Le moteur ALBIZIA, développé par TotalEnergies, permet d’obtenir un grand nombre de résultats pour les calculs analytiques :
- Indisponibilité : Q(t), U(t) ou PFD(t), Disponibilité : A(t), Fiabilité : R(t), Défiabilité : F(t).
- Fréquence : W(t), UFI(t) ou PFH(t), Lambda Equivalent / Intensité conditionnelle de défaillance : λeq(t), λv(t) ou CFI(t).
- Valeurs moyennes habituelles : MTTF, MTBF, MUT, MDT, nombre de défaillances.
- Coupes minimales (probabilité et fréquence des ensembles de coupes).
- Allocation de fiabilité.
- De nombreux facteurs d'importance (Birnbaum MIF, Critical CIF, Vesely, DIF...) qui aideront les utilisateurs à trouver les faiblesses du système et à l'améliorer.
Calcul de temps passés dans des zones : en plus des calculs indiqués précédemment, le moteur ALBIZIA est le seul à pouvoir calculer le temps que passe la PFD(t), la PFH(t) ou le LambdaEq(t) d’un système dans les divers intervalles durant sa mission.
La figure ci-dessous montre que la probabilité moyenne de la défaillance dangereuse non-détectée est de 8.44E-3 ce qui correspond à un SIL2. Elle indique aussi le pourcentage de temps passé dans chaque SIL sur les 30 ans de mission du système. Ici, même si la moyenne est en zone SIL2, le système est en réalité SIL1 39.77% du temps.
Ergonomie :
- Les groupes/sous-arbres sont simples à créer et, grâce à la fonction de mise en page automatique, les utilisateurs peuvent organiser leur arbre de manière ordonnée en appuyant simplement sur la touche F7.
- Les modèles de sous-arbres facilitent la construction de l'arbre pour les systèmes qui utilisent des équipements déjà connus.
- En plus de la fenêtre d'édition pour chaque objet, GRIF contient une table de données qui facilite le contrôle de la qualité des données d'entrée et aide l'utilisateur à effectuer des modifications (recherche/remplacement, suffixes, préfixes).
- GRIF dispose de plugins pour fournir des données d'entrée, soit à partir du retour d'expérience interne, soit à partir de normes, soit à partir de sources commerciales. Les utilisateurs gagneront du temps pour trouver des données d'entrée précises.
Propagation d’incertitudes : en plus des nombreuses sorties disponibles, le module Tree propose de propager les incertitudes liées aux paramètres. Il est par exemple possible d’indiquer qu’un taux de défaillance suit une loi Uniforme, Normale ou Log-normale.
En plus du calcul par Binary Decision Diagram (BDD), une simulation de Monte-Carlo est effectuée afin d’obtenir les valeurs moyennes. Enfin un calcul de quantiles permet de donner un intervalle de confiance sur chaque résultat.
N.B. : en conformité avec la norme IEC 61511.