İçeriğe atla

Kök neden analizi

Kök neden analizi (KNN), bilim ve mühendislikte, yanlışların veya sıkıntıların başlıca sebeplerini belirlemek için kullanılan bir problem çözme yöntemidir. BT operasyonlarında, telekomünikasyonda, endüstriyel süreç kontrolünde, kaza analizinde (örneğin havacılıkta, demiryolu ulaşımında veya nükleer tesislerde), tıpta (tıbbi teşhis için), sağlık endüstrisinde (örneğin epidemiyoloji için) vb. alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.[1]

KNN dört adıma ayrılabilir:

  • Problemi net bir şekilde tanımlayın ve tanımlayın.
  • Normal durumdan sorunun oluştuğu ana kadar bir zaman çizelgesi oluşturun.
  • Kök neden ile diğer nedensel faktörler arasında ayrım yapın (örneğin, olay korelasyonunu kullanarak).
  • Kök neden ve sorun arasında nedensel bir grafik oluşturun.[2]

KNN genellikle, sorunun tekrarlanmasını engel olmak için düzeltici eylemlerin gerçekleştirildiği bir iyileştirme sürecine girdi görevi görmektedir. Bu işlemin adı bir uygulama etki alanından diğerine değişmektedir. ISO/IEC 31010'a göre KNN, beş neden, arıza biçimi ve etkileri analizi, arıza ağacı analizi, ıshikawa diyagramı ve pareto analizi tekniklerini içerebilmektedir.

Tanımlar

Bilim ve mühendislikte, arızaları onarmanın ve sorunları çözmenin temelinden iki yolu vardır.

Reaktif yönetim, problem ortaya çıktıktan sonra belirtileri tedavi ederek hızlı bir şekilde tepki vermeyi içermektedir. Bu yönetim türü, reaktif sistemler, kendi kendini uyarlayan sistemler, kendi kendini organize eden sistemler ve karmaşık uyarlanabilir sistemler tarafından uygulanmaktadır. Buradaki amaç, hızlı tepki vermek ve sorunun etkilerini en kısa sürede hafifletmektir.[3]

Proaktif yönetim ise problemlerin oluşmasını engellemeyi içerir. Bu amaç için, tasarımdaki iyi uygulamalardan, daha önce meydana gelen sorunları ayrıntılı olarak analiz etmeye ve bir daha asla tekrarlanmamasını sağlamak için harekete geçmeye kadar birçok teknik kullanılabilmektedir. Burada hız, teşhisin doğruluğu ve kesinliği kadar önemli değildir. Odak noktası, sorunun etkilerinden ziyade gerçek nedenini ele almaktır.[4]

Kök neden analizi, proaktif yönetimde genellikle bir sorunun temel nedenini, yani o sorunun ana nedeni olan faktörü belirlemek için kullanılmaktadır.

Kök nedene tekil biçimde atıfta bulunmak gelenekseldir. Ancak bir veya birkaç faktör aslında incelenen sorunun kök nedenini/nedenlerini oluşturabilmektedir.

Bir faktör, ortadan kaldırılması sorunun tekrarlanmasını engelliyorsa, sorunun temel nedeni olarak kabul edilmektedir. Tersine nedensel bir faktör, bir olayın sonucunu etkileyen, ancak temel neden olmayan bir faktördür. Nedensel bir faktörü ortadan kaldırmak bir sonuca fayda sağlayabilse de, tekrarını kesin olarak engellemez.[5]

Örnek

Aşırı yüklendiği ve sigortası attığı için duran bir makineyle ilgili bir soruşturma hayal edin. Araştırma, yeterince yağlanmayan bir yatağa sahip olduğu için makinenin aşırı yüklendiğini göstermektedir. Araştırma daha da ilerler ve otomatik yağlama mekanizmasının yeterince pompalamayan bir pompaya sahip olduğunu, dolayısıyla yağlama eksikliğini ortaya çıkarmaktadır. Pompanın incelenmesi, aşınmış bir şafta sahip olduğunu göstermektedir. Milin neden aşındığının araştırılması, metal hurdanın pompaya girmesini önleyecek yeterli bir mekanizma olmadığını keşfeder. Bu, hurdanın pompaya girmesini ve ona zarar vermesini sağlamıştır.[6]

