értekezés lendvay

folyamat, amelyben az állapotok közötti átmenetek egy Markov-láncot alkotnak, de az egyes
állapotokban eltöltött idık tetszıleges eloszlásúak, és csak az adott állapottól, illetve attól az
állapottól függenek, amelybe az átmenet történik [116]. A semi-Markov modell alkotásához
nem meghibásodási rátákat, illetve javítási intenzitásokat kell megadni, hanem minden
tevékenységre vonatkozóan egy idıeloszlást.
A Markov-elemzés elınyei:
• közvetlen valószínőség-számítási modellel írja le a rendszer mőködési állapotait, a
rendszer mőködésének logikai elvei alapján,
• valószínőség-számítási megoldásokat nyújt más modellek részhalmazának
értékelésére,
• alkalmas a többállapotú esetek vizsgálatára, egészen alkatrész-szintig bezárólag,
• elemez olyan esemény-sorozatokat, amelyeknek adott menetük van vagy ismert az
elıfordulási rendjük,
• értékes módszer a rendszer használhatósági mutatóinak számítására,
• értékeli a bonyolult, függı javítási eseteket is.
Hátrányai:
• nagyon bonyolulttá válhat nagyszámú rendszerállapotot tartalmazó modellek esetében,
• nem segít a probléma logikai megoldásában,
• rendszerint attól a feltételtıl függ, hogy az átmeneti meghibásodási ráták állandók,
• csak olyan kombinatorikus eseményeket tud feldolgozni, amelyek esetében új
állapotot ad meg mindegyik kombinációra.
2.2.5. Megbízhatóság elırejelzés (RP)
A megbízhatóság elırejelzés (Reliability Prediction, RP) klasszikus értelemben az
alkatrészadatokból számítja ki a rendszer megbízhatóságát, ezért angolul szokásos alkatrész-
számítási módszernek is nevezni (Parts Count, PC). Jellegénél fogva induktív módszer, fıként
46