Le mode de défaillance est la forme observable du dysfonctionnement d’un produit ou d’une opération du système étudié. Il sert de base de travail dans l'élaboration d'une analyse de type AMDEC Un mode de défaillance doit répondre aux caractéristiques suivantes : Il est relatif à la fonction étudiée. Il décrit la manière dont le système ne remplit plus sa fonction. Il s'exprime en termes techniques précis (court-circuit...) Il existe 5 modes génériques de défaillance : perte de la fonction fonctionnement in
Le taux de défaillance, ou taux de panne, est une expression relative à la fiabilité des équipements et de chacun de leurs composants. Son symbole est la lettre grecque λ (lambda). Le taux de défaillance d'un équipement à l'instant t est la limite, si elle existe, du quotient de la probabilité conditionnelle que l'instant T de la (première) défaillance de cet équipement soit compris dans l'intervalle de temps donné [t, t + Δt] par la durée Δt de cet intervalle, lorsque Δt tend vers zéro, en supposant que l'entité soit disponible au début de l'intervalle de temps.
vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Failure mode and effects analysis (FMEA; often written with "failure modes" in plural) is the process of reviewing as many components, assemblies, and subsystems as possible to identify potential failure modes in a system and their causes and effects. For each component, the failure modes and their resulting effects on the rest of the system are recorded in a specific FMEA worksheet. There are numerous variations of such worksheets.
Un modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
