CBM, CSM, PLM und ECM
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CBM, CSM, PLM und ECM
CBM, CSM, PLM und ECM: Akronyme zur Kostensenkung in der Instandhaltung Kompensation des Mehraufwands durch die ECM-Richtlinie durch Nutzung von PDM-Daten zur zustandsabhängigen Instandhaltung Prof. Dr. Raphael Pfaff, Prof. Dr.-Ing. Bernd Schmidt FH Aachen University of Applied Sciences 29. Oktober 2015 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 1 / 41 1 Kurzvorstellung FH Aachen (Prof. Schmidt) 2 Einführung Was bedeutet ECM? (Prof. Schmidt) Rolle von PLM-Systemen und der CSM-Richtlinie (Prof. Schmidt) Condition Based Maintenance und Lifecycle Cost (Prof. Schmidt) 3 Vorgeschlagene Lösung (Prof. Pfaff) Modellierung des Ausfallverhaltens Simulationsbeispiel Systembeschreibung Simulierte Ausfalldaten Identifikation der Verschleissdaten Ergebnis: MCMC-Simulation der Betriebszustände 4 Weitere Maßnahmen und Entwicklungen (Prof. Pfaff/Prof. Schmidt) Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 2 / 41 Wer wir sind Bahnerfahrung aus allen Perspektiven: Zulieferer, Hersteller, Betreiber, Wissenschaft Prof. Dr.-Ing. Manfred Enning: Bahnsystemtechnik vormals RWTH Aachen Erfahrung: Regelungstechnik Schienengüterverkehr Kraftschlussregelungen Zugsicherungssysteme Netzwerke Verkehrszählung Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 3 / 41 Wer wir sind Bahnerfahrung aus allen Perspektiven: Zulieferer, Hersteller, Betreiber, Wissenschaft Prof. Dr.-Ing. Bernd Schmidt Bahnantriebe vormals große Unternehmensberatung Erfahrung: Verkehrswissenschaft Unternehmensberatung Lebenszykluskosten Zuverlässigkeit Ausschreibungen Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 3 / 41 Wer wir sind Bahnerfahrung aus allen Perspektiven: Zulieferer, Hersteller, Betreiber, Wissenschaft Prof. Dr. Raphael Pfaff Schienenfahrzeugtechnik vormals Faiveley Transport, Siemens Erfahrung Bremssysteme Zug- und Stoßeinrichtungen System Engineering Konstruktionsleitung Zuverlässigkeitstechnik Claim-Management Technischer Vertrieb Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 3 / 41 Was wir tun Lehre, Forschung, Entwickung und Beratung entlang des Lebenszyklus im Bahnverkehr Lehre: Schienenfahrzeugtechnik Mechanisches Subsystem Bahnantriebe Elektrische Antriebe Diesel- und hybride Antriebe Leit- und Sicherungstechnik Steuerungs- und Simulationstechnik Herstellung und Vermarktung Antriebstechnik Elektrische Antriebe Fluidtechnik Statistische Methoden Methoden des QM Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 4 / 41 Was wir tun Lehre, Forschung, Entwickung und Beratung entlang des Lebenszyklus im Bahnverkehr Forschung & Entwicklung: Angetriebene Güterwagen Refurbishment von Bestandslokomotiven Zuverlässigkeitsschätzung aus bestehenden Daten Einsatz generativer Fertigungsverfahren 1 0.8 F̄ h F̄sim F̂ ĥ 0.6 0.4 Beratung: Technologie-Roadmapping Strategie-Entwicklung Betriebskostenoptimierung Verkehrszählung und weitere Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 0.2 0 4h 0 CBM, CSM, PLM und ECM 5 10 15 t/a 29. Oktober 2015 4 / 41 Was wir nutzen (oder gerade aufbauen) Unsere Vision: Zusammenführung der Aufbauten zu “Loco in a Lab” Laborneubau derzeit in Planung Schienenfahrzeugtechnik: Labor mit Gleisanschluss Bremsenprüfstand Fahrdynamik-Prüfstand Impact-Simulation Bahnsystemtechnik Fahrsimulator Stellwerkssimulator Steuerungssimulatoren Bahnantriebe Großmotoren-Prüfstand Hybrid-Prüfstand Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 5 / 41 Warum die ECM-Richtlinie? Was bedeutet ihre Umsetzung für EVU? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 6 / 41 RIV ist seit 2006 Geschichte, Ersatz ist GCU Der GCU bleibt sehr allgemein bezüglich der Haftung und verweist auf nationale Gesetzgebung ” Article 27: Principle of liability 27.1 The keeper or a previous user subject to this contract shall be liable for damage caused by the wagon when they can be shown to be at fault. The liable party shall indemnify the user RU against any third party claims if the user RU is not at fault. ... 27.2 Where the user RU is partly responsible, the compensation shall be borne by each party in proportion to its respective share of responsibility. ... 27.6 Where the liability of the keeper is not covered under Articles 27.4 and 27.5, the keeper shall be required to provide proof of civil liability insurance in accordance with national legislations.” ⇒ Wer ist bei Instandhaltungsmängeln verantwortlich? Der Halter? Der Nutzer? Der vorherige Nutzer? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 7 / 41 Instandhaltung gemäß GCU Was sind die Pflichten der Nutzer? Regelmäßige Inspektionen durch Wagenmeister Kleinreparaturen bis 850 EUR Regelmäßige Information des Halters ⇒ Schadbilder und Wartungstätigkeiten sind im Anhang 10 detailliert, z. B.: ”1.10.1 the tyre must not be loose. A tyre is considered loose if at least one of the following conditions is met: - the tyre has been displaced by rotation on the rim in the plane of the running circle (visible from the fact that the check marks on the tyre and those on the wheel rim are not longer aligned); - dull sound when struck; - loose tyre clip; - presence of rust between the tyre and the rim over more than 1/3 of the circumference;” Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 8 / 41 Katastrophe von Viareggio (30. Juni 2009) rabendeviaregia, Wikimedia Radsatzbruch an einem KVG-Kesselwagenführt zum größten Eisenbahnunfall Italiens 26 Tote, viele Verletzte Suche nach Verantwortlichen schwierig rabendeviaregia, Wikimedia Zeigt Notwendigkeit einer neuen Regulierung Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 9 / 41 ECM - Entity in Charge of Maintenance Das Ziel der ECM-Richtlinie ist die Steigerung der Sicherheit im SGV. Ausweitung auf Lokomotiven geplant für 2018. Früher: Betreiber gesamtverantwortlich für Sicherheit Heute: Zugelassene Organisation (ECM) verantwortlich für Instandhaltung Betreiber (EVU) verantwortlich für sicheren Betrieb Bald: Ausweitung auf andere Fahrzeuggattungen Notwendige Funktionen: Instandhaltungsmanagement Instandhaltungsentwicklung Fuhrparkinstandhaltungsmanagement Instandhaltungserbringung Effekt: Qualitäts Management System erweitert auf den gesamten Lebenszyklus Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 10 / 41 Funktionen eines Instandhaltungssystems d) Instandhaltungserbringung Durchführung von Instandhaltungsaufgaben kurz: die Werkstatt Funktion kann an Dritte übertragen werden Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 11 / 41 Funktionen eines Instandhaltungssystems d) Instandhaltungserbringung Durchführung von Instandhaltungsaufgaben kurz: die Werkstatt Funktion kann an Dritte übertragen werden c) Fuhrparkinstandhaltungsmanagement Organisation des Zulaufs der Wagen zu den Werkstätten Fristen, Unfall- / Schadfahrzeuge Ersatz der Wagenleistung Funktion kann an Dritte übertragen werden Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 11 / 41 Funktionen eines Instandhaltungssystems b) Instandhaltungsentwicklung Verwaltung der Instandhaltungsdokumentation Konfigurationsmanagement Datenzusammenführung und -auswertung Rückführung von Erfahrung Funktion