Bu nedenle sorunun görünen temel nedeni, metal hurdanın yağlama sistemini kirletebilmesidir. Bu sorunu düzeltmek, tüm olay dizisinin tekrarlanmasını engellemelidir. Metal hurdanın sisteme girmesini önleyecek bir filtre yoksa gerçek kök neden bir tasarım sorunu olabilmektedir. Veya rutin denetim eksikliği nedeniyle tıkanmış bir filtresi varsa, asıl temel neden bir bakım sorunudur.

Bunu, temel nedeni bulmayan bir araştırmayla karşılaştırın: sigortanın, yatağın veya yağlama pompasının değiştirilmesi, yüksek olasılıkla makinenin bir süreliğine tekrar çalışmasına müsaade edecektir. Ancak, temel neden ortadan kaldırılıncaya kadar sorunun yeniden ortaya çıkma riski vardır.[7]

Maliyet fayda analizi

Yukarıdakiler maliyet/fayda analizini içermez: bir veya daha fazla makineyi değiştirmenin, bir filtreye sahip olmanın maliyeti, sigorta değiştirilene kadar arıza süresinin maliyetini aşıyor mu? Bu duruma bazen tedavi, hastalıktan daha kötü denilmektedir. Tedavinin hastalıktan daha kötü olması sorununu açıklamaya yardımcı olabilecek, ilgisiz bir maliyet/fayda analizi eksikliği, nüfus azalmasının iddia edilen bazı faydaları arasındaki ödünleşimdir; bu da kısa vadede emeklilik/emeklilik sistemlerine daha az ödeyici sağlamaktadır. Nüfusun durdurulması, daha fazla okul inşa etmenin maliyetini karşılamak için daha yüksek vergilere duyulan ihtiyacı kabul ederken azalmaktadır.[8]

Uygulama alanları

Kök neden analizi birçok uygulama alanında kullanılmaktadır.

İmalat ve endüstriyel süreç kontrolü

Yukarıdaki örnek, KNN'nın üretimde nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. KNN ayrıca endüstriyel proses kontrolünde rutin olarak kullanılmaktadır, örn. kimyasalların üretimini kontrol etmek (kalite kontrol).

KNN, mühendislik ve bakımda arıza analizi için de kullanılmaktadır.[9]

BT ve telekomünikasyon

Kök neden analizi, ciddi sorunların temel nedenlerini tespit etmek için BT ve telekomünikasyonda sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin, ITIL hizmet yönetimi çerçevesinde, olay yönetiminin amacı, hatalı bir BT hizmetini mümkün olan en kısa sürede sürdürmektir (reaktif yönetim), sorun yönetimi ise yinelenen sorunları kök nedenlerini ele alarak (proaktif yönetim) temelli olarak çözmekle ilgilenmektedir.

Diğer bir örnek, güvenlik ihlallerini araştırmak için genellikle kök neden analizinin kullanıldığı bilgisayar güvenliği olay yönetimi sürecidir.[10]

KNN, iş süreçlerindeki hataları analiz etmek için iş faaliyeti izleme ve karmaşık olay işleme ile birlikte de kullanılmaktadır.

Sağlık ve güvenlik

Sağlık ve güvenlik alanlarında, KNN, nedensel çıkarsama yöntemlerinin sıklıkla klinik ve istatistiksel uzmanlık gerektirdiği tıpta (tanı) ve epidemiyolojide (örneğin, bulaşıcı bir hastalığın kaynağını belirlemek için) rutin olarak kullanılır. süreçler.

KNN ayrıca çevre biliminde (örneğin çevresel felaketleri analiz etmek için), kaza analizinde (havacılık ve demiryolu endüstrisi) ve iş güvenliği ve sağlığında da kullanılmaktadır. Tıbbi cihaz, ilaç, gıda ve diyet takviyelerinin üretiminde kök neden analizi yasal bir gerekliliktir.

Sistem analizi

KNN ayrıca değişiklik yönetimi, risk yönetimi ve sistem analizinde de kullanılmaktadır.

