定量可靠性优化(QRO)是一个动态可靠性分析模型，综合和扩展其他现有可靠性模型的最佳元素，同时引入新的数据科学和分析概念，以推动改进和战略平衡的可用性、过程安全性和支出性能。

在过去的几十年里，在炼油厂、化工厂和发电设施等复杂处理设施中，为了减少停机时间和优化可靠性，已经创建了许多项目。这些项目包括但不限于:以可靠性为中心的维护，基于风险的检验(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)与现有可靠性模型的一些区别。

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将每个故障和数据点连接到整个系统。为了优化系统，分析必须涵盖该系统。QRO不是将单个资产或特定故障模式的模型分离出来，而是从统计角度将系统的所有组件关联到一个分析中。QRO的分析可以覆盖一个特定设施的数千个资产，如果建模整个车队或供应链，则可以覆盖更多。所有这些资产的统计关系使人们能够理解关键数据和特定故障点与系统的整体生产或可靠性影响之间的关系。
   
   
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为整个设施提供了动态可靠性模型。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、故障点和关键数据合并到一个分析引擎中，为全面了解设备的可用性提供了新的见解。这将推动更好的战略投资决策和战术数据驱动的可靠性规划。在实施QRO后，工厂管理及其支持的维护、检查、运营和可靠性部门将能够确切地看到，以前的竖井支出是如何、何时和在何处提高了性能，并增加了预测的可衡量的信心。

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