Negli ultimi anni, sempre più aziende hanno iniziato a concentrarsi sul miglioramento dell'affidabilità dei loro prodotti.L'affidabilità è diventata uno degli indicatori importanti per misurare la qualità del prodotto.L'affidabilità si riferisce alla probabilità che il prodotto esegua la funzione specificata entro il tempo specificato nelle condizioni d'uso specificate.Un problema riscontrato da molte imprese nell'implementazione della gestione dell'affidabilità è che quando la gestione dell'affidabilità dei prodotti si sviluppa fino a un certo stadio, i metodi di modellazione statistica sono obbligatori e dal momento che il metodo di analisi statistica dell'affidabilità è relativamente più complicato, molti sono chiamati sei standard. I consulenti dei poveri maestri della cintura nera non osano toccarlo facilmente, il che invisibilmente proietta un misterioso velo sull'analisi dell'affidabilità.
Studiando gli elementi di qualità dei prodotti, Zhu Lan, un guru della gestione della qualità, ha riassunto le varie caratteristiche qualitative e le ha divise in tre categorie: in primo luogo, caratteristiche tecniche come forza, durezza, tensione, ecc. Secondo, caratteristiche psicologiche, come Percezione, visione, gusto, ecc., In terzo luogo, caratteristiche legate al tempo come affidabilità, manutenibilità, ecc.Questo dimostra che l'affidabilità è una parte indispensabile del controllo di qualità.
Molti rinomati produttori di automobili lavorano da anni sull'affidabilità e GM è una delle prime aziende a introdurre concetti di affidabilità per la progettazione e la produzione dei prodotti.Dopo un lungo periodo di lavoro di affidabilità, il livello di affidabilità di GM è aumentato significativamente.Negli ultimi anni, il rapporto di indagine sull'assicurazione automobilistica nordamericana (VDS) rilasciato da JDPower, l'autorevole organizzazione di ricerca automobilistica negli Stati Uniti, mostra che il marchio Buick di GM è da molto tempo nelle prime tre posizioni e le sue prestazioni sono molto stabili.
Oltre all'industria automobilistica, anche l'ingegneria dell'affidabilità è ampiamente utilizzata in altre industrie manifatturiere.Tieni d'occhio la preziosa esperienza di aziende come Intel e Dow Chemical nell'integrazione degli strumenti di affidabilità nella catena di valore originale di R & S, produzione e utilizzo del sito della società.Non è difficile trovare uno dei fattori chiave per il successo è quello di rendere l'affidabilità non È diventato uno dei preferiti di alcune élite di R & S, ma visualizza e semplifica l'analisi dell'affidabilità, rendendolo uno strumento ordinario che molti tecnici possono utilizzare e può essere utilizzato per ottenere miglioramenti decisionali.
In tutta onestà, è abbastanza difficile raggiungerlo oltre un decennio fa. Il sentimento delle aziende ordinarie è che l'affidabilità è "inaspettata".Tuttavia, il rapido sviluppo e la maturità della moderna tecnologia informatica negli ultimi anni ha consentito alle imprese di soddisfare le condizioni preliminari degli ostacoli tecnici tradizionali.Molti strumenti affidabili sono rappresentati da un software di controllo della qualità professionale, JMP ha creato un'analisi avanzata interattiva e visiva. La modalità presenta i vantaggi di una semplice operazione e un'elevata efficienza di analisi, che fa scendere l'affidabilità dell'altare verso la "divulgazione".
Le seguenti sezioni si concentreranno su diverse importanti direzioni delle applicazioni per l'analisi dell'affidabilità e l'aiuto dell'analisi di affidabilità della visualizzazione interattiva JMP.
l Distribuzione dei dati di vita
Nell'ingegneria dell'affidabilità, se i dati sulla vita del prodotto possono essere adattati a una certa distribuzione di probabilità, le caratteristiche di questa distribuzione possono essere utilizzate per prendere decisioni sulla valutazione del design e della produzione del prodotto.Tuttavia, la difficoltà è che i dati di affidabilità hanno una caratteristica limite e la sua distribuzione di probabilità è molto più complicata e più difficile da comprendere rispetto alla distribuzione dei dati generali.Con l'aiuto del software JMP, gli ingegneri possono facilmente identificare la distribuzione dei dati di vita più corrispondenti in pochi secondi semplicemente facendo clic con il mouse per trovare il tipo di distribuzione dei dati di vita più corrispondenti in pochi secondi. Prevedere la vita utile del prodotto, la probabilità di guasto, la densità di probabilità di guasto e il tasso di guasto.