Genel ilkeler

Çeşitli kök neden analizi okulları arasındaki farklı yaklaşımlara ve her uygulama alanının özelliklerine rağmen, KNN genellikle aynı dört adımı izler:

  1. Tanımlama ve açıklama: Etkili sorun bildirimleri ve olay açıklamaları (örneğin başarısızlıklar gibi) yararlıdır ve genellikle uygun kök neden analizlerinin yürütülmesini sağlamak için gereklidir.
  2. Kronoloji: KNN, katkıda bulunan (nedensel) faktörler, temel neden ve araştırılan sorun arasındaki ilişkileri anlamak için bir olaylar dizisi veya zaman çizelgesi oluşturmalıdır.
  3. Ayırt etme: Bu olay dizisini, sorunun doğası, büyüklüğü, yeri ve zamanlaması ile ve muhtemelen daha önce analiz edilmiş problemlerin bir kütüphanesi ile ilişkilendirerek, KNN, araştırmacının/araştırmacıların temel neden arasında ayrım yapmasını sağlamalıdır. Nedensel faktörler ve nedensel olmayan faktörlerdir. Kök nedenleri bulmanın bir yolu, hiyerarşik kümeleme ve veri madenciliği çözümlerini (graf-teori tabanlı veri madenciliği gibi) kullanmaktır. Bir diğeri, vaka temelli muhakeme araçlarını kullanarak vaka kitaplıklarında saklanan geçmiş durumlarla incelenen durumu karşılaştırmaktır.
  4. Nedensel grafik oluşturma: Son olarak, araştırmacı, olay dizilerinden sorunu açıklayan önemli olayların bir devamını çıkarabilmeli ve bunu bir nedensel grafiğe dönüştürebilmelidir.

Etkili olması için kök neden analizi sistematik olarak yapılmalıdır. Genellikle bir ekip çalışması gereklidir. Örneğin, hava aracı kazası analizleri için, soruşturmanın sonuçları ve tespit edilen temel nedenler, belgelenmiş kanıtlarla desteklenmelidir.

Düzeltici faaliyetlere geçiş

KNN'nın amacı, sorunun temel nedenini belirlemektir. Sonraki adım, KNN sırasında belirlenen temel nedeni ele almak için uzun vadeli düzeltici eylemleri başlatmak ve sorunun yeniden ortaya çıkmamasını sağlamaktır. Ancak bir sorunu düzeltmek resmi olarak KNN'nın bir parçası değildir. Bunlar, BT ve telekomünikasyonda arıza yönetimi, mühendislikte onarım, havacılıkta iyileştirme, ekolojide çevresel iyileştirme, tıpta terapi vb. olarak bilinen bir problem çözme sürecindeki farklı adımlardır.

Zorluklar

Spesifik problemlerin özelliklerini araştırmadan, birkaç genel koşul, KNN'yi ilk bakışta göründüğünden daha zor hale getirebilmektedir.

İlk olarak, önemli bilgiler genellikle eksiktir çünkü pratikte her şeyi izlemek ve tüm izleme verilerini uzun süre saklamak genellikle mümkün değildir.

İkincisi, veri ve kanıt toplamak ve bunları olayların zaman çizelgesi boyunca nihai soruna kadar sınıflandırmak önemsiz olabilmektedir. Örneğin telekomünikasyonda, dağıtılmış izleme sistemleri tipik olarak günde bir milyon ile bir milyar arasında olayı yönetir. Bu kadar alakasız olay yığını içinde birkaç alakalı olay bulmak, samanlıkta atasözü iğnesini bulmaktır.

Üçüncüsü, belirli bir problem için birden fazla kök neden olabilmektedir ve bu çokluk nedensel grafiğin oluşturulmasını çok zorlaştırabilmektedir.