kann an Dritte übertragen werden Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 12 / 41 Funktionen eines Instandhaltungssystems b) Instandhaltungsentwicklung Verwaltung der Instandhaltungsdokumentation Konfigurationsmanagement Datenzusammenführung und -auswertung Rückführung von Erfahrung Funktion kann an Dritte übertragen werden a) Instandhaltungsmanagement Verantwortung für den sicheren Zustand des Wagens Beaufsichtigung und Koordinierung der Aufgaben unter b) bis d) Funktion kann nicht an Dritte übertragen Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 12 / 41 Zu erwartender Mehraufwand Die Umsetzung der ECM-Richtlinie führt durch Erweiterung des QM-Systems auf den Lebenszyklus zu Mehraufwand in der Wartungsorganisation. Managementfunktion: Quelle: wikimedia/Sven Dokumentenmanagement Messung der Leistungsfähigkeit Wartungsanforderungen, abgeleitet aus Sicherheits- und Zuverlässigkeitsdaten Betriebsbedingungen und weitere Betriebsdatenerfassung Manuell Automatisiert Auditierung Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 13 / 41 Betriebsdatenerfassung Betriebsdatenerfassung kann für Güterwagen grundsätzlich ohne Automatisierung erfolgen. Anforderung aus Verordnung EU 445/2011 (für Güterwagen): ...Art und Umfang des tatsächlich durchgeführten Betriebs, einschließlich betrieblicher Störungen, die die Sicherheitsintegrität der Güterwagen beeinträchtigen können; Für andere Fahrzeuge sind höhere Anforderungen zu erwarten Vorhandene Daten und Sensorik bieten Mehrwert Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 14 / 41 Welche Rolle können PLM-Systeme und die CSM-Richtlinie spielen? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 15 / 41 PLM - Product Lifecycle Management Das Modul ECHO | Wer Reinigungsbetriebe unt Jahren erfolgreich in de PLM-Systeme können Daten zur Instandhaltungsentwicklung und -optimierung sammeln. Modell des Systems: Art und Anzahl der eingesetzten Komponenten Wartungsanforderungen Datenspeicherung Betriebliche Verfügbarkeit Komponentenreparatur Komponententausch Quelle: Aprixon GmbH Betriebsdatenerfassung ECM In vielen Betrieben eingesetzt Notwendig: Verbindung zwischen Instandhaltungserbringung und Fuhrparkinstandhaltungsmanagement bzw. Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM Instandhaltungsentwicklung Artikelstamm Verwaltung von Artikeln mit allgemeinen Infor- ECHO | Werkstatt ver Auftragsmanagement, über die Erstellung von 29. Oktober 2015 16 / 41 CSM - Common Safety Methods Die CSM-Richtlinie legt ein vereinheitlichtes Vorgehen zur Risikoanalyse und -bewertung fest und setzt damit den Rahmen für die Instandhaltungsentwicklung. Vereinheitlichter Prozess Figure 1: Applying the CSM RA for technical, operational or organisational change Identifikation von Risiken Bewertung von Risiken Change No No Lässt Modifikationen zu Does the change impact on safety? Yes Yes Application of the risk management process in CSM RA is not required. Apply the criteria in Article 4(2)(a) to (f) of the CSM RA to decide if the change is significant (see Annex 1). Are you confident that the associated risk can be controlled to an acceptable level? No No Change is significant Yes Yes Change is not significant and application of risk management process in CSM RA is not mandatory Keep a record of how you arrived at your decision Manage risk through other measures (e.g. safety management system) Apply the risk management process in CSM RA Source: UK ORR Sicherheitsniveau bleibt erhalten Gewisses Sicherheitsniveau vorhanden Preliminary work to identify and understand all relevant hazards What are technical, operational and organisation changes? Technical changes Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 2.7 Technical changes are changes to a structural sub-system. Technical changes CBM, CSM, PLM und should ECM 29. 