(навеяно обсуждением последнего поста в нашей группе в телеграмме - https://t.me/toirpro)
Мы можем выбирать оборудование по параметрам потребления ресурсов, производительности, затратам на ТОиР или времени на обслуживание. Планировать складские запасы и персонал — на основе документации производителя и экспертных оценок. Многие вообще уверены: чтобы сократить отказы, достаточно корректной эксплуатации, своевременного обслуживания и RCA для устранения причин сбоев.
Но вспомните Маяковского: «Если звёзды зажигают — значит, это кому-нибудь нужно?»
Потребность в метриках надёжности возникает, когда все предписания выполнены, но остаются неочевидные риски. Например, сервис не может определить: потребуется ли ремонт двигателя через год, закладывать ли бюджет на замену подшипника?
Раньше компания минимизировала потери через стандартные методы: инструкции, плановое ТО, рекомендации. Но когда эти меры исчерпаны, а неопределённость остаётся (например, случайные поломки, непредсказуемые отказы), возникает необходимость в новом подходе. Управление рисками — это не отказ от прежних практик, а следующий этап: работа с событиями, которые нельзя устранить «по инструкции», но можно прогнозировать статистически или на основании математических моделей физических процессов, приводящих к отказам (механизмов отказов).
Что приводит к такому переходу?
• Осознание ограничений традиционных методов: даже при идеальном обслуживании часть отказов остаётся непредсказуемой.
• Стремление к оптимизации ресурсов: резервировать бюджеты и запчасти «на всё» невозможно, но можно рассчитать приоритеты на основе вероятностей.
• Финансовая устойчивость: предотвращение катастрофических потерь из-за редких, но критичных событий (например, остановка производства).
Для этого требуются количественные оценки:
• вероятности отказов оборудования в сравнении с аналогами;
• вероятности выхода из строя компонентов в течение следующего года;
• сезонных пиков отказов;
• вероятности простоев производства или аварийных ситуаций;
• распределения рисков по периодам и т.д.
Без количественных показателей надёжности такие сценарии остаются слепой зоной в планировании. Цифры превращают неопределённость в управляемые параметры, позволяя компании заранее резервировать ресурсы под потенциальные угрозы и снижать финансовые риски.