Dördüncüsü, nedensel grafiklerin çoğu zaman birçok düzeyi vardır ve kök neden analizi, araştırmacının gözünde "kök" olan bir düzeyde sona ermektedir. Endüstriyel proses kontrolünde yukarıdaki örneğe tekrar bakıldığında, daha derin bir araştırma, tesisteki bakım prosedürlerinin, yağlama alt sisteminin her iki yılda bir periyodik muayenesini içerdiğini, mevcut yağlama alt sistemi satıcısının ürününün ise 6 aylık bir süre belirttiğini ortaya çıkarabilmektedir. Satıcıları değiştirmek, yönetimin paradan tasarruf etme arzusundan ve değişikliğin bakım prosedürleri üzerindeki etkisi konusunda mühendislik personeline danışmamaktan kaynaklanmış olabilmektedir. Bu nedenle, yukarıda gösterilen "kök neden", belirtilen tekrarlamayı engellemiş olsa da, diğer makineleri etkileyen diğer – belki de daha ciddi – arızaları engelleyemez.

Kaynakça

  1. ^ Wilson, Paul F. (1993). Root cause analysis : a tool for total quality management. Larry D. Dell, Gaylord F. Anderson. Milwaukee, Wis.: ASQC Quality Press. ISBN 0-87389-163-5. OCLC 26053050. 
  2. ^ Kassema, Jacob. "Problem Solving Tools And Techniques: For IT Services Delivery". Elsevier BV (İngilizce). 14 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  3. ^ "Root Cause Analysis". Department of Enterprise Services (İngilizce). 26 Nisan 2016. 18 Kasım 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  4. ^ "Root Cause Analysis and Program Performance Analysis". rootcauseanalysis.com. 6 Aralık 1998 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  5. ^ "Root Cause Analysis | Apollo Root Cause". www.apollorootcause.com. 22 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  6. ^ "Incident Investigation - Overview". www.osha.gov. İş Güvenliği ve Sağlığı İdaresi. 19 Ekim 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  7. ^ "List of NFPA Codes and Standards". www.nfpa.org. 14 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  8. ^ "Small Business". www.osha.gov. 4 Ekim 2000 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  9. ^ "Root Cause Analysis for Safety Management PractitionersSofema Aviation Services". web.archive.org. 17 Kasım 2017. 17 Kasım 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 
  10. ^ "Root Cause Analysis for Civil Aviation Authorities and Air Navigation Service Providers (Classroom, 5 days) - IATA Training Course". web.archive.org. 8 Nisan 2016. 8 Nisan 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2021. 

İlgili Araştırma Makaleleri

Bilişim, bilişim bilimi ya da bilgisayar bilimi, bilgi ve hesaplamanın kuramsal temellerini ve bunların bilgisayar sistemlerinde uygulanabilmeleri sağlayan pratik teknikleri araştıran bir yapısal bilim dalıdır. Bilişimciler ya da bilgisayar bilimcileri bilgi oluşturan, tanımlayan ve dönüştüren algoritmik süreçler icat edip, kompleks sistemleri tasarlamak ve modellemek için uygun soyutlamalar formüle ederler. Bilişim Dünya'da hızla gelişmeye devam eden önemli bir teknolojidir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ</span> insani zekaya sahip makine ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimleri dalı

Yapay zekâ ya da kısaca YZ,, insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zekâ olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, yapay zekâ kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.

Guillain-Barré sendromu (GBS), çevresel sinir sisteminin edinilmiş bir bağışıklık kökenli yangısal bozukluğudur; merkezi sinir sistemi etkilenmez. Bu hastalık için kullanılan diğer isimler şöyledir: akut enflamatuvar demiyelinize edici polinöropati, akut idiyopatik poliradikülonörit, akut idiyopatik polinörit, Fransız polyosu, Landry'nin yükselici felci.

<span class="mw-page-title-main">Uzman sistemler</span> insan bir uzmanın karar verme yeteneğini taklit eden bilgisayar sistemi

Uzman sistemler, belirli bir uzmanlık alanında, gerçek kişilerden derlenen bilgileri temel alarak sebepten sonuca veya sonuçtan sebeplere ulaşabilen sistemlerdir.

<span class="mw-page-title-main">Makine mühendisliği</span> Mühendislik

Makine mühendisliği, mekanik sistemlerin tasarım, analiz, imalat ve bakımı için mühendislik fiziği ve mühendislik matematiği ilkelerini malzeme bilimi ile birleştiren bir mühendislik dalıdır.

