Hola a todos,
Recibí varias preguntas de algún equipo de Ingeniería de Confiabilidad de Seminconductor.
Entre ellos, quiero hacer tres preguntas;
1) Hay 4 grupos principales de distribuciones paramétricas en 'Distribución de vida'
-Distribuciones básicas de tiempo de falla
-TH (Umbral) Distribuciones
-DIS (subpoblaciones defectuosas) distribuciones
Distribuciones -ZI (inflado cero)
Tengo mucha dificultad para explicar la diferencia de 4 grupos.
Avíseme si tiene alguna buena idea para explicarles simple y fácilmente.
2) Tenemos que identificar la relación entre el evento y el factor acelerador en 'Fit Life by X'
1) Si no hay un modelo predefinido o no saben qué relación se ajusta mejor,
¿Cómo pueden encontrar la mejor relación?
2) Si usan una relación (personalizada), ¿cómo pueden ingresar los valores adecuados en los espacios en blanco a continuación?
3) El diagrama de dispersión habitual es el siguiente en 'Fit Life by X'
Si sus datos se miden o prueban en dos o más lotes o grupos,
¿Podríamos trazar un diagrama de dispersión superpuesto agrupado por lotes o grupos?
Gracias
Ikju
1) Los modelos de distribución de vida de confiabilidad se derivan de modelos teóricos de falla. Generalmente requieren dos parámetros: ubicación y escala o, alternativamente, escala y forma y suponen que la vida comienza en cero. Esta parametrización es insuficiente para algunos casos. Los modelos de distribución de umbral utilizan un tercer parámetro para los casos en que la distribución no está anclada en el origen. El umbral representa un origen distinto de cero. Puede ser positivo (período de vida libre de fallas) o puede ser negativo (la vida finaliza antes de que se complete la fabricación). Los modelos con inflación cero representan los casos que exhiben unidades sin vida ("muerte infantil" o fallas durante el período de quemado). Lo opuesto son los modelos de subpoblación defectuosos que representan unidades con vida infinita (modo de falla imposible para todas las unidades).
2.1. Las gráficas están destinadas a guiar la elección de un modelo en ausencia de un modelo teórico o conocimiento previo del modo de falla. Este enfoque es simplemente ajustar datos, pero de todos modos puede conducir a modelos útiles. La interfaz de usuario admite una variedad de modelos para probar y comparar. Es útil buscar en la literatura técnica y científica artículos sobre la fiabilidad y los modos de falla de unidades similares.
2.2. Consulte Ayuda> Libros> Confiabilidad y supervivencia> Capítulo Fit Life by X. Hay una sección dedicada al uso de relaciones personalizadas.
3) No creo que sea posible. Sin embargo, los lotes representan un error aleatorio de todos modos.
Recomiendo encarecidamente el libro de texto de referencia, "Métodos estadísticos para datos de confiabilidad" de Meeker y Escobar. Bill Meeker ha sido un valioso colaborador con JMP Development para la creación de plataformas de confiabilidad.
Hola, Mark,
Gracias por su amable explicación y revisaría el libro y el seminario web de Meeker
Gracias
Ikju
