根据设计配置、相关任务概况、操作环境和维护方法,对维护成本进行分析和权衡研究。对资产的系统、子系统和关键装配件进行准确成本估算,然后将其结果与维护相关整个生命周期的成本进行比较,以获得替代维护方案。
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Maintenance Aware Design Ecosystem (MADE)
Maintenance Aware Design Ecosystem (MADE) 集成工具集可以识别和降低技术风险、优化设计流程、提高可用性,并促进复杂工程系统的持续创新。
赋能工程师在产品生命周期的每个阶段根据仿真分析生成设计和服务建议,这些仿真分析可以与特定的设计状态/运行配置保持一致。
根据设计配置、相关任务概况、操作环境和维护方法,对维护成本进行分析和权衡研究。对资产的系统、子系统和关键装配件进行准确成本估算,然后将其结果与维护相关整个生命周期的成本进行比较,以获得替代维护方案。
使用以可靠性为中心的维护 (RCM) 方法确定不可靠项目的优先级并在配置管理过程中优化其性能,从而识别性能欠佳的组件并改进当前维护。MER 为复杂平台的维护提供了潜在成本、进度和技术优势。
从上到下了解系统(包括组成系统的零部件)可靠性。在系统工程过程中使用特定目标作为要求,让工程师可以放心设计或获取项目,以满足可靠性目标。当项目稍后集成到更广泛的系统中时,与可靠性目标的偏差更少,从而降低重新设计的风险和成本。
直接基于数字风险孪生生成可靠性分析结果,从而可以进行实时关联分析,跟踪设计可靠性。对各种复杂配置(包括串联、并联、备用冗余、K/N 和排除)进行建模。使用强大的计算引擎来计算可靠性、可用性、可维护性和生命周期成本。
进行 RCM 分析,根据预期使用情况和预期可靠性确定理想维护计划。对替代维护方法(可通过配置集成到企业工程流程中)进行技术可行性评估和成本比较。紧跟行业标准(例如 MSG3、MIL 3034、SAE-JA1012),确保资产生命周期各阶段高效而经济。