2015 also be reviewed to determine whether theyOktober introduce changes to the 17 / 41 Wie können wir ECM, PLM und CSM zur Kostensenkung nutzen? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 18 / 41 CBM - Condition Based Maintenance Zustandsabhängige Wartung ermöglicht die Behandlung von Komponenten nach Bedarf und kann Kosten senken. Komponenten und Subsysteme werden nur bei Bedarf gewartet Nutzung von Echtzeitdaten wünschenswert Herausforderungen: Einführungskosten Änderungen in Organisation und Ablauf Planung der Arbeiten Einbindung in bestehende Werkstattzuführung Technische Umsetzung Lösungsvorschlag: Nutzung bestehender Daten und Software: Benötigt im Rahmen der ECM-Richtlinie Reduzierung der Einführungskosten Erleichtert die Einführung in der Organisation Aufgabe: Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit in nächster Betriebsperiode vorhersagen Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 19 / 41 Wie lässt sich das Ausfallverhalten von Komponenten und Systemen beschreiben? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 20 / 41 Nutzung der Zustandsdaten CM bringt einen Mehrwert durch Kenntnisse über die Komponenten eines Fahrzeugs. Alterungszustand der Komponente 1 Identifikation der Alterungskurve Zustand einzelner Komponenten 0.8 0.6 Zuverlässigkeit der (Sub-)Systeme 0.4 Erwartete Zuverlässigkeit im nächsten Zeitintervall 0.2 Basis für Optimierungen Unzuverlässigkeitstreiber Angepasste Systemstruktur Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 0 CBM, CSM, PLM und ECM 0 5 10 15 t/a 29. Oktober 2015 21 / 41 Ausfallverhalten von Komponenten Unterscheidung zwischen konstanten und zeitabhängigen Ausfallraten. Konstante Fehlerrate: Zufällige Fehler überwiegen Nur Corrective Maintenance angemessen Nutzen des CM: Fehlermeldung Survival rate F̄ Hazard rate h 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 5 10 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 22 / 41 Ausfallverhalten von Komponenten Unterscheidung zwischen konstanten und zeitabhängigen Ausfallraten. Konstante Fehlerrate: Zufällige Fehler überwiegen Nur Corrective Maintenance angemessen Nutzen des CM: Fehlermeldung Zeitabhängige Fehlerraten: Alterungseffekte dominieren Preventive maintenance angemessen Nutzen des CM: Übergang zu hohen Fehlerraten erkennen Survival rate F̄ Hazard rate h 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 5 10 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 22 / 41 Mathematische Beschreibung des Ausfallverhaltens Die gezeigten Ausfallraten lassen sich mathematisch modellieren. Überlebenswahrscheinlichkeit F̄ Anteil intakter Komponenten zum Zeitpunkt t Survival rate F̄ Hazard rate h 1 Ausfallrate h Anteil ausfallender Komponenten zum Zeitpunkt t 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 5 10 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 23 / 41 Mathematische Beschreibung des Ausfallverhaltens Die gezeigten Ausfallraten lassen sich mathematisch modellieren. Überlebenswahrscheinlichkeit F̄ Anteil intakter Komponenten zum Zeitpunkt t 1 Ausfallrate h Anteil ausfallender Komponenten zum Zeitpunkt t Exponentialverteilung = e −( λ ) h = λ 0.8 0.6 Konstante Fehlerrate: F̄ Survival rate F̄ Hazard rate h 0.4 t 0.2 0 0 5 10 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 23 / 41 Mathematische Beschreibung des Ausfallverhaltens