<span class="mw-page-title-main">Isı pompası</span> Isıyı bir alandan diğerine aktaran sistem

Gerçekte bir soğutma çevrimi olan ısı pompası çevriminin temel prensibini Nicolas Léonard Sadi Carnot 1824 yılında ortaya atmıştır. 26 yıl sonra 1850 yılında Lord Kelvin'in, soğutma cihazlarının ısıtma maksadı ile kullanılabileceğini ileri sürmesiyle ısı pompası uygulamaya girdi. II. Dünya Savaşı'ndan önce ısı pompasının geliştirilmesi ve kullanılır hâle getirilmesi için birçok mühendis ve bilim insanı bu alanda araştırmalar ve çalışmalar yaptı. Savaş yıllarında endüstri, imkânlarını daha acil problemlere yönelttiği için ara verilen bu çalışmalara savaştan sonra tekrar başlandı.

Varyans Analizi istatistik bilim dalında, grup ortalamaları ve bunlara bağlı olan işlemleri analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel modeller koleksiyonudur. Varyans Analizi kullanılmaktayken belirlenmiş bir değişkenin gözlemlenen varyansı farklı değişim kaynaklarına dayandırılabilen varyans bileşenine ayrılır. En basit şekliyle varyans analizi birkaç grubun ortalamalarının birbirine eşit mi eşit değil mi olduğunu sınamak için bir çıkarımsal istatistik sınaması olur ve bu sınama iki-grup için yapılan t-test sınamasını çoklu-gruplar için genelleştirir. Eğer, çoklu değişkenli analiz için birbiri arkasından çoklu iki-örneklemli-t-sınaması yapmak istenirse bunun I. tip hata yapma olasılığını artırma sonucu doğurduğu aşikardır. Bu nedenle, üç veya daha fazla sayıda ortalamaların ististiksel anlamlığının sınama ile karşılaştırılması için Varyans Analizleri daha faydalı olacağı gerçeği ortaya çıkmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Endüstri mühendisliği</span> Mühendislik

Endüstri mühendisliği ya da sanayi mühendisliği, insan, malzeme ve makineden oluşan bütünleşik sistemlerin kuruluş ve devamlılığının yönetimi ile ilgilenen mühendislik dalıdır. Endüstri mühendisleri, diğer mühendislik dallarının birçoğunun derslerini de alıp, üzerine işletme, yönetim, üretim, ekonomi ve endüstri mühendisliğine özel derslerle birlikte diğer mühendislik alanlarının yöneticilik yetkisine sahip mühendislik dalı.

<span class="mw-page-title-main">Simülasyon</span> gerçek bir dünya süreci veya sisteminin işletilmesinin zaman üzerinden taklit edilmesi

Simülasyon veya benzetim, teknik olmayan anlamda bir şeyin benzeri veya sahtesi anlamında kullanılır. Teknik anlamda gerçek bir dünya süreci veya sisteminin işletilmesinin zaman üzerinden taklit edilmesidir. Sistem nesneleri arasında tanımlanmış ilişkileri içeren sistem veya süreçlerin bir modelidir.

<span class="mw-page-title-main">Sayısal analiz</span>

Sayısal analiz, diğer adıyla nümerik analiz veya sayısal çözümleme, matematiksel analiz problemlerinin yaklaşık çözümlerinde kullanılan algoritmaları inceler. Bu nedenle birçok mühendislik dalı ve doğa bilimlerinde önem arz eden sayısal analiz, bilimsel hesaplama bilimi olarak da kabul edilebilir. Bilgisayarın işlem kapasitesinin artması ile gündelik hayatta ortaya çıkan birçok sistemin matematiksel modellenmesi mümkün olmuş ve sayısal analiz algoritmaları burada ön plana çıkmıştır. 21. yüzyıldan itibaren bilimsel hesaplama yöntemleri mühendislik ve doğa bilimleri ile sınırlı kalmamış ve sosyal bilimler ile işletme gibi alanları da etkilemiştir. Sayısal analizin alt başlıklarına adi diferansiyel denklemlerin yaklaşık çözümleri ve özellikle veri biliminde önem taşıyan sayısal lineer cebir ile optimizasyon örnek gösterilebilir.

