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

Niveau: Fortgeschritten

 

André Caron Zanezi, Six Sigma Black Belt, 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 von Produkten im Hinblick auf die Zuverlässigkeit stellt Ingenieure in vielerlei Hinsicht vor Herausforderungen, darunter das Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und die Entwicklung von Tests, die Kundenbedingungen reproduzieren und zuverlässige Daten korrekt generieren, ohne die Produkteinführungsfrist zu überschreiten. Durch die Kombination von technischem Fachwissen, historischen Daten und Laborressourcen wurde eine Versuchsplanung (DOE) durchgeführt, um die Produktlebensdauer auf der Grundlage von Prozess-, Produkt- und kritischen Anwendungsvariablen zu quantifizieren. Durch die Durchführung mehrerer Analysen mit JMP-Tools, von der DOE-Plattform bis hin zu den Zuverlässigkeits- und Überlebensmodulen, konnte das Team die Produktlebensdauer als Funktion seiner kritischen Faktoren beschreiben. Als Ergebnis wurde ein beschleunigter Lebensdauertest eingeführt, der jahrelange Produktnutzung in nur wenigen Wochen simulieren und so solide Beweise für einige spezifische Fehlermodi liefern kann. Durch die Standardisierung seiner Methoden und Verfahren wurde der Test zu einer entscheidenden Voraussetzung für die Verifizierung und Validierung neuer bei WEG Motors implementierter Technologien, wodurch der Entwicklungsprozess optimiert und die Markteinführungszeit verkürzt wurde.

 

Dieses Poster bietet Informationen darüber, wie wir JMP zur Datenanalyse und zur Entwicklung eines beschleunigten Lebensdauertests verwendet haben. Das Projekt folgte dem schrittweisen Ansatz:

Projektauftrag: Aufgrund der Kenntnis der primären und sekundären Ziele wurde das multidisziplinäre Team gebildet, um Informationen und Wissen über historische Kundendaten, Laborressourcen, Motorzuverlässigkeit, Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Umgebungsbedingungen und Zuverlässigkeitsdatenanalyse auszutauschen.
Historische Datenanalyse: Da das Team die Risiken bei der Analyse historischer Daten kannte und quantifizierte, passte es einige Lebensdauerverteilungen 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 Ausfälle zu reproduzieren, wurde das Verständnis über die Zuverlässigkeit von Motoren durch Ursache-Wirkungs-Beziehungen gestützt, die durch eine Fehlerbaumanalyse (FTA) bereitgestellt wurden. Die FTA war eine Quelle kritischer Variablen, die in einem Designed Experiment (DOE) kombiniert wurden, um zu quantifizieren, wie Produktzyklen bis zum Ausfall beschleunigt werden können.
Schlussfolgerungen: Daher lieferte DOE ein Oberflächenprofilmessgerät mit der Angabe des besten Zustands, um die Lebensdauer der Produkte zu verkürzen. Der beschleunigte Test lieferte auch einen Formparameter, der beim Vergleich mit historischen Daten eine Überlappung zeigt, was bedeutet, dass dieselben historischen Feldausfälle unter kontrollierten Bedingungen reproduziert wurden.
Implementierung: Mit einem beschleunigten Test werden Entwicklungs- und Innovationsprozesse beschleunigt und gleichzeitig wichtige Informationen über die Produktzuverlässigkeit bereitgestellt.

 

 

Automatisch generiertes Transkript...

 