壽命資料分佈壽命資料分佈壽命資料分佈Distribuzione dei dati di vita
l Previsione di affidabilità
Dopo aver compreso la distribuzione dei dati sulla vita, possiamo ulteriormente fare previsioni sull'affidabilità.JMP può aiutarci a prevedere il numero di guasti in futuro.I futuri fallimenti possono essere stimati utilizzando grafici interattivi che modificano fattori come la produzione futura e la durata del contratto.
可靠度預測可靠度預測可靠度預測Previsione di affidabilità
l test di vita accelerato
Se si desidera quantificare ulteriormente l'impatto che le diverse condizioni di carico possono avere sul prodotto, è necessario utilizzare un metodo statistico che è molto più complicato rispetto all'analisi di regressione unidirezionale tradizionale.Il software JMP semplifica questo processo di analisi, trasformando complessi principi statistici in una serie di combinazioni grafiche che mostrano vividamente l'impatto di fattori di vita accelerati (come la temperatura in questo esempio) sulla vita del prodotto a diversi livelli. .
加速壽命試驗加速壽命試驗加速壽命試驗Test di vita accelerato
l Parametro modello di sopravvivenza
In molti casi, non si tratta solo della temperatura e di una condizione di carico che influisce sulla vita del prodotto, ma anche su umidità, vibrazioni, radiazioni, pressione, sostanze chimiche, polvere, tensione, corrente e fattori umani.Come possiamo esprimere in modo completo ed intuitivo l'impatto di tutti i fattori sulla vita del prodotto?In JMP, la soluzione a questo problema è rappresentare accuratamente la relazione tra vari fattori di influenza (come rivestimento, temperatura Celsius, ecc. In questo esempio) e affidabilità del prodotto in un modulo "descrittore di modello" di facile comprensione. Prevedere in modo sincrono la probabilità di fallimento e la durata del prodotto in condizioni diverse.
參數生存模型參數生存模型參數生存模型Parametro modello di sopravvivenza
l Analisi dell'invecchiamento del prodotto
Se vogliamo avere una comprensione più profonda delle caratteristiche di qualità del prodotto, non possiamo solo usare "fallimento", "nessun fallimento" per indicare lo stato di qualità del prodotto, ma anche usare una variabile continua per descrivere i cambiamenti nelle caratteristiche del prodotto.Finché i dati rilevanti vengono registrati, gli ingegneri possono utilizzare JMP per eseguire un adattamento del modello più accurato sul processo di invecchiamento delle caratteristiche del prodotto (come Corrente in questo esempio) in forma lineare o non lineare e prevedere il guasto del prodotto in base a ciò. Il momento dell'evento, così come la legge delle caratteristiche del prodotto nel tempo.
產品老化分析產品老化分析產品老化分析Analisi dell'invecchiamento del prodotto
l Progettazione di esperimenti di affidabilità
I dati dell'analisi dell'affidabilità derivano principalmente dal test di affidabilità: il test di affidabilità è generalmente lungo e distruttivo per il prodotto.Per ridurre i costi, è necessario utilizzare il minor numero di campioni sperimentali e il tempo sperimentale più breve per ottenere il massimo delle informazioni.JMP è un software che gode di una buona reputazione nel campo della progettazione sperimentale: gli ingegneri possono calcolare in modo flessibile e conveniente il numero e la lunghezza dei campioni necessari per condurre esperimenti di verifica dell'affidabilità e di verifica dell'affidabilità e possono anche stabilire un singolo fattore per considerare l'interazione tra fattori. (come la coppia in questo esempio, ecc.) o la combinazione di condizioni sperimentali nel test di durata accelerata a due fattori e il numero di campioni in ciascuna condizione sperimentale.
可靠度實驗設計可靠度實驗設計可靠度實驗設計Progettazione di esperimenti di affidabilità
