SVĚTOVÝ, EVROPSKÝ A ČESKÝ AUTOMOBILOVÝ PRŮMYSL A TRH S AUTOMOBILY :: Šaroch a kol.

v závislosti na době simulace, což nám umožňuje získat komplexní pohled na procesy, které ovlivňují výkon a životnost systému nebo zařízení. Modelování degradace kom ponent rovněž umožňuje inženýrům a výzkumníkům porozumět, jak se jednotlivé části systému mění a jakým způsobem tyto změny ovlivňují další části systému, a tím identi fikovat potenciální problémy včas, což vede opět k optimalizaci výkonu a zlepšení život nosti systému. Modelování degradace komponent také umožňuje vytvářet prediktivní scénáře, které pomáhají předvídat budoucí chování systému a přijímat informovaná rozhodnutí ohledně dalšího provozu systému. Tato oblast prognózování je relativně nedávná a nabízí zajímavé perspektivy i díky různým aplikacím a případovým studiím, které ukazují jeho perspektivnost a potenciál. Existuje mnoho případových studií, jako například studie Saxeny et al. (2008), které dokumentují úspěšné využití této prognostiky v praxi. Tento obor se jistě bude nadále rozvíjet, zejména díky dostupnosti fyzikálních modelů, které vznikají vzhledem ke stále častějšímu navrhování komplexních zařízení s využitím modelů. Prognostika založená na pravděpodobnosti (probability-based prognosis) Prognostika založená na pravděpodobnosti je metoda vědeckého předpovídání budoucích událostí nebo stavů na základě matematického modelování pravděpodob nosti výsledků. Tato metoda využívá statistické analýzy a matematických algoritmů k odhadu pravděpodobnosti různých scénářů či výsledků. V praxi se probability-based prognózy využívají v mnoha odvětvích, včetně ekonomie, meteorologie, medicíny a fi nančního plánování. Díky matematickému modelování a statistické analýze je možné předpovídat budoucí události na základě pravděpodobnosti výskytu jednotlivých jevů. Pravděpodobnostní prognostické metody mají nejdelší historii a patří mezi nej více využívané při predikci budoucích událostí a jevů. Tyto metody se vyznačují tím, že vyžadují nejméně detailní data a využívají zejména různé distribuční funkce pravděpo dobnosti. Tyto funkce jsou parametrizovány pro jednotlivá zařízení, popřípadě jejich dílčí celky nebo komponenty na základě výrobních parametrů, provozních údajů a sta tistických dat z historie. Nejčastěji se používají normální, Weibullovo a exponenciální rozdělení pravděpo dobnosti pro popis různých jevů v průmyslu a vědě. Typickým rozdělením popisujícím intenzitu poruch v závislosti na čase je tzv. vanová křivka, která byla poprvé publikována již v roce 1965 a dodnes má své opodstatnění. Tento přístup k prognóze poskytuje také mez určitosti, v níž se pohybujeme, což je důležité pro stanovení přesnosti a pravděpo dobnosti získaného odhadu. Distribuční funkce pravděpodobnosti představují klíčo vý nástroj při analýze spolehlivosti technických prvků v elektrotechnickém průmyslu. Tento přístup je dosud nejrozšířenější a prokázal se jako velmi efektivní při posuzování spolehlivosti a životnosti zařízení. Distribuční funkce pravděpodobnosti umožňuje mo delovat pravděpodobnost výskytu různých událostí, což je klíčové pro posouzení spoleh livosti a bezpečnosti technických systémů.

193