כאשר מערכות אלקטרוניות כושלות או חדלות לפעול נכון, לא משנה אם הרכיב הנוגע הוא מעבד נוצץ או ספק כוח שהוא סוס-עבודה – שניהם מסכנים את המוצר הסופי ומזיקים למוניטין היצרן. ולא רק תקלה מובהקת שעשויה לגרום לבעיה, אלא תכנון גרוע ורכיבים גבוליים יכולים גם לגרום לסוגיות בביצועים שיהיה קשה לאתר ולאבחן.
מה ש-OEMs והלקוחות הסופיים שלהם מחפשים זו אמינות אך קיימות פנים רבות לאמינות שיש להבין ביחד עם האמצעים שיש לנקוט בהם כדי להגדירה. אחד האמצעים האלה הוא ה”זמן ממוצע בין תקלות” mean time between failures)או בקיצור MTBF). כאן, בהקשר לספקי כוח, אנחנו מנסים להבין את ה-MTBF, להודות במה הוא יכול לסייע בתכנון של מוצרים אמינים, וחשוב ביותר, להבין שאין להשתמש בו כדי לחזות את החיים הממשיים של מוצר.
הגדרת האמינות
לפני שנוכל לקוות לשיפור באמינות מוצר כלשהו, כגון ספק כוח, אנחנו צריכים להבין שאמינות היא ההסתברות שיחידה בודדת של המוצר, הפועלת תחת תנאים מוגדרים, תפעל בצורה נכונה במשך תקופת זמן מסוימת. הדבר שונה מקצב התקלות, שהוא יחס היחידות המיוצרות שייכשלו בפרק זמן מסוים, לדוגמה תקלה אחת מתוך מיליון יחידות במשך שעה. קצב התקלות מסובך עוד יותר, מאחר שאופיינית הוא משתנה במשך חיי מוצר, בהתאם ל”עקומת האמבטיה” המציגה קצב תקלות גבוה יותר מוקדם ומאוחר בחיי המוצר, כמתואר באיור 1.
איור 1. עקומת ה”אמבטיה” המראה קצב תקלות מותווה נגד הזמן דרך שלושת שלבי מחזורי החיים של תמותת תינוקות, חיים ממשיים ובלאי
קצב התקלות העצמותי (intrinsic) של רכיב, המכונה ƛ, מוגדר כקצב התקלות במהלך חלק של קצב התקלות הקבוע של מחזור החיים שלו. דבר זה מאפשר את הגדרת האמינות, המכונה R(t), במשך הזמן t כ- –R(t)=e-ƛt .
MTBF ו-37%
ההיפך מקצב התקלות, 1/ƛ, מספק את מה שמוכר כזמן ממוצע לתקלות main time to) failure, או MTTF). אולם, בשעה ש-MTTF הוא טכנית המונח הנכון יותר, MTBF (mean time between failures) או הזמן הממוצע בין תקלות הוא המונח שווה-הערך השימושי יותר, בעיקר בתעשיית ההספק.
היחס בין אמינות, קצב תקלות ו-MTBF מעלה מספר הערות מעניינות. לדוגמה, רכיב בעל קצב תקלות עצמותי של 10-6 תקלות בשעה (השווה ל-MTBF של 1 מיליון שעות) יש הסתברות של 90.5% של אי-כשל במשך ה-100,000 השעות הראשונות. אולם, דבר זה יורד ל-60,6% עבור ה-500,000 השעות הראשונות וההסתברות שחיי הרכיב יימשכו 1 מיליון שעות פוחת ל-36.7%, כמתואר באיור 2.
איור 2. עקום המתאר את ההסתברות שרכיב יהיה עדיין תקין במשך הזמן.
מה שדבר זה אומר באמת הוא שיש רמת אמון של רק 37% שהרכיב יתקיים במשך דירוג ה-MTBF שלו. ניתן גם לראות שמחצית הרכיבים בקבוצה ייכשלו אחרי רק 0.69 של ה-MTBF. סברה זו הופכת לעוד יותר משמעותית כאשר היא מורחבת מרכיבים פרטיים למערכות, לדוגמה תוך התחשבות בכל הרכיבים בספק כוח היכן שקצבי התקלות של רכיב ניתנים לסיכום בתור: ƛ A=ƛ1n1 + ƛ2n2 +… + ƛin i
מספר הרכיבים המשמשים במערכת או בתת-מערכת דוגמת ספק כוח מפחית בבירור את ה-MTBF הכולל. בשעה שבחירת רכיבים בעלי ערכי MTBF טובים עשויה למתן את ה-התוצאה, דבר זה מדגיש את המסקנה האינטואיטיבית שאמינות של מערכת לא יכולה להיות טובה מזו של הרכיב הפחות אמין שלה. לכן, תשומת לב ברכיבים החלשים יותר עשוי להפיק יתרונות.
