En los últimos años, cada vez más empresas han comenzado a centrarse en mejorar la fiabilidad de sus productos.La confiabilidad se ha convertido en uno de los indicadores importantes para medir la calidad del producto.La confiabilidad se refiere a la probabilidad de que el producto realice la función especificada dentro del tiempo especificado bajo las condiciones de uso especificadas.Un problema encontrado por muchas empresas al implementar la administración de confiabilidad es que cuando la administración de confiabilidad de los productos se desarrolla hasta una cierta etapa, es probable que se utilicen métodos de modelado estadístico, y dado que el método de modelado estadístico de confiabilidad es relativamente más complicado, muchos se llaman seis estándares. Los asesores de los pobres maestros del cinturón negro no se atreven a tocarlo fácilmente, lo que invisiblemente arroja un misterioso velo en el análisis de confiabilidad.
Al estudiar los elementos de calidad de los productos, Zhu Lan, un gurú de la gestión de la calidad, resumió varias características de calidad y las dividió en tres categorías: primero, características técnicas como resistencia, dureza, voltaje, etc. En segundo lugar, características psicológicas, como Percepción, visión, gusto, etc., tercero, características relacionadas con el tiempo, tales como confiabilidad, capacidad de mantenimiento, etc.Esto demuestra que la fiabilidad es una parte indispensable del control de calidad.
Muchos fabricantes de automóviles conocidos han estado trabajando en confiabilidad durante muchos años, y GM es una de las primeras compañías en introducir conceptos de confiabilidad para el diseño y la producción de productos.Después de un largo período de trabajo de confiabilidad, el nivel de confiabilidad de GM ha aumentado significativamente.En los últimos años, el informe de la encuesta de fiabilidad de vehículos automotores (VDS) de Norteamérica, publicado por JDPower, la organización de investigación automotriz autorizada en los Estados Unidos, muestra que la marca Buick de GM ha estado entre las tres principales durante mucho tiempo y su rendimiento es muy estable.
Además de la industria automotriz, la ingeniería de confiabilidad también se usa ampliamente en otras industrias manufactureras.Observe la valiosa experiencia de compañías como Intel y Dow Chemical al integrar las herramientas de confiabilidad en la cadena de valor original de I + D, producción y uso del sitio del cliente de la compañía. No es difícil encontrar que uno de los factores clave para el éxito es hacer que la confiabilidad no sea Se ha convertido en uno de los favoritos de algunas élites de investigación y desarrollo. En cambio, visualiza y simplifica el análisis de confiabilidad, lo que lo convierte en una herramienta común que muchos técnicos pueden usar y se puede utilizar para obtener mejoras en la toma de decisiones.
Para ser justos, es bastante difícil lograrlo hace más de una década. La sensación de las empresas comunes es que la confiabilidad es "inesperada".Sin embargo, el rápido desarrollo y la madurez de la tecnología informática moderna en los últimos años ha permitido a las empresas cumplir las condiciones previas de los obstáculos técnicos tradicionales. Muchos portadores de herramientas confiables representados por el software estadístico de control de calidad profesional JMP han creado un análisis avanzado interactivo y visual. El modo tiene las ventajas de una operación simple y una alta eficiencia de análisis, lo que hace que la confiabilidad vaya por el altar y avance hacia la "popularización".
Las siguientes secciones se enfocarán en varias direcciones importantes de aplicaciones para el análisis de confiabilidad y la ayuda del análisis de confiabilidad de visualización interactiva JMP.
l Distribución de datos de vida.