Yedi kalite aracı, toplam kalite yönetiminde sorun çözme tekniğine temel oluşturan yedi temel araç. Kalite yönetim araçları kişilere ve gruplara, kalite kontrol süreçlerini uygulamak, uygulanan bu süreçleri görüntülemek ve herhangi bir süreçten kaynaklanan bir problemi çözmek için destek sağlar. Yedi kalite aracı, iş problemleri analizlerine ve çözümlerine yapısal yaklaşım dolayısıyla da analizler ve çözümlerde gelişmeyi sağlar. Bu araçlar imalat süreçlerinde olduğu gibi hizmet odaklı süreçlerde de uygulanabilir. Yedi kalite aracı, takım veya gruplar tarafından uygulandığında en fazla getiri elde edilir. Böylece en kullanışlı, yani yönetim için tasarlanmış bilgiler ortaya çıkar. Bu araçlar, ürün geliştirmeden, pazarlamaya ve müşteri ilişkilerine kadar bütün üretim süreçlerinde süreç geliştirme ve müşteri memnuniyetini artırmak için uygulanabilir. Bir işletmenin ya da bir sürecin performansını geliştirmek amacıyla atılacak adımların, verilecek kararların verilere dayanması gerekir. 'Gerçeklere Dayalı Yönetim' ve 'Sürekli Gelişme' ancak; doğru, anlaşılabilir ve güvenilir veriler ile gerçekleştirilebilir.

İlişki diyagramı, önemli konular üzerindeki sebep-sonuç ilişkilerinin belirlenmesini ve anlaşılır kılınmasını sağlayan bir analiz aracıdır. 7MP olarak da söz edilen yedi yönetim aracından birisidir. Diğer yönetim araçları, ilgi diyagramı, ok diyagramı, önceliklendirme Matrisleri, matris diyagramı, ağaç diyagramı, proses karar diyagramıdır.

<span class="mw-page-title-main">Mühendis</span> profesyonel mühendislik pratisyeni ve alt sınıfları

Mühendisler, mühendisliğin uygulayıcıları olarak, işlevsel hedefleri ve gereksinimleri yerine getirmek için makineler, karmaşık sistemler, yapılar, aletler ve malzemeler icat eden, tasarlayan, analiz eden, inşa eden ve test eden, bunu yaparken de pratiklik, düzenlemeler, güvenlik ve maliyetin getirdiği sınırlamaları göz önünde bulunduran profesyonellerdir.

<span class="mw-page-title-main">Hata ağacı analizi</span>

Hata ağacı analizi (HAA), alt seviyedeki bir dizi olayı birleştirmek için kullanılan Boolean mantığı ile analizi yapılan sistemdeki arzu edilmeyen bir durum için uygulanan, yukarıdan aşağı ve tümdengelim mantığı olan başarısızlık analizidir. Bu analiz yöntemi, esas olarak güvenlik mühendisliği ve güvenilirlik mühendisliği alanlarında sistemlerin nasıl bozulabileceğini anlamak, riski azaltacak en iyi yolları tanımlamak veya sistemin belli bir seviyesindeki başarısızlığı veya emniyetli kaza olaylarının oranlarını belirlemek için kullanılır. HAA havacılık, nükleer enerji, kimyasal süreç, ilaç, petrokimya ve diğer yüksek tehlikenin bulunduğu endüstrilerde kullanılmaktadır, fakat sosyal hizmet sistemi başarısızlıkları ile ilgili risk faktörü tanımlamaları gibi farklı alanlarda da kullanılır. HAA aynı zamanda yazılım mühendisliğinde hata ayıklama amacıyla kullanılır ve hataları tespit etmek için kullanılan sebep-eleme tekniği ile yakından ilişkilidir.

<span class="mw-page-title-main">Hidrolik sıvı</span> kimyasal

Hidrolik sıvı veya hidrolik likit, genel olarak hidrolik sıvıları mineral yağ ve su bazlıdır. Hidrolik sıvıları kullanabilecek ekipmanlara örnek olarak ekskavatörler, bekolar, hidrolik frenler, hidrolik direksiyon sistemleri, şanzımanlar, çöp kamyonları, uçak kontrol sistemleri, asansörler ve endüstriyel makineler verilebilir.