חריגה חשובה מהדיון לעיל היא שאין להשתמש בערך ה-MTBF כדי לחזות את החיים האמיתיים של ספק כוח ( או רכיב או מערכת אחרת). זוהי שגיאה שכיחה שהלקוחות נוקטים לעתים קרובות במאמץ לפרש דף נתונים של מוצר. ראשית, כדי לחזור על המסקנה שהושגה לפני כן, ” ישנו רק 37% רמת אמינות שהרכיב יחזיק מעמד כמו ה-MTBF שלו”, ולכך יש להוסיף שחשוב להבין כיצד מסיקים ערך של MTBF כמו שנראה בהמשך.
כיצד לחשב את ה- MTBF
לקבוע את קצב התקלות או ה-MTBF של רכיב או מערכת הוא המפתח להבנת האמינות הפוטנציאלית של מוצר. בתכנון של מוצר חדש, דרוש אמצעי של הערכה או חיזוי של תוחלת החיים– פשוט לייצר הרבה יחידות ולהפעילן בתנאי הפעלה רגילים איננו שיטה מציאותית להשגת תוצאות בעלות משמעות. אם כן, השימוש בבדיקות חיים מואצות, בהן מוצר מופעל בטמפרטורה גבוהה ותחת תנאי לחץ אחרים, יכול לספק נתונים שימושיים וגם לגלות תחומים של חולשה בתכנון. דבר זה נכון עבור נתונים שהתקבלו מהפעלת השירות האמיתי של ציוד, התורם בעצמו להערכה כוללת של אמינות המוצר.
אולם במהלך הפיתוח, השיטה היחידה הזמינה למתכנן לחישוב קצב התקלות של מוצר סופי הוא חיזוי. גישה זו מסתמכת על קצב התקלות של רכיבים ונתוני חיים צפויים המסופקים על-ידי אחד מבסיסי הנתונים האחדים, דוגמת חוברת ההדרכה MIL-HDBK-217 של צי ארה”ב, בסיס הנתונים HRD5 של British Telecom או המסמך הטכני TR-32 של Telcordia (לפנים Bellcore).
לא חשוב איזה משאב נבחר, חשוב להשתמש בו בעקביות, תוך הכרה ששיטות החיזוי השונות שלהם פותחו עבור מפרטי יישום סופי שונים. לדוגמה, MIL-HDBK-217 מתמקד ביישומים צבאיים ומסחריים בשעה שהשיטות של Telcordia ו-BT מופנות לתכנונים ויישומים של תקשורת. הגישה של MIL תלויה בהרבה פרמטרי רכיבים ומאפשרת למאמצי מתח והספק להפיק נתוני MTBF. שיטת Telcordia תלויה בפחות פרמטרי רכיבים אולם מביאה בחשבון נתונים אחרים מבדיקות מעבדה, תוצאות הרצה ובדיקות בשדה. כמו כן Telcordia מפיקה ערכי FIT, או “תקלות בזמן” כאשר FIT אחד שווה לתקלה אחת לביליון (109) שעות-התקן (שווה-ערך לכ-114,115 שנים) מבוסס על השלכות סטטיסטיות מנהלי בדיקה מואצים.
לרוע המזל, אף אחת משיטות או מקורות הנתונים שציינו לעיל אינו מבטיח דיוק מוחלט מאחר שכולם מבוססים על הנחות שבמקרה הטוב, הן לא מדויקות ביותר. הנחה אחת היא שבסיס הנתונים הוא שוטף ותקף בעוד המציאות היא שבסיסי הנתונים הללו הם די ישנים ואין להם נתונים על רכיבים חדשים יותר. במקרה זה, על המתכנן להשתמש בשיטת החישוב המתאימה ביותר למטרה שלו ולהשתמש בנתונים התואמים את החלק השווה-ערך הקרוב ביותר או לסמוך על נתוני אמינות כלשהם שיצרן הרכיבים עשוי להציע, אליהם יש להתייחס בזהירות.
סיכום
אמינות המוצר היא חשובה ובעוד צרכנים אחדים עשויים להפעיל אמון עיוור ביצרנים ידועים, רובם ירצו להסתמך על חיי מוצר מובטחים. דבר זה, בתורו, נובע מהיצרנים בעלי האמונה בתכנונים שלהם והרכיבים המשמשים לבניית מוצרים אלה.
כפי שראינו, חשוב למנוע נפילה נאיבית לתוך המלכודת של ההנחה המוטעית שמספר ה-MTBF משתווה לחיים הצפויים של מוצר. שימוש בחישובי ה-MTBF מאפשר שימוש בגישה עקבית להשוואות שיש לערוך בין מוצרים. דיוק תוצאות ה-MTBF, ומכאן משמעות ההשוואה, תלויים חזק בעקביות ההנחות ובסיסי הנתונים ששימשו עבור החישובים.
