Ciao a tutti,
Ho ricevuto diverse domande da un team di Ingegneria dell'affidabilità dei seminconduttori.
Tra questi, voglio porre tre domande;
1. Esistono 4 gruppi principali di distribuzioni parametriche in "Distribuzione vita"
-Distribuzioni di tempo di errore di base
-TH (Soglia) Distribuzioni
-Distensioni (sottopopolazione difettosa)
-ZI (Zero-inflated) distribuzioni
Ho molta difficoltà a spiegare la differenza di 4 gruppi.
Per favore fatemi sapere se avete qualche buona idea per spiegare loro semplicemente e facilmente.
2. Dobbiamo identificare la relazione tra l'evento e il fattore di accelerazione in "Fit Life by X"
1) Se non esiste un modello predefinito o non sanno quale relazione è più adatta,
Come possono trovare la relazione più adatta?
2) Se usano la relazione (personalizzata), come possono inserire valori corretti negli spazi vuoti sotto?
3. Il solito diagramma a dispersione è come sotto in 'Fit Life by X'
Se i loro dati vengono misurati o testati in due o più lotti o gruppi,
Potremmo tracciare un diagramma a dispersione sovrapposto raggruppato per lotti o gruppi?
Grazie
Ikju
1. I modelli di distribuzione della durata dell'affidabilità derivano da modelli teorici di fallimento. Generalmente richiedono due parametri: posizione e scala o in alternativa scala e forma e assumono che la vita inizi da zero. Questa parametrizzazione è insufficiente per alcuni casi. I modelli di distribuzione delle soglie utilizzano un terzo parametro per i casi in cui la distribuzione non è ancorata all'origine. La soglia rappresenta un'origine diversa da zero. Potrebbe essere positivo (periodo di vita privo di guasti) o potrebbe essere negativo (la vita è terminata prima che la produzione sia completa). I modelli a zero inflazione spiegano i casi che presentano unità senza vita ("morte infantile" o fallimenti durante il periodo di burn-in). Il contrario sono i modelli di sottopopolazione difettosi che rappresentano le unità con vita infinita (modalità di fallimento impossibile per tutte le unità).
2.1. I grafici hanno lo scopo di guidare la scelta di un modello in assenza di un modello teorico o di una precedente conoscenza della modalità di guasto. Questo approccio sta semplicemente adattando i dati ma può comunque portare a modelli utili. L'interfaccia utente supporta numerosi modelli da testare e confrontare. È utile cercare nella letteratura tecnica e scientifica articoli sull'affidabilità e le modalità di guasto di unità simili
2.2. Vedi Aiuto> Libri> Affidabilità e sopravvivenza> Adatta la vita al capitolo X. C'è una sezione dedicata all'utilizzo delle relazioni personalizzate.
3. Non penso sia possibile. I batch, tuttavia, rappresentano comunque errori casuali.
Consiglio vivamente il manuale di riferimento "Metodi statistici per i dati di affidabilità" di Meeker ed Escobar. Bill Meeker è stato un collaboratore stimato con JMP Development per la creazione di piattaforme di affidabilità.
Ciao Mark,
Grazie per la tua gentile spiegazione e vorrei controllare il libro e il webinar di Meeker
Grazie
Ikju
