UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

přístup umožňuje realističtější odhad spolehlivosti jednotlivých komponent a následně navrhování vhodné redundance. Výpočty spolehlivosti se opírají i o převrácenou hodno tu této veličiny, známou jako „frekvence poruch“, která představuje důležitý faktor při navrhování spolehlivých systémů. V tomto kontextu je důležité zdůraznit propojení oblastí, které se metodologic ky nebo strategicky prolínají s teorií spolehlivosti. Jednou z těchto oblastí je bezpeč nostní a rizikové inženýrství, které zahrnuje systémy řízení bezpečnosti (SMS – Safety Management Systems) [7.20]. Tato oblast se zabývá specifickými aspekty spolehlivosti, kde riziko poruchy přesahuje pouhé ovlivnění základní efektivity systému a přechází do oblasti bezpečnosti a/nebo významných ekonomických ztrát, jako je například v prů myslových procesech, energetice nebo dopravě. Spolehlivost a bezpečnost těchto systé mů jsou klíčovými faktory pro udržení provozuschopnosti a minimalizaci rizika havárií či výpadků. Vzhledem k tomu, že poruchy v těchto oblastech mohou mít široké dopady na společnost, ekonomiku a životní prostředí, je nezbytné věnovat zvláštní pozornost prevenci a řízení rizik spojených s provozováním těchto systémů. Pro dosažení optimální úrovně spolehlivosti a bezpečnosti je nezbytné provádět pravidelné inspekce a preventiv ní (dnes i prediktivní) údržbu. Nejistota a neurčitost Nejistota a neurčitost jsou charakteristiké pro řadu problémů, které se v praxi řeší. Tyto znaky se projevují v datech, interpretaci a samotné povaze zkoumaných procesů. Nejistota se týká nedostatku informací nebo jasného porozumění situaci, zatímco ne určitost zahrnuje faktory, které nedovolují přesně předvídat výsledek. V oblasti rozho dování a plánování je důležité tyto znaky pečlivě zvažovat a řídit, aby bylo dosaženo co nejlepších výsledků. Zdroje těchto nejistot lze rozdělit do tří kategorií, které reflektují různé faktory ovlivňující průběh událostí. • První kategorií odchylek jsou výkyvy vznikající při specifikaci běžného prů běhu událostí za normálních podmínek okolí, což zahrnuje nejistoty. Tyto odchylky jsou obvykle spojeny s chybami v odhadu a měření, a mohou být důsledkem nepřesného modelování nebo náhodných variací ve vstupních datech. Jejich identifikace a kvantifikace jsou klíčovými prvky v procesu řízení rizik a zajišťování kvality, ať už ve výrobě, finančním plánování. • Druhou kategorií nejistot v analýze událostí je skutečný průběh událostí s rozdělením odchylek, které jsou vyvolány změnami procesu v časoprosto ru, který událost vyvolává, včetně příležitostných extrémních hodnot. Tato kategorie nejistot se zabývá komplexními interakcemi mezi událostí a jejím okolím, které mohou mít vliv na samotný průběh události. Zahrnuje také možné extrémní situace, které vyplývají z nečekaných událostí a mohou mít významný dopad na daný proces. Tato problematika je důležitá zejména v oblastech jako je řízení rizik, plánování událostí či krizový management, kde je klíčové identifikovat potenciální nejistoty a připravit se na jejich mož ný vliv.

99