Lautsprecher	Transkript
André Zanezi	Also, hallo zusammen. Mein Name ist Andre Zanezi. Und da ich ein Six Sigma Black Belt bei Weg bin. Und ich bin heute hier beim 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 es neue Technologien und neue Lösungen entwickelt, dies häufig tut
	stehen vor einigen Herausforderungen, wenn sie die Zuverlässigkeit ihres Produkts verbessern müssen.
	Wir stehen vor dem gleichen Problem, den gleichen Herausforderungen. Und das Projekt sollte unsere historischen Zuverlässigkeitsdaten analysieren und verstehen, um unsere historischen Zuverlässigkeitsdaten zu quantifizieren.
	Und versuchen Sie, ein Verfahren zu entwickeln, einen beschleunigten Lebensdauertest in unseren internen Laboren, Laboren, um unseren Fehler zu reproduzieren ... unsere beobachteten Fehlermodi. Im Grunde könnten wir dadurch entwickeln...
	Entwickeln Sie Modelle auf die erste beiden Arten. Im ersten Schritt erhalten wir also einige historische Daten unserer Motoren.
	Mithilfe von Zuverlässigkeits- und Überlebensmodulen in JMP passen wir eine gewisse Lebensdauerverteilung für unsere Motoren an. Und das wissen wir
	Indem wir einige Lebensdauerverteilungen als Weibull-Verteilungen anpassen, können wir die Zuverlässigkeit unserer Motoren und die Lebensdauer unserer Motoren verstehen. Und in JMP können wir das auch
	Verwenden Sie Lebensdauerverteilungen und passen Sie sie an
	unterschiedliche Verteilungen für unterschiedliche Fehlermodi. Und wir haben es für vier Hauptversagensmodi durchgeführt. Und wir haben es verglichen, wir haben es analysiert und unsere ... Lebensdauer unserer Motoren, die Zuverlässigkeit unserer Motoren verstanden oder verstanden.
	Dadurch waren wir in der Lage, unsere Skalen- und Formparameter zu verstehen und zu quantifizieren und dabei im Grunde zu ermitteln, wie viele Zyklen nötig waren, um einen Ausfall zu erleiden.
	Und laut ??? um zu wissen, mit welchen Fehlermodi wir konfrontiert sind. Und wir haben... wir haben im Grunde auch eine Gegenprüfung mit unseren internen... unseren Validierungs-KPIs durchgeführt
	Überleben planen. Wir verfügen über Überlebensdiagramme und Gegenprüfungen mit internen KPIs, um zu verstehen, ob die Wahrscheinlichkeit und der Fehlerbereich korrekt waren ... ob unsere Daten zuverlässig waren. Und wenn wir all diese Fehlermodi verstehen, könnten wir es tun
	Wir könnten einen internen Test entwickeln, um unseren internen Test zu beschleunigen. Und im Grunde, es zu tun. Wir sollten die Physik, die Umwelt verstehen ...
	welche Umgebungsbedingungen unsere Motoren haben werden
	arbeiten in. Wir haben es durch Fehlerbaumanalyse geschafft, im Grunde genommen durch Bereitstellung
	und Verständnis der Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Auf diese Weise konnten wir die kritischsten Variablen in diese Ursache-Wirkungs-Beziehungen einbeziehen. Und noch einmal: Verwenden Sie JMP, um ein Experiment zu entwerfen
	um zu versuchen, die Wirkung einiger Variablen in unserer Reaktion in unseren Zyklen zu quantifizieren, um zu scheitern. Im Grunde haben wir versucht, Fehler vor Ort in unseren Laboren zu reproduzieren. Und wir haben es geschafft, wir werden mehrere laufen lassen
	Tests, und als Ergebnis unserer Experimente könnten wir ... wir könnten einige mithilfe von Fit-Modellen festlegen und anpassen ... Modelle an unsere Daten anpassen und die Beziehung unserer Daten verstehen
	Umgebungs- und Motorvariablen zu Zyklen bis zum Ausfall, und verstehen Sie das Überlebensdiagramm, und sortieren Sie das Oberflächendiagramm, verstehen Sie die Beziehung einiger Variablen mit Zyklen bis zum Ausfall,
	und konkrete Ziele setzen, um die Lebensdauer unserer Motoren zu verkürzen. Und noch einmal: Wir könnten einige Chargen von Proben laufen lassen
	Legen Sie Lebensdauerverteilungen für unsere internen Ergebnisse und für unsere internen Tests im beschleunigten Lebensdauertest fest und passen Sie sie an. A
	Wir haben einige Fehler gesehen, aber am Ende dieses Experiments, dieser beschleunigten Tests, sollten wir sicherstellen, dass wir mit denselben Fehlern konfrontiert sind und diese verursachen, die wir in historischen Daten hatten.
	Wir kommen also zurück auf die Lebensdauerverteilungen im Überlebens- und Zuverlässigkeitsmodul im Überlebensmodul.
	Und noch einmal: Passen Sie jetzt einige Weibull-Verteilungen für unsere internen ... internen Ergebnisse für unsere beschleunigten Lebensdauertests an.
	Und wir haben festgestellt, dass es sich im Grunde genommen um Formparameter handelt, deren Parameter am besten den Füllmodus und den Füllmodus bedeuten
	Wir kreuzen diese Informationen mit unseren historischen Daten und können sehen, dass es bei der Kreuzung beider Informationen zu Überschneidungen kommt
	zwischen dem Formparameter des internen Tests und dem Formparameter historischer Daten. Und es bedeutet im Grunde, dass wir ... wir in unserem beschleunigten Lebensdauertest nicht die gleichen Fehlermodi reproduzieren.
	Und im Grunde bedeutet es, dass wir Produkte jetzt schneller entwickeln können, weil wir jedes Mal, wenn wir eine neue Technologie und ein neues Design haben, diese einem beschleunigten Lebenstest unterziehen können
	und quantifizieren, ob wir die Zuverlässigkeit unserer Motoren verbessern. Und wir können es schneller machen als zuvor und schneller entwickeln ... Produkte schneller entwickeln.
	Wir haben auch einige technische Gegenprüfungen durchgeführt, um zu beweisen, dass wir bei der Reproduktion derselben Fehler konfrontiert sind, um diesen Test in den Entwicklungsprozess zu implementieren, sodass wir JMP auf diese Weise verwendet haben, um viele Informationen bereitzustellen und bereitzustellen Unser interner Test. Es wurde gemacht
	von
	wirklich gute Teams. Wenn Sie Fragen haben, können Sie gerne Kontakt aufnehmen und eine E-Mail senden. Und das ist das Ende.

Das Beste vom GipfelDAMHIRSCHKUHePosterQualität und Zuverlässigkeit