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洗濯機のモーターの信頼性を実証および定量化するための加速寿命試験の開発（2021-EU-PO-741）

レベル：上級

 

AndréCaronZanezi、シックスシグマブラックベルト、WEG Electric Equipment
Danilo da Silva Toniato、品質エンジニア、WEG Electric Equipment

 

品質保証と顧客のニーズは、信頼性を頻繁に指す厳密な用語です。 信頼性の観点から製品を改善することは、原因と結果の関係を理解することや、製品の発売期限を超えずに顧客の状態を再現し、信頼できるデータを適切に生成するテストを開発することなど、さまざまな方法でエンジニアに挑戦します。 エンジニアリングの専門知識、履歴データ、ラボリソースを組み合わせて、実験計画法（DOE）を実行し、プロセス、製品、および重要なアプリケーション変数に基づいて製品の寿命を定量化しました。 チームは、DOEプラットフォームから信頼性およびサバイバルモジュールまで、JMPツールを使用していくつかの分析を実行し、製品の寿命を重要な要素の関数として説明することができました。 その結果、わずか数週間で何年にもわたる製品の使用をシミュレートできる加速寿命試験が確立され、いくつかの特定の故障モードの確かな証拠が提供されました。 その方法と手順を標準化することで、テストはWEGモーターに実装された新技術を検証および検証し、開発プロセスを最適化し、市場投入までの時間を短縮するための重要な要件になりました。

 

