为了分析和预测系统的安全性能水平，需要了解所有部件的性能数据(即失效率)。昌晖仪表文分享从哪里获得仪表设备失效率数据？仪表失效率信息通常从用户维修记录、供货商记录、第三方数据库和军用形式的计算几个方面获得。
1、用户维修记录
我们希望每个工艺装置或设施都具有完整的维护记录，保存安全相关仪表设备的失效率信息。过程安全管理法规(29 CFR 1910.119，附录c，第9部分)要求用户保存此类数据。许多工厂事实上拥有这些信息，可能没有按照有用的形式进行收集。例如对于不同类型的仪表设备，需要何时进行维修或更换，经验丰富的技师通常有非常好的想法，这都是从长期维护管理实践中积累的技能。
工厂的维护记录是最好的数据源。它们最能代表应用环境、维护规程，以及供货商的关注点等一手信息。当然我们也要注意到，必须有足够的样本在统计学上才有意义。
但是，如果没有仪表维修记录，我们该如何应对呢?
2、供货商记录
人们可以向供货商询问此类信息，但亲历者反馈出的感受并不是多么令人鼓舞。我们注意到，1996年版的ANSL/ISA-84.01要求逻辑控制器厂商提供此类数据。如果供货商能够提供，弄清楚这些数据的来源也非常重要。是从现场收集到的还是在实验室得出的？对于现场服役十年的仪表设备(例如压力变送器或者电磁阀)、在实际维护中获取的失效率信息，用户会完全反馈给制造厂吗？
某个PLC供货商曾透露，其失效率数据是基于这样的假设：有大约25%交付后被存放在仓库里(即没有投用)，其余在线使用的工作状态是每天两个班次，每周操作五天。在过程工业使用的很多安全系统，可不是这样的使用状态或条件。
现场反馈给供货商的数据与用户自己留存的维护记录会有所不同，可能是最糟糕的数据源。很少有用户在仪表设备超过质保期后仍将故障信息提供给制造厂。因此，供货商在这种情况下搜集到的数据通常不具有统计学上的意义。供货商的失效率数据，特别是那些现场仪表设备，一般没有考虑工艺条件或环境因素。仪表设备在恶劣的、强腐蚀的环境使用，远比在洁净的工艺条件和工作环境中更容易出现故障或损坏。诸如堵塞传感器引压管路这样的失效，也通常没有统计在供货商的数据中(由于他们会认为这不在供货的仪表设备范围之内)。
3、第三方数据库
也有二些可用的商业处据库，它们来自海上石油、化工，以及核能工业，也有的是通用数据。这些数据搜集整理后，以书籍和电子数据库的形式供大家使用。这些数据库虽然并不便宜，但是很容易从市面上购买。这种数据源质量位居第三。该数据基于不同用户的实际现场经验，按照仪表设备的类别整理，没有区分不同供货商及其产品型号，也没有考虑不同的应用环境。一些专门的安全系统可靠性建模和计算程序也嵌入了失效率数据库。
但是，对于那些新发布投放到市场的仪表设备，或者还没有收集历史操作信息的仪表设备，又要如何处理呢？这些都是我们面对的现实挑战。
4、军用形式的计算
军事领域在几十年前就面对这个问题。当核潜艇接收发射指令代码时，人们可能想知道通信系统正常工作的可能性，并且不能用诸如"高"这样过于笼统的字眼来表征，军方开发了用于预测电子部件失效率的方法(MIL-HDBK 217)。该手册历经多次修改并在很长时间都是争议不断的话题。所有使用过该数据库的人都有感受，它给出的数据比较保守，有时是多个数量级的差异。不过，这并不意味着不能用，而是在使用时要谨慎小心。虽然对于它给出的绝对数值存在质疑，如果为了横向比较系统之间的不同，它仍然是很好的测量尺度。该数据库的出版者也意识到了这一点，给出了下面的忠告：
现在许多供货商采用军用形式的计算，为用户提供失效率数据。完成这样的计算，甚至是某些安全认证的要求。不过，可能并没有将所有的因素，或者用户在实际工作中经历过的失效，都考虑到计算中。例如一个传感器供货商提供的平均失效间隔时间(MTBF-Mean Time Between Failure)为450年。而由用户搜集到的数据通常要低一个数量级(例如，45年)，简单来说，两者之间的差异是由于供货商在他们的分析中没有考虑所有可能的应用环境和使用条件，以及全部失效模式(例如传感器引压管路堵塞，安装问题等等)，然而在用户的数据库中则可能包括了这些影响因素、要谨慎甄别并按照常理做出判断。供货商提供的数据并不一定准确或者符合实际情况。
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