💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Моделирование надежности

Моделирование надежности – это процесс прогнозирования или исследования надежности компонент или системы до ее ввода в эксплуатацию. Наиболее часто для моделирования надежности систем используются методы анализа деревьев неисправностей и структурных схем надежности. Входные параметры для моделирования надежности систем могут быть получены из разных источников, то есть из справочников, отчетов об испытаниях и эксплуатации и т.п. В любом случае, данные должны быть использованы с большой осторожностью, так как прогнозы верны только тогда, когда данные получены при тех же условиях, при которых компоненты будут применяться в системе.

Часть данных о прогнозировании может быть получена по результатам исследований двух основных видов:

• анализа физики отказов, при котором исследуются механизмы возникновения отказов, например, механизм усталостного разрушения или деградации от химической коррозии;
• анализа результатов стресс-испытаний, эмпирического метода, при котором подсчитывается число компонентов системы, отказавших при разных уровнях внешнего воздействия.

Для систем, в которых точно можно определить время отказа (что не дано для систем с плавающими параметрами), может быть определена эмпирическая функция распределения времени отказа Это делается чаще всего при проведении испытаний с повышенным уровнем стресса (ускоренные испытания). Эти испытания делятся на две основные категории:

• определение распределения отказов ранней стадии эксплуатации при наблюдении снижающейся интенсивности отказов, что является первой частью ванно-образной кривой интенсивности отказов. Здесь обычно используют умеренный уровень нагрузок. Они прикладываются на ограниченном отрезке времени, который называют временем цензурирования. Именно поэтому здесь определяется только часть функции распределения.
• безотказовые наблюдения (нулевые эксперименты), которые дают возможность получить лишь ограниченную информацию о распределении отказов. В этом случае испытания проводятся на коротком отрезке времени на малой по объему выборке, что позволяет получить только верхнюю границу оценки интенсивности отказов. Во всяком случае, это удобно для заказчика.

Для исследования средней части распределения, которая чаще всего определяется свойствами материалов, необходимо применять повышенные нагрузки на достаточно малом отрезке времени. В таких видах ускоренных испытаний применяются несколько степеней нагрузки. Часто эмпирическое распределение этих отказов параметризируется законом Вейбулла или лог-нормальным распределением.

Общей практикой моделирования «ранней» интенсивности отказов является использование экспоненциального распределения. Это менее сложная модель для распределения времени отказа, содержащая только один параметр – постоянную интенсивность отказов. В этом случае для в качестве критерия согласия может быть использован критерий хи-квадрат для оценки постоянства интенсивности отказов. По сравнению с уменьшающейся интенсивностью отказов это довольно пессимистическая модель и требует проведения анализа чувствительности.