Failure Mode and Effect Analysis and Why It Should Be Considered When Establishing a Condition Monitoring Program and Writing ASTM Test Methods
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,021 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».