為了分析和預測系統的安全性能水平，需要了解所有部件的性能數據(即失效率)。文分享從哪里獲得儀表設備失效率數據？儀表失效率信息通常從用戶維修記錄、供貨商記錄、第三方數據庫和形式的計算幾個方面獲得。
 
1、用戶維修記錄
我們希望每個工藝裝置或設施都具有完整的維護記錄，保存安全相關儀表設備的失效率信息。過程安全管理法規(29 CFR 1910.119，附錄c，第9部分)要求用戶保存此類數據。許多工廠事實上擁有這些信息，可能沒有按照有用的形式進行收集。例如對于不同類型的儀表設備，需要何時進行維修或更換，經驗豐富的技師通常有非常好的想法，這都是從長期維護管理實踐中積累的技能。
工廠的維護記錄是數據源。它們最能代表應用環境、維護規程，以及供貨商的關注點等一手信息。當然我們也要注意到，必須有足夠的樣本在統計學上才有意義。

但是，如果沒有儀表維修記錄，我們該如何應對呢?

2、供貨商記錄
人們可以向供貨商詢問此類信息，但親歷者反饋出的感受并不是多么令人鼓舞。我們注意到，1996年版的ANSL/ISA-84.01要求邏輯控制器廠商提供此類數據。如果供貨商能夠提供，弄清楚這些數據的來源也非常重要。是從現場收集到的還是在實驗室得出的？對于現場服役十年的儀表設備(例如壓力變送器或者電磁閥)、在實際維護中獲取的失效率信息，用戶會反饋給制造廠嗎？

某個PLC供貨商曾透露，其失效率數據是基于這樣的假設：有大約25%交付后被存放在倉庫里(即沒有投用)，其余在線使用的工作狀態是每天兩個班次，每周操作五天。在過程工業使用的很多安全系統，可不是這樣的使用狀態或條件。

現場反饋給供貨商的數據與用戶自己留存的維護記錄會有所不同，可能是最糟糕的數據源。很少有用戶在儀表設備超過質保期后仍將故障信息提供給制造廠。因此，供貨商在這種情況下搜集到的數據通常不具有統計學上的意義。供貨商的失效率數據，特別是那些現場儀表設備，一般沒有考慮工藝條件或環境因素。儀表設備在惡劣的、強腐蝕的環境使用，遠比在潔凈的工藝條件和工作環境中更容易出現故障或損壞。諸如堵塞傳感器引壓管路這樣的失效，也通常沒有統計在供貨商的數據中(由于他們會認為這不在供貨的儀表設備范圍之內)。

3、第三方數據庫
也有二些可用的商業處據庫，它們來自海上石油、化工，以及核能工業，也有的是通用數據。這些數據搜集整理后，以書籍和電子數據庫的形式供大家使用。這些數據庫雖然并不便宜，但是很容易從市面上購買。這種數據源質量位居第三。該數據基于不同用戶的實際現場經驗，按照儀表設備的類別整理，沒有區分不同供貨商及其產品型號，也沒有考慮不同的應用環境。一些專門的安全系統可靠性建模和計算程序也嵌入了失效率數據庫。

但是，對于那些新發布投放到市場的儀表設備，或者還沒有收集歷史操作信息的儀表設備，又要如何處理呢？這些都是我們面對的現實挑戰。

4、形式的計算
軍事領域在幾十年前就面對這個問題。當核潛艇接收發射指令代碼時，人們可能想知道通信系統正常工作的可能性，并且不能用諸如"高"這樣過于籠統的字眼來表征，開發了用于預測電子部件失效率的方法(MIL-HDBK 217)。該手冊歷經多次修改并在很長時間都是爭議不斷的話題。所有使用過該數據庫的人都有感受，它給出的數據比較保守，有時是多個數量級的差異。不過，這并不意味著不能用，而是在使用時要謹慎小心。雖然對于它給出的數值存在質疑，如果為了橫向比較系統之間的不同，它仍然是很好的測量尺度。該數據庫的出版者也意識到了這一點，給出了下面的忠告：

現在許多供貨商采用形式的計算，為用戶提供失效率數據。完成這樣的計算，甚至是某些安全認證的要求。不過，可能并沒有將所有的因素，或者用戶在實際工作中經歷過的失效，都考慮到計算中。例如一個傳感器供貨商提供的平均失效間隔時間(MTBF-Mean Time Between Failure)為450年。而由用戶搜集到的數據通常要低一個數量級(例如，45年)，簡單來說，兩者之間的差異是由于供貨商在他們的分析中沒有考慮所有可能的應用環境和使用條件，以及全部失效模式(例如傳感器引壓管路堵塞，安裝問題等等)，然而在用戶的數據庫中則可能包括了這些影響因素、要謹慎甄別并按照常理做出判斷。供貨商提供的數據并不一定準確或者符合實際情況。
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