Failure Mode and Effect Analysis and Why It Should Be Considered When Establishing a Condition Monitoring Program and Writing ASTM Test Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Following the decision to implement a lubricant condition monitoring program, a test protocol needs to be put in place. Some tests such as wear metal determination or oil viscosity are needed for most machines. Other possible tests may not be as obvious. Practitioners may consider soliciting recommendations from a test laboratory or consulting an industry benchmark standard such as ASTM D6224, Standard Practice for In-Service Monitoring of Lubricating Oil for Auxiliary Power Plant Equipment, which provides recommendations in a tabular format. Although both of these options may yield a quality condition monitoring program, it is likely that neither would result in an optimal lubricant testing program. The best program would be one that used tests that pertained to how the machine fails, have early failure detection capability, and allow for monitoring failure progression. Performing a failure mode and effects analysis (FMEA) results in an understanding of how a machine fails and how well lubricant analysis can be expected to identify a particular failure mode. This understanding can also be leveraged into the selection of a particular method over other similar methodologies. This may also be useful when determining how often to perform the test. ASTM has developed a series of standards that detail the application of the FMEA lubricant analysis condition monitoring and testing process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle