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Beschleunigte Entwicklung von Lebensdauertests zur Demonstration und Quantifizierung der Zuverlässigkeit von Waschmaschinenmotoren (2021-EU-PO-741)

Stufe: Fortgeschritten

 

André Caron Zanezi, Schwarzer Gürtel von Six Sigma, WEG Electric Equipment
Danilo da Silva Toniato, Qualitätsingenieur, WEG Electric Equipment

 

Qualitätssicherung und Kundenbedürfnisse sind strenge Begriffe, die sich häufig auf Zuverlässigkeit beziehen. Die Verbesserung der Zuverlässigkeit von Produkten stellt Ingenieure in mehrfacher Hinsicht vor Herausforderungen, einschließlich des Verständnisses der Ursache-Wirkungs-Beziehungen und der Entwicklung von Tests, die die Kundenbedingungen reproduzieren und zuverlässige Daten ordnungsgemäß generieren, ohne die Frist für die Produkteinführung zu überschreiten. Eine Kombination aus technischem Fachwissen, historischen Daten und Laborressourcen wurde durchgeführt, um die Produktlebensdauer anhand von Prozess-, Produkt- und kritischen Anwendungsvariablen zu quantifizieren. Das Team führte mehrere Analysen mit JMP-Tools durch, von der DOE-Plattform bis zu den Zuverlässigkeits- und Überlebensmodulen, und konnte die Produktlebensdauer als Funktion seiner kritischen Faktoren beschreiben. Als Ergebnis wurde ein beschleunigter Lebensdauertest eingerichtet, der in der Lage ist, jahrelange Produktnutzung in nur wenigen Wochen zu simulieren und solide Beweise für bestimmte Fehlermodi zu liefern. Durch die Standardisierung seiner Methoden und Verfahren wurde der Test zu einer entscheidenden Voraussetzung für die Überprüfung und Validierung neuer Technologien, die bei WEG-Motoren implementiert wurden, für die Optimierung des Entwicklungsprozesses und die Verkürzung der Markteinführungszeit.

 

Dieses Poster enthält Informationen darüber, wie wir JMP verwendet haben, um Daten zu analysieren und einen beschleunigten Lebenstest zu entwickeln. Das Projekt folgte dem schrittweisen Ansatz:

Projektcharta: Um die primären und sekundären Ziele zu verstehen, wurde das multidisziplinäre Team gebildet, um Informationen und Wissen über kundenhistorische Daten, Laborressourcen, Motorzuverlässigkeit, Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Umweltanwendungsbedingungen und Zuverlässigkeitsdatenanalyse auszutauschen.
Analyse historischer Daten: Das Team kannte und quantifizierte die Risiken bei der Analyse historischer Daten und passte einige Lebensverteilungen an, um die Skalen- und Formparameter von Cycles to Failure (CTF) zu verstehen. Der Formparameter bezieht sich hauptsächlich auf den Fehlermodus, der in den Labortests gemäß der Badewannenkurve reproduziert werden soll.
DOE Planung und Analyse: Um Fehler zu reproduzieren, wurde das Verständnis der Zuverlässigkeit von Motoren durch Ursache-Wirkungs-Beziehungen bestätigt, die durch eine Fehlerbaumanalyse (FTA) bereitgestellt wurden. Das Freihandelsabkommen war eine Quelle kritischer Variablen, die in einem Designed Experiment (DOE) kombiniert wurden, um zu quantifizieren, wie Produktzyklen bis zum Versagen beschleunigt werden können.
Schlussfolgerungen: Infolgedessen lieferte DOE einen Oberflächenprofiler mit der Angabe des besten Zustands zur Beschleunigung der Produktlebensdauer. Der beschleunigte Test lieferte auch einen Formparameter, der im Vergleich zu historischen Daten eine Überlappung zeigt, was bedeutet, dass dieselben historischen Feldfehler unter kontrollierten Bedingungen reproduziert wurden.
Implementierung: Mit einem beschleunigten Test werden die Entwicklung und der innovative Prozess schneller und liefern wichtige Informationen zur Produktzuverlässigkeit.

 

 

Automatisch generiertes Transkript ...

 