Die gezeigten Ausfallraten lassen sich mathematisch modellieren. Überlebenswahrscheinlichkeit F̄ Anteil intakter Komponenten zum Zeitpunkt t 1 Ausfallrate h Anteil ausfallender Komponenten zum Zeitpunkt t Zeitabhängige Fehlerraten: (Misch-)Weibull-Verteilung F̄ Survival rate F̄ Hazard rate h = h = t −( λ ) 0.8 0.6 0.4 β e β−1 β t λ λ 0.2 0 0 5 10 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 23 / 41 Praktisches Verhalten der Ausfallrate Zufallsschäden Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Praktisches Verhalten der Ausfallrate Zufallsschäden Zeitabhängigkeit Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Frühausfälle Praktisches Verhalten der Ausfallrate Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) Nutzbare Zeit Frühausfälle Praktisches Verhalten der Ausfallrate CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM Unzuverlässigkeit Nutzbare Zeit Frühausfälle Praktisches Verhalten der Ausfallrate 29. Oktober 2015 24 / 41 Unzuverlässigkeit Nutzbare Zeit Frühausfälle Praktisches Verhalten der Ausfallrate Wie lässt sich der Übergang erkennen? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Unzuverlässigkeit Nutzbare Zeit Frühausfälle Praktisches Verhalten der Ausfallrate Wie entwic sich die Zuverlässig Wie entwickelt sich die Zuverlässigkeit? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 24 / 41 Wie lassen sich Komponentenmodelle zur Analyse von Subsystemen nutzen? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 25 / 41 Zuverlässigkeit von Subsystemen Für bekanntes Ausfallverhalten lässt sich die Zuverlässigkeit des Subsystems als Markow-Kette (Markov Chain (MC)) beschreiben. Modellierung zufälliger Zustandsänderungen Gedächtnislos oder zeitlich begrenzter Einfluss Quelle: wikimedia/Joxemai4 Zustände der MC: Betriebszustände des Subsystems Übergänge: Nutzungshäufigkeit Nutzungsdauer Ausfallrate Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 26 / 41 Monte-Carlo-Simulation MC-Simulationen basieren auf der häufig wiederholten Simulation von Zufallsexperimenten. 120 Grundlage: Gesetz der großen Zahlen Pseudozufallsverteilungen der Parameter erzeugen Resultierendes Ergebnis bilden Analyse der Lage- und Streuparameter Vorteile: 80 60 40 20 0 -0.8 -0.4 0 0.4 0.8 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 250 Einfache Modellierung Einfache Durchführung Nachteil: 200 150 100 Korrektheit der Lösungen nicht immer einfach zu beurteilen Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 100 50 0 -1.5 CBM, CSM, PLM und ECM -1 -0.5 0 0.5 1 29. Oktober 2015 1.5 27 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 1 0.8 0.6 F̄ h 0.4 0.2 0 0 5 10 15 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim 1 0.8 F̄ h F̄sim 0.6 0.4 0.2 0 0 5 10 15 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim 3 Identifikation (Schätzung) der Verschleißkurve F̂ 1 0.8 F̄ h F̄sim F̂ 0.6 0.4 0.2 0 0 5 10 15 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim 3 Identifikation (Schätzung) der Verschleißkurve F̂ 4 1 Identifikation der Ausfallraten der Komponenten ĥ 0.8 F̄ h F̄sim F̂ ĥ 0.6 0.4 0.2 0 0 4h 5 10 15 t/a Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim 3 Identifikation (Schätzung) der Verschleißkurve F̂ 4 Identifikation der Ausfallraten der Komponenten ĥ 5 Monte-Carlo-Simulation der Ausfallrate des Subsystems x1 y = f (x) x2 y x3 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim Figure 1: Applying the CSM RA for technical, operational or organisational change 3 4 5 6 Change Identifikation (Schätzung) der Verschleißkurve F̂ Identifikation der Ausfallraten der Komponenten