Süstemaatilise termopaari rikkeandmete statistika ja analüüsimehhanismide loomine aitab ettevõtetel täpselt leida sagedaste anduritõrgete algpõhjuseid, kohandada mõistlikult varuosade laoseisu ja optimeerida hallituse hooldustsükleid, selle asemel, et tugineda asendussageduse hindamisel subjektiivsele kogemusele. Täiskasvanud statistiline analüüs hõlmab nelja peamist mõõdet: rikete klassifikatsiooni statistika, hallituse rühma rikete sageduse võrdlus, keskkonnategurite korrelatsioonianalüüs ja kasutusea kõvera sobitamine koos selgete kvantitatiivsete arvutusstandarditega, mis on kohaldatavad kõikidele kuumaveetoru töökodade tootmisandmetele.
Rikete klassifitseerimise statistika on kõige elementaarsem statistiline meetod, mis jagab kõik termopaari tõrked kuue suurde kategooriasse: avatud vooluring, lühis, polaarsuse ümberpööramine, temperatuuri triiv, aeglane reaktsioon ja mehaaniline deformatsioon. Hooldustöötajad registreerivad iga päev vahetamise ajal iga veatüübi, vastava vormimudeli, termopaari spetsifikatsiooni ja tootmise kestuse. Igakuine andmete sorteerimine arvutab iga veakategooria osakaalu; Näiteks kui ümbrise korrosioonilühis{2}}rikked moodustavad rohkem kui 40% kõigist riketest, tõestab see, et töökojas toodetakse suurel hulgal halogeen-sisaldavaid-leegiaeglustavaid plastmassi ja tavalised roostevabast terasest sondid tuleb uuendada Hastelloy korrosioonivastaste-mudelitega. Kui domineerivad vedruväsimuse õhuvahe triivi vead, tuleb lisada standardiseeritud paigaldusmomendi koolitus ja kord kvartalis vedrukontrolli mehhanismid.
Vormirühma rikete sageduse võrdlus loendab erinevat tüüpi vormidega sobitatud termopaaride keskmist kasutusiga. Klassifitseerige vormid auto-, meditsiini-, pakendi- ja elektrooniliste õhukeseseinaliste{1}}kategooriatesse, arvutage iga rühma keskmine töötundide arv enne anduri riket ja koostage võrdlustabel. Kui 64{5}}õõnsusega mikroelektroonikavormide termopaaride keskmine kasutusiga on vaid 40% suurte pakkevormide omast, näitab see, et ülipeened juhtmed ja mikrovormide kitsas paigaldusruum põhjustavad kergesti traadi väsimusmurde, mistõttu tuleks kasutusele võtta kohandatud tugevdatud miniatuursed sondid. Need andmed võivad suunata ka eri vormide tootmisliinide varuosade varukoguseid.
Keskkonnategurite korrelatsioonianalüüs korreleerib rikete sagedust töökoja niiskuse, temperatuuri, plasti toorainetüüpide ja igapäevaste tootmisvahetustundidega. Salvestage töökoja igapäevane suhteline õhuniiskus ja igakuine rikete kogus, et hinnata, kas kõrge õhuniiskus põhjustab ümbrise rooste suurenemist ja isolatsiooni summutamise vigu; loendage termopaaride rikete määr PVC, PPS, PP ja muude materjalide tootmisel eraldi, et kvantifitseerida erinevate plastist lenduvate gaaside korrosioonikiirendusaste. Kolme-vahetusega 24-tunnise pideva tootmisega tehased saavad rikete andmeid võrrelda ühe-vahetusega valuvormidega, et arvutada termopaari kasutusea sumbumiskoefitsient pikaajalisel-suure koormusega töötamisel.
Kasutusaja kõvera paigaldamine võtab horisontaalteljeks kumulatiivsed töötunnid ja vertikaalteljeks kumulatiivse rikke koguse, et koostada Weibulli jaotuskõver, mis võib ennustada teatud termopaari varuosade partii kontsentreeritud rikkeperioodi. Kui kõver tõuseb järsult, tähendab see, et enamik selle spetsifikatsiooniga sonde siseneb 1–2 kuu jooksul vananemise tõrkefaasi ja hankeosakond peab varude{3}}hädaseiskamise vältimiseks varustamise eelnevalt kokku leppima.
Regulaarsed igakuised andmete kokkuvõtlikud aruanded edastavad statistilisi järeldusi hankimis-, vormihooldus- ja tootmisosakondadele, moodustades suletud{0}}ahela optimeerimise: reguleerige termopaari materjali klasse, vaadake üle hooldustsükleid ja optimeerige varude ohutusvaru väärtusi vastavalt veaandmete reeglitele. Teaduslik kvantitatiivne statistiline analüüs asendab täielikult pimeda empiirilise otsuse, vähendab termopaari rikke sagedust rohkem kui 60% ja minimeerib ootamatust andurikahjustusest tingitud ettenägematuid tootmisseisakuid.
