Säkerhets- och riskbedömning

Öka produktiviteten och minska kostnaderna genom att objektivt identifiera alla potentiella fel i en design eller produkt. Använd Digital Risk Twin för att producera artefakter för standardfelläge och effektanalys (FMEA) och felläge, effekter och kritikalitetsanalys (FMECA). Detta tillvägagångssätt erbjuder fördelarna med en återanvändbar och skalbar modell, vilket möjliggör generering av standarddokument som en biprodukt av modelleringsprocessen i alla stadier av utvecklingsprocessen.

Se till att fel beskrivs, visas och rapporteras på ett konsekvent och spårbart sätt. Använd feldiagram som grafiska representationer av orsaker, mekanismer och fel som kan leda till funktionsförlust i systemet, beskrivet baserat på en dedikerad feltaxonomi. Använd ett grafiskt gränssnitt för att illustrera de fysiska processer som leder till ett objekts fel (orsak, mekanism, fel, symptom) och hur dessa kan spridas i hela systemet genom automatiserad beroendekartläggning. Utveckla feldiagram för varje objekt för att definiera hur en komponent kan misslyckas baserat på felets fysik. Varje fel åtföljs av felförhållanden, kompensationsbestämmelser och detekteringsmetoder, som kan visas i FMECA-rapporten, vilket säkerställer omfattande och handlingsbara insikter.

Identifiera beroenden av tekniska risker i en specifik systemkonfiguration med hjälp av funktionell felträdsanalys (FTA). Generera automatiskt FTA från Digital Risk Twin för att fastställa potentiella orsaker till misslyckanden, bedöma deras relativa betydelse och bestämma sannolikheten för inträffande. Detta automatiserade tillvägagångssätt säkerställer en grundlig och dynamisk analys, vilket förbättrar noggrannheten och tillförlitligheten i riskbedömningarna.

Utför bedömning av funktionsrisker (FHA) på både plattform- och systemnivå för att identifiera potentiella funktionsfel och klassificera farorna i samband med specifika felförhållanden. FHA utvecklas tidigt i utvecklingsprocessen och uppdateras när nya funktioner eller felförhållanden identifieras. Tack vare API-integration, GJORT kan använda funktionella modeller (som SysML) för att utföra FHA, vilket säkerställer en grundlig och dynamisk bedömningsprocess.