En la ingeniería de confiabilidad, si los datos de vida del producto se pueden ajustar a una cierta distribución de probabilidad, las características de esta distribución se pueden usar para tomar decisiones de diseño y evaluación de fabricación.Sin embargo, la dificultad es que los datos de confiabilidad tienen una característica límite, y su distribución de probabilidad es mucho más complicada y más difícil de entender que la distribución de datos generales.Con la ayuda del software JMP, los ingenieros pueden identificar fácilmente la distribución de los datos de vida más coincidentes en unos pocos segundos simplemente haciendo clic con el mouse para encontrar el tipo de distribución de los datos de vida más coincidentes en unos pocos segundos. Predecir la vida útil del producto, la probabilidad de falla, la densidad de probabilidad de falla y la tasa de falla.
壽命資料分佈壽命資料分佈壽命資料分佈Distribución de datos de vida.
l Predicción de fiabilidad
Después de comprender la distribución de los datos de vida, podemos hacer predicciones de confiabilidad.JMP puede ayudarnos a predecir la cantidad de fallas en el futuro.Las fallas futuras se pueden estimar utilizando gráficos interactivos que ajustan factores como la producción futura y la duración del contrato.
可靠度預測可靠度預測可靠度預測Predicción de fiabilidad
l prueba de vida acelerada
Si desea cuantificar aún más el impacto que las diferentes condiciones de carga pueden tener en su producto, necesita utilizar un método estadístico que sea mucho más complicado que el análisis de regresión unidireccional tradicional.El software JMP simplifica este proceso de análisis, transformando principios estadísticos complejos en una serie de combinaciones gráficas que muestran vívidamente el impacto de los factores de vida acelerados (como la temperatura en este ejemplo) en la vida del producto en diferentes niveles. .
加速壽命試驗加速壽命試驗加速壽命試驗Prueba de vida acelerada
l Parametro de supervivencia modelo
En muchos casos, no solo la temperatura y una condición de carga afectan la vida útil del producto, sino también la humedad, la vibración, la radiación, la presión, los productos químicos, el polvo, la tensión, la corriente y los factores humanos.¿Cómo podemos expresar de manera exhaustiva e intuitiva el impacto de todos los factores en la vida del producto?En JMP, la solución a este problema es representar con precisión la relación entre los diversos factores de influencia (como el revestimiento, la temperatura en grados centígrados, etc. en este ejemplo) y la confiabilidad del producto en un formato de "descriptor de modelo" fácil de entender. Predecir sincrónicamente la probabilidad de fallo y la vida útil del producto en diferentes condiciones.
參數生存模型參數生存模型參數生存模型Parametro de supervivencia modelo
l Análisis de envejecimiento del producto.
Si queremos tener una comprensión más profunda de las características de calidad del producto, no solo podemos usar "falla", "no falla" para indicar el estado de calidad del producto, sino también una variable continua para describir los cambios en las características del producto.Mientras se registren los datos relevantes, los ingenieros pueden usar JMP para realizar un ajuste de modelo más preciso en el proceso de envejecimiento de las características del producto (como Corriente en este ejemplo) en forma lineal o no lineal, y predecir la falla del producto basándose en esto. El tiempo de ocurrencia, así como la ley de características del producto en el tiempo.
產品老化分析產品老化分析產品老化分析Análisis de envejecimiento del producto.
l Diseño de experimentos de confiabilidad.
Los datos del análisis de confiabilidad se derivan principalmente de la prueba de confiabilidad. La prueba de confiabilidad generalmente es larga y destructiva para el producto.Para reducir los costos, necesitamos utilizar el menor número de muestras experimentales y el tiempo experimental más corto para obtener la mayor información.JMP es un software que goza de una reputación en el campo del diseño experimental. Los ingenieros pueden calcular de manera flexible y conveniente el número y la longitud de las muestras requeridas para realizar pruebas de confiabilidad y experimentos de verificación de confiabilidad, y también pueden establecer un solo factor para considerar la interacción entre los factores. (como el torque en este ejemplo, etc.) o la combinación de condiciones experimentales en la prueba de vida acelerada de dos factores, y el número de muestras bajo cada condición experimental.
可靠度實驗設計可靠度實驗設計可靠度實驗設計Diseño de experimentos de confiabilidad.
