertungen, die über die Matrix verbunden sind.

Object fmmappedratingex(Collection matrix1, Collection matrix2, Collection rating, Collection opt)

  • matrix1: Die erste FMEA Matrix
  • matrix2: Die zweite Matrix
  • rating: Ein Vektor von Bewertungen auf der Eingangsseite der Matrix.
  • opt: Schalter: wenn gesetzt wird das Minimum aller Werte verwendet, andernfalls das Maximum

fmnetfaulttype

Collection fmnetfaulttype(Collection net)

  • net:

fmnetrating

Sucht nach der schlimmsten Bewertung aller Effekte / Ursachen, die über ein Fehlernetz mit einem Fehler verbunden sind

Object fmnetrating(Collection source, Collection net, Object level, Object steps=1)

  • source: ist die Spalte der Bewertungen
  • net: ist das Fehlernetz (Matrix)
  • level: ist der Index der Fehlerart
  • steps: ist der Grad der Indirektion für die Suche

fmrating

Bildet eine Bewertung für eine Seite einer Matrix auf die Ausgangsseite einer zweiten Matrix ab. Die beiden Matrizen müssen eine Dimension gemeinsam haben. Jede Zeile im resultierenden Vektor erhält das Maximum aller Bewertungen, die über die Matrix verbunden sind.

Object fmrating(Collection matrix, Collection condition, Collection rating, Collection default)

  • matrix: Die erste FMEA Matrix
  • condition: Die zweite Matrix
  • rating: Ein Vektor von Bewertungen auf der Eingangsseite der Matrix.
  • default: Schalter: wenn gesetzt wird das Minimum aller Werte verwendet, andernfalls das Maximum

fmrisk

Collection fmrisk(Collection s, Collection o, Collection d, Collection type=nothing, Collection design_riskmatrix=nothing, Collection product_riskmatrix=nothing, integer mode=risk_matrix, integer lo=250, integer hi=500)

  • s:
  • o:
  • d:
  • type:
  • design_riskmatrix:
  • product_riskmatrix:
  • mode:
  • lo:
  • hi:

fta

Berechnet die Wahrscheinlichkeit von Fehlern in einem Fehlerbaum

Object fta(Collection tree, Collection operators, Collection probabilities, Object total)

  • tree: ein Fehlerbaum
  • operators: Ein Vektor oder Attribut, das den Operator (1=multiplizieren, 0=summieren) enthält.
  • probabilities: Ein Vektor oder Attribut, das die Wahrscheinlichkeiten auf der untersten Ebene enthält.
  • total: Ein Skalar, der die Gesamtwahrscheinlichkeit erhält.

haccp

Collection haccp(Collection products, Collection ps, Collection rs, Collection cr, Collection cp, Collection selected=nothing)

  • products:
  • ps:
  • rs:
  • cr:
  • cp:
  • selected:

mcsimportance

Collection mcsimportance(Collection source, Collection probabilities)

  • source:
  • probabilities:

mcsprobability

Collection mcsprobability(Collection source, Collection probabilities, Object inverse=false, Collection p_default=nothing)

  • source:
  • probabilities:
  • inverse:
  • p_default:

mcssensitivity

Collection mcssensitivity(Collection source, Collection best, Collection worst)

  • source:
  • best:
  • worst:

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