定量可靠性优化(QRO)是一种动态可靠性分析模型，在其他现有可靠性模型的最佳元素上合成和扩展，同时引入了新的数据科学和分析概念，以推动改进和战略性平衡的可用性，过程安全和支出性能。

在过去的几十年中，已经创建了许多计划，以减少停机时间，并在复杂的加工设施中优化可靠性，例如炼油厂，化工厂和发电设施。这些计划包括但不限于以可靠性为中心的维护，基于风险的检查（RBI），可靠性可用性可维护性（RAM），失效模式与影响分析(FMEA)，机械完整性(MI)、备件优化和高级状态监控。虽然每一种模式都为世界各地的许多公司带来了相当大的价值，但在过去10年里，它们所带来的改善已趋于平稳。

定量可靠性优化(QRO)应用先进的数据科学原理，使可靠性和运营领导者能够改进和简化复杂的可靠性决策。因此，对于如何以尽可能低的成本在整个系统中驱动更好的性能，设备可以获得更深入的了解和信心。

下表说明了定量可靠性优化（QRO）与现有可靠性模型之间的一些差异。

定量可靠性优化(QRO)可以通过三种方式向设施负责人提供优化的可靠性计划:

1. QRO链接每个故障和数据点到整个系统。为了优化系统，分析必须覆盖该系统。QRO统计地将系统的所有组件与单个资产或特定故障模式隔离在各个资产或特定的故障模式下。如果建模整个舰队或供应链，QRO的分析可以涵盖特定设施的数千个资产或更多资产。所有这些资产的统计关系使人们能够了解关键数据和特定故障点如何涉及系统的整体生产或可靠性影响。
   
   
2. QRO通过量化不确定性改进了故障模型。QRO对系统中的每个故障点进行数据驱动分析，以便对每个资产进行定量建模，预测其独特的故障概率。QRO不只是提供一个单一的概率数字，而是应用了一种称为寿命变化率曲线(LVC)的高级模型。LVC在已知和未知的情况下预测失效概率的分布。因此，系统的任何故障——无论是泵上的转子失速还是管道壁上的泄漏——都可以精确地建模，给定预期的故障点以及与故障曲线上的故障点相关的不确定性。
   
   
3. QRO为整个设施提供动态可靠性模型。QRO模型通过相关数据源不断更新，以便这些数据点的关键变化，无论是在流程、操作、维护、检查还是经济方面，都会更新每个故障点的LVC。因此，设施领导可以看到数据的变化如何影响整个系统的可靠性。此外，从初步研究中推荐的数据收集任务，如检查和作业人员的巡视，提供了用于微调模型预测的额外信息。这些动态更新以及了解它们如何影响系统可靠性的能力，提高了设施负责人的整体信心，使他们相信他们正在为他们的设施做出最佳的可靠性决策。
   
   

将所有设备，故障点和关键数据组合到一个分析引擎中为设施的可用性提供了新的洞察力。这推动了更好的战略性投资决策和战术数据驱动的可靠性规划。实施QRO，工厂管理及其支持维护，检验，运营和可靠性部门将能够完全检查以前，何时和何时，以及先前偏离的支出导致性能提高，并增加了可衡量的预测信心。

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