Analisi di Affidabilità e FMEDA per Illuminazione posteriore Daimler V167

Analisi di Affidabilità e FMEDA per Illuminazione posteriore Daimler V167

L’illuminazione posteriore per il Daimler V167 è in grado di gestire le seguenti funzionalità principali:

  • Luci di posizione posteriore;

  • Luci dei freni;

  • Indicatori di direzione posteriori;

  • Fendinebbia;

  • Luci di inversione.

     

Committente finale: Magneti Marelli S.p.A. - Automotive Lighting

Descrizione: Z Lab ha svolto le analisi di affidabilità utili al calcolo del MPMFH, ovvero la “Probabilistic Metric for random Hardware Failures” e le analisi FMEDA (Failure Modes Effects and Diagnostics Analysis), per individuare il “Single-point fault metric” e il “Latent-fault metric”.

L’Affidabilità rappresenta la probabilità che un elemento possa eseguire una funzione richiesta in determinate condizioni e per un dato intervallo di tempo n (t1 –t2).

La predizione di affidabilità è un metodo utilizzato per calcolare il tasso di guasto costante durante la vita utile del prodotto sotto analisi, al fine di valutare, determinare e migliorare le misure di affidabilità di un elemento. La predizione di affidabilità viene eseguita a vari livelli e gradi di dettaglio del sottosistema. Si basa su una scomposizione ad albero del sistema in esame (WBS-Work Breakdown Structure), in modo da identificare i componenti principali e assegnare a ciascuno di essi un tasso di guasto, in accordo con gli standard MIL-HDBK-217F Notice 2, VITA 51.1 o Siemens 29500 (per i componenti elettronici). Il tasso di guasto basico del sistema è calcolato sommando i tassi di ciascun componente in ciascuna categoria moltiplicati per le loro quantità (basandosi sulla teoria delle probabilità). Ciò in base all’assunto che la rottura di ogni componente si suppone possa portare al guasto del sistema. Questo modello presuppone che il tasso di guasto di riferimento, in condizioni operative, sia costante. In modo particolare, il tasso di guasto dei componenti elettronici può essere calcolato:

  • Alle condizioni di riferimento (metodo Parts Count)

  • Alle condizioni di lavoro (motodo Parts Stress)

Nel metodo Part-Count, il tasso di guasto si ricava da opportuni database che forniscono il valore del tasso di guasto basico in funzione dell’ambiente operativo in cui il sistema deve operare. Il metodo Part-stress, invece, richiede informazioni dettagliate come: tipo di tecnologia, anno di produzione, temperatura di giunzione, valori di stress, caratteristiche di dilatazione termica, numero di cicli termici, variazione di escursione termica, applicazione del dispositivo, ecc.. Per la Predizione di Affidabilità sono state utilizzate le Normative MIL-HDBK-217F  Notice 2 (Reliability Prediction of Electronic Equipment) e VITA 51.1 (Reliability Prediction MIL-HDBK-217 Subsidiary Specification).

L’analisi FMEDA è uno strumento utilizzato per esaminare tutti i possibili guasti, le loro conseguenze e le criticità dei componenti o delle funzioni relative all'impianto considerato. FMEDA è un’estensione di FMEA. Combina le tecniche standard di FMEA con l’estensione di identificare online le tecniche diagnostiche e i modi di guasto rilevanti per la sicurezza. È concepita al fine di generare i tassi di guasto per ogni categoria importante (safe detected, safe undetected, dangerous detected, dangerous undetected, fail high, fail low) nei modelli di sicurezza.

Esistono due diversi approcci all’analisi FMEA:

  • approccio funzionale: è eseguito sulle funzioni. Questo approccio di concentra sui modi con cui gli obiettivi funzionali non vengano soddisfatti .

  • approccio strutturale: . è eseguito sui componenti HW del sistema. Questo approccio tende a fornire un maggiore dettaglio circa i modi di guasto e gli effetti sul sistema a livello componente. I modi di guasto dei componenti sono descritti nella normativa FMD-97.

Il calcolo del Probabilistic Metric for random Hardware Failures viene effettuato utilizzando la normativa ISO 26262 e mette in relazione:

  • il tasso di guasto residuo per la funzionalità;

  • il tasso di guasto risultante dai guasti doppi;

  • il lifetime del sistema;

  • il tasso di guasto latente per la sicurezza per i guasti doppi.