<span class="mw-page-title-main">Yüksek performanslı sıvı kromatografisi</span>

Yüksek performanslı sıvı kromatografisi bir analitik kimya yöntemidir. Karışımlardaki bileşenlerin, ayrıştırılmasında, nitelik ve niceliklerinin belirlenmesinde kullanılan bir analiz tekniğidir. Bu teknikte pompalar ile pompalanan yüksek basincli sıvı faz aracılığıyla taşınan analitler, kromatografik kolona ulaşır. Kolona ulaşan analitler, kolon ile farklı şekillerde etkileşip, farklı zamanlarda detektöre ulaşırlar. Burada, kolon katı bir adsorbent maddeyle doludur ki bu maddenin özellikleri sayesinde kromatografik ayrışma gerçekleşir.

<span class="mw-page-title-main">Yağ basıncı</span>

Yağ basıncı, içten yanmalı motorların çoğunun uzun ömürlü olmasında önemli bir faktördür. Haricî yağlama sistemiyle, yağ pozitif bir deplasmanlı yağ pompası tarafından alınır ve yağ olukları yoluyla ana rulmanlar, büyük uç rulmanlar ve eksantrik mili yatakları veya denge mili yatakları gibi yataklara zorlanır. Kam lobları ve silindir duvarları gibi diğer bileşenler yağ jetleri ile yağlanır.

Zihinsel nedensellik sorunu, zihin felsefesinde kavramsal bir meseledir. Kısaca bu sorun, kasıtlı olarak oluşturulan düşüncelerin veya kasıtlı zihinsel durumların, kasıtlı eylemlerin nedenleri olduğu sağduyusunu nasıl açıklayacağımızdır. Sorun, nedensel dışlama sorunu, anormallik sorunu ve dışsalcılık sorunu dahil olmak üzere birkaç farklı alt-soruna bölünür. Ancak felsefi literatürde en çok dikkat çeken alt-sorun, tartışmasız dışlama sorunudur.

<span class="mw-page-title-main">Rulman (makine elemanı)</span>

Rulman, hareketli mekanik parçaları yataklayan(hareketlerini sınırlandıran), parçalar arasındaki sürtünmeyi azaltan bir makine elemanıdır. Yatağın tasarımı, örneğin, hareketli parçanın serbest doğrusal hareketini veya sabit bir eksen etrafında serbest dönümesini sağlayabilir; veya hareketli parçalara etkiyen normal kuvvetlere karşı direnç gösterir. Çoğu rulman, sürtünmeyi en aza indirerek istenen hareketi kolaylaştırır, sürtünmeden doğan doğrudan ve dolaylı enerji kayıplarını minimize eder. Rulmanlar, geometrisine, çalışma şekline, izin verilen hareketlere veya parçalara uygulanan yüklerin (kuvvetlerin) yönlerine göre geniş bir şekilde sınıflandırılır.

<span class="mw-page-title-main">Rulman (makina elemanı)</span> Uygulanan hareketi, istenilen harekete çeviren ve sürtünmeyi azaltan mekanizma

Rulman, hareketli mekanik parçaları yataklayan(hareketlerini sınırlandıran), parçalar arasındaki sürtünmeyi azaltan bir makine elemanıdır. Yatağın tasarımı, örneğin, hareketli parçanın serbest doğrusal hareketini veya sabit bir eksen etrafında serbest dönümesini sağlayabilir; veya hareketli parçalara etkiyen normal kuvvetlere karşı direnç gösterir. Çoğu rulman, sürtünmeyi en aza indirerek istenen hareketi kolaylaştırır, sürtünmeden doğan doğrudan ve dolaylı enerji kayıplarını minimize eder. Rulmanlar, geometrisine, çalışma şekline, izin verilen hareketlere veya parçalara uygulanan yüklerin (kuvvetlerin) yönlerine göre geniş bir şekilde sınıflandırılır.