Monitoring reliability of man-machine system of machining area using the Weibull distribution
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Universidad Autónoma de Baja California
Resumen
Descripción
This publication presents the development of a method that seeks to monitor the parameters β (shape) and η (scale) for each component-subsystem combination following the Weibull distribution, necessary for the calculation of the reliability of the man-machine system in the machining area. This system defines the workshops of the metal-mechanic, with high-mix and low-volume batch production where conventional and Computerized Numerical Control (CNC) machines are involved, which share the manufacturing of parts that sometimes are unique, or their manufacturing period is short. The design of the man-machine system is based on the analysis of the failures of non-conforming parts in the machining area and on the failure rates, which the statistical model is developed for its evaluation, considering the 2-parameter Weibull distribution, and a redundant system with series-parallel configuration. The results obtained were based on the theoretical-practical, using mathematical and statistical models, as well as the Study Case. With the use of mathematical and statistical models, it is demonstrated that the probability of failure (risk) of the man-machine system is time-dependent and is generated by mechanical type stresses, which occur in the manufacture of parts.
Esta publicación presenta el desarrollo de un método que busca monitorear los parámetros β (forma) y η (escala) para cada combinación componente-subsistema siguiendo la distribución de Weibull, necesarios para el cálculo de la confiabilidad del sistema hombre-máquina en el área de maquinado. Este sistema define los talleres de la metalmecánica, con producción por lotes de alta mezcla y bajo volumen donde intervienen máquinas convencionales y de Control Numérico Computarizado (CNC), que comparten la fabricación de piezas que en ocasiones son únicas, o su periodo de fabricación es corto. El diseño del sistema hombre-máquina se basa en el análisis de los fallos de piezas no conformes en el área de mecanizado y en las tasas de fallo, para cuya evaluación se desarrolla el modelo estadístico, considerando la distribución de Weibull de 2 parámetros, y un sistema redundante con configuración serie-paralelo. Los resultados obtenidos se basaron en el teórico-práctico, utilizando modelos matemáticos y estadísticos, así como el Caso de Estudio. Con el uso de modelos matemáticos y estadísticos, se demuestra que la probabilidad de falla (riesgo) del sistema hombre-máquina depende del tiempo y es generada por tensiones de tipo mecánico, que ocurren en la fabricación de las piezas.
Esta publicación presenta el desarrollo de un método que busca monitorear los parámetros β (forma) y η (escala) para cada combinación componente-subsistema siguiendo la distribución de Weibull, necesarios para el cálculo de la confiabilidad del sistema hombre-máquina en el área de maquinado. Este sistema define los talleres de la metalmecánica, con producción por lotes de alta mezcla y bajo volumen donde intervienen máquinas convencionales y de Control Numérico Computarizado (CNC), que comparten la fabricación de piezas que en ocasiones son únicas, o su periodo de fabricación es corto. El diseño del sistema hombre-máquina se basa en el análisis de los fallos de piezas no conformes en el área de mecanizado y en las tasas de fallo, para cuya evaluación se desarrolla el modelo estadístico, considerando la distribución de Weibull de 2 parámetros, y un sistema redundante con configuración serie-paralelo. Los resultados obtenidos se basaron en el teórico-práctico, utilizando modelos matemáticos y estadísticos, así como el Caso de Estudio. Con el uso de modelos matemáticos y estadísticos, se demuestra que la probabilidad de falla (riesgo) del sistema hombre-máquina depende del tiempo y es generada por tensiones de tipo mecánico, que ocurren en la fabricación de las piezas.
Palabras clave
Reliability, Machine-human, Weibull distribution, Exponential distribution, Fiabilidad, Máquina-humano, Distribución de Weibull, Distribución exponencial