Lautsprecher	Transkript
André Zanezi	Also, hallo alle zusammen. Ich heiße Andre Zanezi. Und da ich ein Six Sigma Black Belt bei Weg bin. Und ich bin heute hier auf dem Discovery Summit, um über die Entwicklung eines beschleunigten Lebensdauertests zu sprechen, um die Zuverlässigkeit von Waschmaschinenmotoren zu demonstrieren und zu quantifizieren.
	Wir wissen, dass einige ... jedes Unternehmen, wenn sie neue Technologien, neue Lösungen entwickeln, dies oft tun
	stehen vor einigen Herausforderungen, wenn sie ihre Zuverlässigkeit in ihrem Produkt verbessern müssen.
	Wir stehen vor dem gleichen Problem, den gleichen Herausforderungen. Das Projekt sollte unsere historischen Zuverlässigkeitsdaten analysieren und verstehen, um unsere historischen Zuverlässigkeitsdaten zu quantifizieren.
	Und versuchen Sie, ein Verfahren zu entwickeln, einen beschleunigten Lebenstest in unseren internen Labors, Labors, um unseren Fehler zu reproduzieren ... unsere betrachteten Fehlermodi. Grundsätzlich könnten wir ...
	Modelle auf die ersten beiden Arten entwickeln. Im ersten Schritt erhalten wir also einige historische Daten von unseren Motoren.
	Durch die Verwendung von Zuverlässigkeits- und Überlebensmodulen in JMP passen wir eine gewisse Lebensdauerverteilung für unsere Motoren an. Und das wissen wir
	Wenn wir einige Lebensverteilungen als Weibull-Verteilungen anpassen, können wir die Zuverlässigkeit unserer Motoren und die Lebensdauer unserer Motoren verstehen. Und in JMP können wir auch
	Verwenden Sie lebenslange Verteilungen und passen Sie
	unterschiedliche Verteilungen für unterschiedliche Fehlermodi. Und wir haben es für vier verschiedene Hauptfehlermodi gemacht. Und wir haben es verglichen, wir haben es analysiert und unsere ... Lebensdauer unserer Motoren, die Zuverlässigkeit unserer Motoren verstanden oder verstanden.
	Dabei waren wir in der Lage, unsere Skalen- und Formparameter zu verstehen und zu quantifizieren, und dabei haben wir im Grunde genommen festgestellt, wie viele Zyklen für einen Fehler erforderlich waren.
	Und auch nach dem ??? zu wissen, mit welchen Fehlermodi wir konfrontiert sind. Und wir haben ... wir haben auch unsere internen ... Validierungs-KPIs überprüft
	Überleben planen. Wir haben Überlebensdiagramme und Gegenprüfungen mit internen KPIs, um zu verstehen, ob die Wahrscheinlichkeit und der Fehlerbereich korrekt waren ... wenn unsere Daten zuverlässig waren. Und wenn wir all diese Fehlermodi verstehen, können wir
	Wir könnten einen internen Test entwickeln, um unseren internen ... unseren internen Test zu beschleunigen. Und im Grunde, um es zu tun. Wir sollten die Physik, die Umwelt verstehen ...
	die Umgebungsbedingungen, die unsere Motoren sein werden
	arbeiten in. Wir haben es durch Fehlerbaumanalyse gemacht, im Grunde genommen durch Bereitstellung
	und Verständnis der Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Auf diese Weise könnten wir die kritischsten Variablen in diesen Ursache-Wirkungs-Beziehungen festlegen. Verwenden Sie JMP erneut, um ein Experiment zu entwerfen
	um zu versuchen, die Auswirkung einiger Variablen in unserer Antwort in unseren Zyklen zu quantifizieren, um zu scheitern. Grundsätzlich haben wir versucht, Feldfehler in unseren Labors zu reproduzieren. Und wir haben es geschafft, wir werden mehrere laufen lassen
	Tests, und als Ergebnis unserer Experimente könnten wir ... wir könnten einige mithilfe eines Anpassungsmodells einstellen und anpassen ... passen Modelle an unsere Daten an und verstehen die Beziehung unserer
	Umgebungs- und Motorvariablen zu Zyklen bis zum Versagen und Verständnis für das Überlebensdiagramm und Sortieren durch das Oberflächendiagramm, Verständnis der Beziehung einiger Variablen zu Zyklen bis zum Versagen,
	und setzen Sie einen bestimmten Punkt, um die Lebensdauer unserer Motoren zu beschleunigen. Und wieder konnten wir einige Proben laufen lassen
	Festlegen und Anpassen der Lebensdauerverteilungen für unsere internen Ergebnisse, für unsere internen Tests im beschleunigten Lebensdauertest. EIN
	Wir haben einige Fehler gesehen, aber am Ende dieses Experiments, dieser beschleunigten Tests, sollten wir sicherstellen, dass wir konfrontiert sind und die gleichen Fehler verursachen, die wir in historischen Daten hatten.
	Wir kehren also zu den Lebenszeitverteilungen in Bezug auf Überleben und Zuverlässigkeit im Überlebensmodul zurück.
	Passen Sie jetzt wieder einige Weibull-Verteilungen für unsere internen ... internen Ergebnisse für unsere beschleunigten Lebensdauertests an.
	Und wir haben festgestellt, dass sie im Grunde genommen den Parameter formen, den Parameter davon, je nach dem Besten, den Füllmodus und
	Wir kreuzen diese Informationen mit unseren historischen Daten und wir können sehen, dass wir eine Überlappung haben, wenn wir beide Informationen kreuzen
	zwischen dem Formparameter des internen Tests und dem Formparameter der historischen Daten. Und es bedeutet im Grunde, dass wir ... wir reproduzieren nicht die gleichen Fehlermodi in unserem beschleunigten Lebenstest.
	Und im Grunde bedeutet dies, dass wir Produkte jetzt schneller entwickeln können, denn jedes Mal, wenn wir eine neue Technologie und ein neues Design haben, können wir sie diesem beschleunigten Lebenstest unterziehen
	und quantifizieren, ob wir die Zuverlässigkeit unserer Motoren verbessern. Und wir können es schneller als zuvor machen und schneller entwickeln ... Produkte schneller entwickeln.
	Wir haben auch einige technische Gegenprüfungen durchgeführt, um zu beweisen, dass wir bei der Reproduktion der gleichen Fehler bei der Implementierung dieses Tests in den Entwicklungsprozess konfrontiert sind, sodass wir auf diese Weise JMP verwendet haben, um viele Informationen bereitzustellen und diese bereitzustellen unser interner Test. Es wurde gemacht
	durch
	wirklich gute Teams. Bitte zögern Sie nicht, Kontakt aufzunehmen und eine E-Mail zu senden, wenn Sie Fragen haben. Und das ist das Ende.

Das Beste vom GipfelDAMHIRSCHKUHePosterQualität und Zuverlässigkeit