の信頼性コンポーネント、デバイス、および複雑なシステムの組み合わせは、消費者から見て判断される品質経験の重要な側面です。信頼性は、「品質の経時変化」として定義されることが多く、使用されているデータの種類と関心のある所見の目的に応じて、さまざまな分析手法が必要です。
劣化分析信頼性データの1つの特別な形式は、パフォーマンスの低下のある時点で「障害」が定義されますが、必ずしもハード障害ではありません（デバイスが機能しなくなった）。そのため、これらは「ソフト障害」と呼ばれることがよくあります。一般的な例の1つは、航空機の翼のナビゲーションライトです。それらはまだ動作可能であるかもしれないが、ルーメン出力は最低基準以下に低下している。この場合、ランプは故障していると見なされています。ルーメン出力は、経時的に「繰り返し測定」することができます。
劣化プロセスに必要な場合はどうなりますかユニットの破壊測定値を得るために？例としては、破断強度または長期間の保存期間にわたるおむつ接着テープの劣化などの接着性能が挙げられる。他の例は、熱または接着剤で密封された包装食品の密封の完全性であり得る。別の側面はとして知られています破壊的な測定デバイスをテストのために分解してから再度組み立てる必要がある場合、信頼性に影響を与える可能性があります。このような場合、単位当たり1つの測定値しか取得できません。サンプル数が増えると、別の方法でも使用できるようになります。JMP 12の新しい破壊的分解プラットフォームに入ります。
破壊的劣化プラットフォームでは、1）初期値を含む事前定義モデル、2）データ分布、および3）共通の変換を改良された容易さと効率のリストから選択してモデルに適合させることができます。
パス定義と呼ばれる「モデルライブラリ」内の事前に構築されたモデルのリストから目的のモデルを選択した後、各モデルタイプに関連付けられたパススタイルの形状例を劣化プロットと視覚的に比較して最適なモデルを選択できます。予想される動作に基づきます。基礎となる分布および変換を変更して、比較のために複数のモデルを生成することができる。最適な統計的適合を決定するには、モデル比較基準、AICcまたはBICを使用します。
目的のモデルを生成したら、レポートの[Model List]セクションを表示して、生成したモデルに簡単にスクロールできます。各モデルの予測を比較してすばやく決定できます。
予測プロファイラーの新しいスイートが用意されているので、劣化、交差時間、交差確率について評価および仮説分析を実行できます。すべてのプロファイラーは信頼区間を含みます。
以前は、既存のJMP劣化プラットフォーム（JMP 12でも使用可能）を使用して破壊的な劣化分析を実行できました。ただし、JSL式に開始値を指定する必要があります。さて、あなたは単にプロットするために可能な分布モデルの形状を一致させます：単線、複数線、曲率など。新しい破壊的劣化プラットフォームは、分析に集中できるように、すべての重い作業をなくします。エンジニアが複雑な統計分析を簡単に実行できるようにすることで、製品の改善という終わりのないプロセスで時間を節約することで、JMPはよりシンプルになります。