ĥ No No Does the change impact on safety? Yes Yes Preliminary work to identify and understand all relevant hazards Application of the risk management process in CSM RA is not required. Monte-Carlo-Simulation der Ausfallrate des Subsystems Apply the criteria in Article 4(2)(a) to (f) of the CSM RA to decide if the change is significant (see Annex 1). Are you confident that the associated risk can be controlled to an acceptable level? Analyse des Optimierungspotentials No No Change is significant Yes Yes Change is not significant and application of risk management process in CSM RA is not mandatory Keep a record of how you arrived at your decision Manage risk through other measures (e.g. safety management system) Apply the risk management process in CSM RA What are technical, operational and organisation changes? Technical changes Pfaff, Schmidt (FH Aachen) Technical changes 28 / 41 CBM, CSM, PLM 2.7 undTechnical ECMchanges are changes to a structural 29.sub-system. Oktober 2015 Vorgeschlagene Methode Die vorgeschlagene Methode ist eingebettet in das ECM-CSM-Regelwerk. 1 Flottenbetrieb F̄ , h 2 Wartungsdaten F̄sim 3 Identifikation (Schätzung) der Verschleißkurve F̂ 4 Identifikation der Ausfallraten der Komponenten ĥ 5 Monte-Carlo-Simulation der Ausfallrate des Subsystems 6 Analyse des Optimierungspotentials 7 Bündelung oder Fristverlängerung Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 28 / 41 Lässt sich der Ablauf an einem Beispiel darstellen? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 29 / 41 Systembeschreibung Beispielsystem: Elektronische Führerbremsventilanlage Bremssteuergerät (BSG) Führerbremsventil (FbrV) Elektropneumatische Rückfallebene (BU) Aufgabe: Umwandlung Sollwert (SW) in HL-Druck (HL) BSG FbrV SW HL BU Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 30 / 41 Betriebszustände der elektronischen Führerbremsventilanlage Die elektronische Führerbremsventilanlage kann verschiedene Betriebszustände annehmen. S0 : Ausgeschaltet Ca. 3600 Betriebsstunden/Jahr p10 S0 S1 : Normaler Betrieb (BSG und FbrV) Übergang zur Nutzung Rückfallebene: Wahrscheinlichkeit p1 S2 : Betrieb mit Rückfallebene Übergang zur Störung: Wahrscheinlichkeit p2 p00 p20 p22 p01 S1 S2 p12 p23 p11 p33 S3 S3 : Störung Fahrzeugstörung “Stop on line” Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 31 / 41 Betriebszustände der elektronischen Führerbremsventilanlage Die elektronische Führerbremsventilanlage kann verschiedene Betriebszustände annehmen. S0 : Ausgeschaltet Ca. 3600 Betriebsstunden/Jahr S1 : Normaler Betrieb (BSG und FbrV) Übergang zur Nutzung Rückfallebene: Wahrscheinlichkeit p1 p00 p01 0 0 p10 p11 p12 0 P = p20 0 p22 p23 0 0 0 p33 S2 : Betrieb mit Rückfallebene Übergang zur Störung: Wahrscheinlichkeit p2 S3 : Störung Fahrzeugstörung “Stop on line” Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 31 / 41 Ausfallzeitpunkte Bremssteuergerät Annahme: Elektronikkomponente Weibullverteilt: β=5 λ = 12 Flottengröße N = 100 Ergebnis: β̂ = 4.5 λ̂ = 12.2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM Nr. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 16 TTF 4.4 a 5.6 a 5.7 a 5.7 a 6.3 a 6.3 a 6.7 a 6.9 a 7.1 a 7.6 a 7.7 a 7.8 a 7.8 a 7.9 a 8.0 a 29. Oktober 2015 32 / 41 Ausfallzeitpunkte Führerbremsventilanlage Annahme: ElektropneumatikKomponente Exponentialverteilt: λ = 50 Flottengröße N = 100 Ergebnis: λ̂ = 55.6 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM Nr. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TTF 0.24 a 0.30 a 0.35 a 0.53 a 2.71 a 3.08 a 3.44 a 3.46 a 5.05 a 7.44 a 29. Oktober 2015 33 / 41 Identifikation Verschleissdaten Bremssteuergerät 1 0.8 0.6 F̄ h 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 34 / 41 Identifikation Verschleissdaten Bremssteuergerät 1 0.8 0.6 F̄sim 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 34 / 41 Identifikation Verschleissdaten Bremssteuergerät 1 0.8 0.6 F̄sim F̂ 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 34 / 41 Identifikation Verschleissdaten Bremssteuergerät 1 0.8 F̄sim F̂ ĥ 0.6 0.4 0.2 4h = 0.048 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 34 / 41 Identifikation Verschleissdaten Bremssteuergerät 1 0.8 F̄ h F̂ ĥ 0.6 0.4 0.2 4h = 0.048 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 34 / 41 Identifikation Verschleissdaten Führerbremsventilanlage 1 0.8 0.6 F̄ h 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 35 / 41 Identifikation Verschleissdaten Führerbremsventilanlage 1 0.8 0.6 F̄sim 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 35 / 41 Identifikation Verschleissdaten Führerbremsventilanlage 1 0.8 0.6 F̄sim F̂ 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 35 / 41 Identifikation Verschleissdaten Führerbremsventilanlage 1 0.8 F̄sim F̂ ĥ 0.6 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 35 / 41 Identifikation Verschleissdaten Führerbremsventilanlage 1 0.8 F̄ h F̂ ĥ 0.6 0.4 0.2 0 0 2 Pfaff, Schmidt (FH Aachen) 4 6 8 t/a CBM, CSM, PLM und ECM 10 12 14 29. Oktober 2015 35 / 41 Simulationsergebnisse Die wiederholte Simulation der Markov-Kette eines Betriebstages liefert die Wahrscheinlichkeitsdichte der Betriebszustände. Markov-Chain-Monte-CarloSimulation 39,8% S0 Wiederholte Ausführung einer Markov Kette N = 106 Betriebstage Zustände: S0 : S1 : S2 : S3 : 39,8% 60,2% 0,014% 0% S1 S2 60,2% 0,014% S3 0% Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 36 / 41 Was machen wir mit den Erkenntnissen über die Zuverlässigkeit der Subsysteme? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 37 / 41 Nutzung der Zuverlässigkeitsdaten Erkenntnisse über das Lebensdauerverhalten lassen sich zur Bündelung von Aktivitäten oder zur Fristverlängerung nutzen. Bündelung von Aktivitäten Vorhersage über Ausfallwahrscheinlichkeit im nächsten Intervall Reduzierung von reaktiven Tätigkeiten Verlängerung von Fristen Eskalation über Instandhaltungsentwicklung Wirtschaftlichkeitsprüfung Änderung Wartungsanweisung Vorhersage Ersatzteilbedarf Komponente wählen Optimierung Verlängerung Bündelung Lebensdauerkurve identifizieren Lebensdauerkurve identifizieren Vorhersage Risiko Vorhersage Zuverlässigkeit Bewertung Risiko Entscheidung Eingriff Unterstützung Fehlerdiagnose Pfaff, Schmidt (FH Aachen) Expertenwissen CBM, CSM, PLM und ECM Umsetzung 29. Oktober 2015 38 / 41 Und wie geht es weiter? Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 29. Oktober 2015 39 / 41 Herausforderungen - nächste Schritte Entwicklung und Test der Methoden erfordert Betriebsdaten und Expertenwissen. Modellierung der Systeme: Beispielsystem mit Felddaten A priori-Wissen aus Werkstatt Strukturvereinfachung (e.g. via DSM) Validierung des Modells 1 0.8 F̄ h F̄sim F̂ ĥ 0.6 Datenanalyse: Schätzalgorithmen Vorhersage der Zuverlässigkeit Identifikation des Verschleissverhaltens 0.4 0.2 0 Hardwareentwicklung z.B. Nutzungsmessung Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM 0 5 4h 10 29. Oktober 2015 15 40 / 41 Danke für Ihre Beteiligung! Prof. Dr.-Ing. Bernd D. Schmidt Antriebstechnik [email protected] Pfaff, Schmidt (FH Aachen) CBM, CSM, PLM und ECM Prof. Dr. Raphael Pfaff Schienenfahrzeugtechnik [email protected] www.raphaelpfaff.net 29. Oktober 2015 41 / 41