このポスターは、JMPを使用してデータを分析し、加速寿命試験を開発した方法についての情報を提供します。 プロジェクトは段階的なアプローチに従いました。

プロジェクト計画書：主な目的と副次的な目的を理解し、顧客の履歴データ、ラボリソース、モーターの信頼性、原因と結果の関係、環境アプリケーションの条件、信頼性データ分析に関する情報と知識を共有するために、学際的なチームが結成されました。
履歴データ分析：チームは、履歴データの分析に関するリスクを把握して定量化し、いくつかの寿命分布を適合させて、Cycles to Failure（CTF）のスケールと形状のパラメーターを理解しました。 主に、形状パラメータは、バスタブ曲線に従って、ラボテストで再現される故障モードを指します。
DOEの計画と分析：故障を再現するために、モーターの信頼性に関する理解は、フォールトツリー解析（FTA）によって提供される因果関係によって承認されました。 FTAは、製品サイクルを故障まで加速する方法を定量化するために、計画実験（DOE）に組み合わされた重要な変数のソースでした。
結論：その結果、DOEは、製品の寿命を延ばすための最良の状態を示す表面プロファイラーを提供しました。 加速試験は形状パラメーターも提供しました。これは、履歴データと比較すると重複を示しています。つまり、同じ履歴フィールド障害が制御された条件下で再現されたことを意味します。
実装：加速試験により、製品の信頼性に関する重要な情報を提供しながら、開発と革新的なプロセスがより迅速になります。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	トランスクリプト
アンドレ・ザネージ	みなさん、こんにちは。 私の名前はアンドレ・ザネージです。 そして、私はウェグのシックスシグマブラックベルトです。 そして、私は今日ディスカバリーサミットに来て、洗濯機のモーターの信頼性を実証および定量化するための加速寿命試験の開発について話します。
	一部の企業は、新しいテクノロジーやソリューションを開発しているときに、多くの場合、
	製品の信頼性を向上させる必要がある場合、いくつかの課題に直面します。
	私たちは同じ問題、同じ課題に直面しています。 また、プロジェクトでは、過去の信頼性データを分析および理解して、過去の信頼性データを定量化する必要があります。
	そして、手順、社内ラボでの加速寿命テスト、故障を再現するためのラボを開発してみてください...私たちが見た故障モード。 基本的にそれを行うことで、私たちは開発することができます...
	最初の2つの方法でモデルを開発します。 したがって、最初のステップでは、モーターからいくつかの履歴データを取得します。
	また、JMPの信頼性モジュールとサバイバルモジュールを使用して、モーターの寿命分布を調整します。 そして、私たちはそれを知っています
	いくつかの寿命分布をワイブル分布としてフィッティングすることで、モーターの信頼性、モーターの寿命を理解できます。 そしてJMPでは、
	寿命分布を使用して適合
	さまざまな障害モードのさまざまな分布。 そして、4つの主要な異なる故障モードに対してそれを行いました。 そしてそれを比較し、分析し、私たちの...私たちのモーターの寿命、私たちのモーターの信頼性を理解または理解しました。
	そしてそれを行うことで、スケールと形状のパラメーターを理解して定量化することができました。基本的には、障害が発生するのに必要なサイクル数を理解し、定量化することができました。
	そしてまた、???によると私たちが直面している故障モードの種類を知るために。 そして、私たちは...私たちの内部とのクロスチェックも行いました...私たちの検証KPI、基本的に
	生存をプロットします。 確率と失敗の範囲が正しくあったかどうかを理解するために、生存プロットと内部KPIとのクロスチェックがあります...データが信頼できるかどうか。 そして、これらすべての障害モードを理解することで、
	内部テストを開発して、内部テストを加速することができます。内部テストを加速します。 そして基本的にそれをするために。 私たちは物理学、環境を理解する必要があります...
	私たちのモーターが
	で働いています。 基本的にデプロイするフォールトツリー分析を通じてそれを行いました
	原因と結果の関係を理解します。 そうすることで、この因果関係において最も重要な変数を設定することができます。 また、JMPを使用して実験を設計します
	失敗するサイクルの応答におけるいくつかの変数の影響を定量化しようとするため。 基本的に、私たちはラボでフィールド障害を再現しようとしていました。 そして、私たちはそれをしました、私たちはいくつかを実行します
	テスト、そして私たちの実験の結果として、私たちは...フィットモデルを使用していくつかを設定してフィットさせることができました...モデルをデータにフィットさせ、私たちの関係を理解することができました
	環境とモーターの変数から故障までのサイクルを理解し、生存プロットを理解し、表面プロットを並べ替えて、いくつかの変数と故障までのサイクルとの関係を理解します。
	そして、私たちのモーターの寿命を加速するための特定のポイントを設定します。 また、サンプルのバッチを実行すると、次のことが可能になります。
	加速寿命試験の内部試験のために、内部結果の寿命分布を設定して適合させます。 A
	いくつかの障害が発生していましたが、この実験の最後に、これらの加速テストで、過去のデータと同じ障害が発生していることを確認する必要があります。
	したがって、生存の寿命分布と生存モジュールの信頼性に戻ります。
	また、加速寿命テストの内部...内部結果にワイブル分布を当てはめてください。
	そして、基本的にそれらは、フィラーモードを意味する最良の方法に従って、そのパラメーターであるパラメーターを形成することに注意しました。
	この情報を履歴データと照合すると、両方の情報を照合すると重複していることがわかります。
	内部テストの形状パラメータと履歴データの形状パラメータの間。 そしてそれは基本的に私たちが持っていることを意味します...私たちは加速寿命試験で同じ故障モードを再現していません。
	そして基本的には、新しいテクノロジーや新しいデザインが生まれるたびに、この加速寿命試験にかけることができるため、より迅速に製品を開発できることを意味します。
	モーターの信頼性を向上させているかどうかを定量化します。 そして、私たちはそれを以前よりも速くし、より速く開発することができます...より速い方法で製品を開発します。
	また、このテストで実装するのと同じ失敗を開発プロセスに再現する際に直面していることを証明するために、いくつかの技術的なクロスチェックを行いました。これにより、JMPを使用して多くの情報を提供し、それを実行しました。私たちの内部テスト。 それが作られました
	沿って
	本当に良いチーム。 ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。 これで終わりです。

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