Hallo allerseits,
Ich habe mehrere Fragen von einem Seminconductor Reliability Engineering-Team erhalten.
Unter ihnen möchte ich drei Fragen stellen;
1. Es gibt 4 Hauptgruppen von parametrischen Verteilungen in 'Lebensverteilung'
-Basic Failure Time Distributions
-TH (Threshold) -Verteilungen
-DS-Verteilungen (Defective Subpopulation)
-ZI (Zero-Inflated) -Verteilungen
Ich habe große Schwierigkeiten, den Unterschied von 4 Gruppen zu erklären.
Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie gute Ideen haben, die Sie ihnen einfach und leicht erklären können.
2. Wir müssen die Beziehung zwischen dem Ereignis und dem Beschleunigungsfaktor in 'Fit Life by X' identifizieren.
1) Wenn es kein vordefiniertes Modell gibt oder sie nicht wissen, welche Beziehung am besten passt,
Wie können sie die am besten passende Beziehung finden?
2) Wenn sie eine Beziehung (benutzerdefiniert) verwenden, wie können sie die richtigen Werte in die unteren Leerzeichen eingeben?
3. Das übliche Streudiagramm ist wie folgt in "Fit Life by X".
Wenn ihre Daten in zwei oder mehr Chargen oder Gruppen gemessen oder geprüft werden,
Können wir überlagerte Streudiagramme plotten, die nach Chargen oder Gruppen gruppiert sind?
Vielen Dank
Ikju
1. Die Modelle zur Verteilung der Zuverlässigkeitslebensdauer leiten sich aus theoretischen Fehlermodellen ab. Sie erfordern im Allgemeinen zwei Parameter: Ort und Maßstab oder alternativ Maßstab und Form und setzen voraus, dass das Leben bei Null beginnt. Diese Parametrierung reicht für einige Fälle nicht aus. Die Schwellenverteilungsmodelle verwenden einen dritten Parameter für Fälle, in denen die Verteilung nicht am Ursprung verankert ist. Der Schwellenwert repräsentiert einen Ursprung ungleich Null. Es kann positiv sein (störungsfreie Lebensdauer) oder es kann negativ sein (Lebensdauer endet, bevor die Herstellung abgeschlossen ist). Die Modelle mit Null-Inflation berücksichtigen Fälle, in denen Einheiten ohne Leben vorhanden sind ("Kindstod" oder Ausfälle während der Einbrennphase). Das Gegenteil sind die defekten Subpopulationsmodelle, die Einheiten mit unendlicher Lebensdauer berücksichtigen (Ausfallmodus nicht für alle Einheiten möglich).
2.1. Die Diagramme sollen die Auswahl eines Modells leiten, wenn kein theoretisches Modell vorliegt oder der Fehlermodus bekannt ist. Dieser Ansatz passt nur Daten an, kann aber trotzdem zu nützlichen Modellen führen. Die Benutzeroberfläche unterstützt eine Vielzahl von Modellen zum Testen und Vergleichen. Es ist hilfreich, in der technischen und wissenschaftlichen Literatur nach Artikeln über die Zuverlässigkeit und die Ausfallarten ähnlicher Einheiten zu suchen
2.2. Siehe Hilfe> Bücher> Zuverlässigkeit und Überleben> Fit Life by X-Kapitel. Es gibt einen Abschnitt, der sich mit benutzerdefinierten Beziehungen befasst.
3. Ich denke nicht, dass das möglich ist. Die Chargen stellen jedoch ohnehin einen zufälligen Fehler dar.
Ich kann das Nachschlagewerk "Statistical Methods for Reliabilty Data" von Meeker und Escobar nur empfehlen. Bill Meeker war ein geschätzter Mitarbeiter von JMP Development bei der Erstellung der Zuverlässigkeitsplattformen.
Hallo Mark,
Vielen Dank für Ihre freundliche Erklärung und ich würde Meekers Buch und Webinar überprüfen
Vielen Dank
Ikju
