최근 몇 년 동안 점점 더 많은 회사가 제품의 신뢰성을 향상시키는 데 집중하기 시작했습니다. 신뢰성은 제품 품질을 측정하는 중요한 지표 중 하나가 되었습니다. 소위 신뢰도는 제품이 지정된 사용 조건에서 지정된 시간 내에 지정된 기능을 완료할 확률을 나타냅니다. 많은 기업이 신뢰성 관리를 시행할 때 겪는 문제는 제품의 신뢰성 관리가 일정 단계까지 발전하면 통계적 모델링 방법을 사용하게 된다는 점이다. 신뢰성 분석에 대한 미스터리.
품질 관리 마스터 Zhu Lan은 제품의 품질 요소를 연구할 때 다양한 품질 특성을 요약하고 세 가지 범주로 나누었습니다. 첫째, 강도, 경도, 전압 등과 같은 기술적 특성, 둘째, 지각과 같은 심리적 특성, 시력, 맛 등 세 번째, 신뢰성, 유지보수성 등과 같은 시간 관련 특성 신뢰성은 품질관리에서 없어서는 안될 중요한 내용임을 알 수 있습니다.
많은 유명 자동차 제조업체가 수년 동안 신뢰성에 대해 연구해 왔으며 GM은 제품 설계 및 생산에 신뢰성 개념을 도입한 최초의 회사 중 하나입니다. 오랜 기간의 신뢰성 작업 끝에 GM의 신뢰성 수준이 크게 높아졌습니다. 최근 몇 년 동안 미국의 권위 있는 자동차 연구 기관인 JDPower에서 발표한 북미 차량 신뢰도(VDS) 조사 보고서에 따르면 제너럴 모터스의 뷰익 브랜드는 오랫동안 3위 안에 랭크되었으며 성능도 매우 우수한 것으로 나타났습니다. 안정적인.
자동차 산업 외에도 신뢰성 엔지니어링은 다른 제조 산업에 광범위하게 적용됩니다. "R&D, 생산 및 고객 현장 사용"이라는 원래 가치 사슬에 신뢰성 도구를 통합하는 Intel, Dow Chemical 및 기타 회사의 귀중한 경험에 주목하십시오. 성공의 핵심 요소 중 하나가 에서 신뢰성 유지 일부 R&D 엘리트가 선호하는 항목이 되었지만 신뢰성 분석이 시각화 및 단순화되어 많은 기술자가 사용할 수 있는 공통 도구이자 의사 결정 기반을 얻는 개선 도구가 되었습니다.
공평하게 말하면 10여 년 전만 해도 이를 달성하기가 상당히 어려웠으며 일반 기업의 느낌은 신뢰성이 "도달할 수 없다"는 것입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 현대 컴퓨터 기술의 급속한 발전과 성숙으로 기업은 전통적인 기술 장벽을 극복하기 위한 전제 조건이 있습니다.전문 품질 관리 통계 소프트웨어 JMP로 대표되는 많은 신뢰성 도구 캐리어는 대화식 및 시각적 고급 분석을 만들었습니다.모드는 손쉬운 조작과 효율적인 분석의 장점은 신뢰성을 제단에서 내려와 "문명화"로 이동합니다.
다음은 신뢰성 분석의 몇 가지 주요 응용 프로그램 방향과 JMP 대화형 시각적 신뢰성 분석이 기업에 제공하는 도움에 초점을 맞춥니다.
엘 평생 데이터 배포
신뢰성 공학에서 제품의 수명 데이터를 확률 분포에 맞출 수 있다면 이 분포의 특성을 사용하여 제품 설계 및 제조에 대한 평가 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 어려움은 신뢰도 데이터가 한계를 설정하는 특성이 있고 확률 분포가 일반 데이터의 분포 피팅보다 훨씬 복잡하고 이해하기 어렵다는 점입니다. JMP 소프트웨어의 도움으로 엔지니어는 Weibull, lognormal, exponential 등과 같은 10개 이상의 분포에서 마우스를 클릭하는 것만으로 몇 초 안에 지능적으로 식별하고 생명 데이터의 가장 일치하는 분포 유형을 찾아 우리가 제품수명, 고장확률, 고장확률밀도, 고장률 등을 정확하게 예측할 수 있습니다.
