Luotettavuuksia ja jäljellä olevia käyttöikiä arvioidaan optimaalisten interventiostrategioiden määrittämiseksi ja siten kuluvan käyttöomaisuuden kokonaiskustannusten minimoimiseksi. Luotettavuuskeskeinen kunnossapito on jäsennelty analyysimenetelmä, jota voidaan käyttää optimaalisten strategioiden tunnistamiseksi. Kirjallisuuskatsauksen tavoitteena oli tutkia eri voimalaitoskomponenttien vikaantumistapoja ja tarkastella kuinka luotettavuutta ja jäljellä olevaa käyttöikää voidaan arvioida.

Luotettavuus- ja elinikämallit voidaan jakaa neljään kategoriaan: vikaantumisen fysiikkaan perustuvat mallit, tilastolliset mallit, hybridimallit ja tekoälymallit. Käytettävissä oleva data määrittää suurelta osin mallin valinnan. Syötedatan eri tyypit ovat tapahtumadata, jatkuva kunnonvalvonta ja määräaikaistarkastukset. Vikaantumisen fysiikkaan perustuvia malleja voidaan rakentaa jopa ilman dataa, mutta se vaatii syvällistä asiantuntemusta kyseisestä laitteesta.

Työn empiirisen osan tavoitteena oli kehittää luotettavuusmalli ohjelmoitavalle logiikalle sekä ihmisen ja koneen väliselle käyttöliittymälle. Ensin tehtiin vikatila- ja vaikutusanalyysi kaikkien potentiaalisten vikaantumistapojen tunnistamiseksi. 27 eri vikaantumistapaa tunnistettiin, ja niiden perusteella luonnosteltiin kattavat tapahtumapuumallit. Realistisesti saavutettavissa oleva mallien yksityiskohtaisuus riippuu vikatietojen yksityiskohtaisuudesta.

Tapahtumadata mallinnusta varten saatiin työmääräimistä. Pysyviä vikoja ei voitu erottaa ajoittaisista vioista, mikä aiheutti vaikeuksia mallinnuksessa. Työssä kokeiltiin ja vertailtiin erilaisia mallinnustapoja. Tavanomainen tapahtumapuun mallinnustapa on riittävä tyypillisille vikataajuuksille, mutta stokastinen mallinnustapa voi olla hyödyllinen usein vikaantuville laitteille. Alkutapahtumataajuus voidaan arvioida joko laitteen iän tai ajan viimeisimmästä viasta perusteella. Aika viimeisimmästä viasta on informatiivisempi, koska monet vioista ovat toistuvia. Lisäksi valmistajan vaikutusta tutkittiin regressioanalyysillä. Ideaalisesti mallin tulisi ottaa huomioon sekä ikä ja aiemmat vikaantumiset että valmistaja.