Eine Markov Analyse zählt zu den Zustandsraumanalysen. Mit diesen Analysen ist es möglich, Ausfallwahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten von Zustandsänderungen sowie Ausfallraten und Reparaturraten zu modellieren. Es handelt sich um ein hauptsächlich quantitativ angewendetes Analyseverfahren, bei dem grafische Modelle benutzt werden, um die in einem zu untersuchenden System möglichen Zustände darzustellen. Also beispielsweise, dass eine Komponente fehlerfrei arbeitet, eingeschränkt arbeitet oder ausgefallen ist.
Bei diesem Analyseverfahren wird im Normalfall davon ausgegangen, dass ein System „kein Gedächtnis“ besitzt. Somit sind die Übergänge zwischen den einzelnen Zuständen nur von dem gerade eingenommenen Zustand und der Zeit abhängig, nicht jedoch von vorangegangenen Zustandsübergängen.
Weist ein System andere Eigenschaften auf, also eine Abhängigkeit zu weiteren Zuständen, müssen entsprechende Modellierungsmaßnahmen ergriffen werden, die den Aufwand der Analyse zum Teil stark erhöhen.
Die Abhängigkeit von der Zeit, die in einer solchen Analyse berücksichtigt werden kann, bietet die Möglichkeit, Ausfall- und Reparaturzeiten zu berücksichtigen. Es kann somit auch die Zeit, die von einem entdeckten Fehler oder Ausfall bis zu der Reparatur des entsprechenden Elements vergeht, in einem Markov Modell abgebildet werden.
Die Markov Analyse basiert auf dem Markov Prozess, also einem stochastischen Prozess mit endlich vielen Zuständen. Zur Berechnung einer solchen Analyse werden entsprechende Analysetools verwendet.