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엘 신뢰도 예측
생명 데이터의 분포를 이해한 후에는 신뢰도 예측을 더 할 수 있습니다. JMP는 향후 실패 횟수를 예측하는 데 도움이 됩니다. 대화형 그래프를 사용하여 미래 수율 및 계약 기간과 같은 요소를 조정하여 미래 실패를 추정할 수 있습니다.
可靠度預測可靠度預測可靠度預測可靠度預測신뢰도 예측
l 가속 수명 테스트
다양한 부하 조건이 제품에 미칠 수 있는 영향을 추가로 정량화하려면 기존의 일변량 회귀 분석보다 훨씬 더 복잡한 통계 방법을 사용해야 합니다. JMP 소프트웨어는 이 분석 프로세스를 단순화하여 복잡한 통계 원칙을 일련의 그래픽 조합으로 변환하여 가속 수명 요인(예: 온도)이 다양한 수준에서 제품 수명에 미치는 영향을 생생하게 보여줍니다.
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엘 파라메트릭 생존 모델
많은 경우 제품 수명에 영향을 미치는 것은 온도 및 부하 조건뿐만 아니라 습도, 진동, 복사, 압력, 화학 물질, 모래 및 먼지, 전압, 전류 및 인적 요소입니다. 제품 수명에 대한 모든 요소의 영향을 포괄적이고 직관적으로 어떻게 표현할 수 있습니까? JMP에서 이 문제에 대한 해결책은 이해하기 쉬운 "모델 프로파일러" 형식을 사용하여 각 영향 요인(이 예에서는 코팅, 섭씨 온도 등)과 제품 신뢰성 간의 관계를 정확하게 나타내는 것입니다. 서로 다른 조건에서 고장 확률과 제품 수명을 동시에 예측합니다.
參數生存模型參數生存模型參數生存模型參數生存模型파라메트릭 생존 모델
엘 제품 노화 분석
우리가 제품의 품질 특성을 더 깊이 이해하고 싶다면 제품의 품질 상태를 나타내는 데 "failure"와 "no failure"를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 연속 변수를 사용하여 제품의 변화를 설명할 수도 있습니다. 최대한 제품의 특성을 관련 정보가 기록되어 있는 한 엔지니어는 JMP를 사용하여 선형 또는 비선형 형태로 제품 특성(예: 전류)의 노화 과정에 대한 보다 정확한 모델 피팅을 수행하고 이를 기반으로 제품 고장을 예측할 수 있습니다. 발생 시간 및 시간이 지남에 따라 변하는 제품 특성의 법칙.
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엘 신뢰성 실험 설계
신뢰성 분석을 위한 데이터는 주로 신뢰성 실험에서 비롯되며 일반적으로 시간이 오래 걸리고 제품에 파괴적입니다. 비용을 줄이기 위해서는 가장 적은 실험 샘플과 가장 짧은 실험 시간으로 최대한의 정보를 얻어야 합니다. JMP는 실험 설계 분야에서 좋은 평가를 받고 있는 소프트웨어로, 엔지니어는 신뢰성 테스트 실험 및 신뢰성 검증 실험을 수행하는 데 필요한 샘플 수와 시간을 유연하고 쉽게 계산할 수 있으며 단일 요소도 설정할 수 있습니다. 요인들 간의 상호작용(이 예에서는 토크 등)을 고려하거나 2인자 가속 수명 실험에서 실험 조건의 조합을 고려하고 각 실험 조건에서 샘플 수를 계산합니다.
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