El vídeo se actualizó en mayo de 2024.
Vea cómo:
- Comprender los tipos de problemas que abordan las herramientas de confiabilidad.
- Problemas en los que un producto (o proceso) se somete a estrés repetidamente, lo que eventualmente conduce a fallas y el factor de estrés puede ser cualquier cosa (por ejemplo, ciclos de voltaje, cargas mecánicas, lavados de autos, ciclos de arranque/parada en un motor).
- Problemas en los que un producto (o proceso) se somete a estrés repetidamente, lo que lleva a una degradación del rendimiento (p. ej., desgaste de neumáticos versus kilometraje, eficiencia de HVAC a lo largo del número de ciclos, fuerza de adhesión a lo largo del tiempo, vida útil de los medicamentos)
- Considere las cuestiones abordadas por el análisis de confiabilidad
- ¿Cuándo se romperá?
- ¿Cuánto tiempo se quedan ciertos empleados y cuándo se irán?
- ¿Cuánto tiempo sobreviven los pacientes según los tratamientos médicos?
- ¿Cuál es el patrón de abandono de tarjetas de crédito?
- En Pharma, ¿cómo configuro mi fecha de vencimiento?
- ¿Cuánto tiempo de garantía debo ofrecer a los clientes?
- ¿Cuál es un tiempo típico de reparación?
- ¿Cómo puedo juntar piezas para brindar la mejor confiabilidad a un sistema de piezas?
Sample Size Explores are useful for teliability life testingLas exploraciones de tamaño de muestra son útiles para realizar pruebas de vida útil y de confiabilidad.
Preguntas y respuestas de Jerry Fish @JerryFish y Don McCormack @DonMcCormack que siguieron a la demostración en vivo, además de preguntas y respuestas de una sesión anterior sobre este tema.
P: ¿Estamos limitados a Weibull de dos parámetros o es una opción la de tres parámetros?
R: Las distribuciones que comienzan con TH son las distribuciones de tres parámetros.
P: ¿Cuándo analizamos los perfiladores de Weibull?
R: Cuando planea utilizar la distribución Weibull. Los controles en la parte superior del informe solo se aplican al gráfico. Para utilizar un generador de perfiles para una distribución específica, debe utilizar el ajuste debajo del cuadro de esquema correspondiente.
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.Los perfiladores se muestran en la sección para cada tipo de distribución seleccionado. En este caso, vemos y podemos interactuar con los resultados de Lognormal Profiler.
P: ¿Qué indica el ancho relativo?
R: Relativo al punto en el que se realiza la estimación.
P: Si nuestro tiempo de prueba es en realidad un período de tiempo y no una cantidad de ciclos, ¿las unidades siempre serán horas? ¿JMP siempre lo interpreta así?
R: Piense en los datos como un valor de uso. No importa si es tiempo, ciclos, kilómetros, etc. Del mismo modo, las unidades de uso sólo importan a la hora de interpretar.
P: Para la predicción de la degradación, cada dispositivo se considera totalmente por separado o existe un modelo común para todos los dispositivos.
R: Tiene la flexibilidad de observar pendientes y/o intersecciones comunes o separadas.
P: ¿Puedes corregir la pendiente en Distribuciones de vida cuando tienes varios conjuntos de datos (grupos)?
R: No estoy seguro de lo que quieres decir con pendiente, estás ajustando una distribución de falla. Dicho esto, puedes corregir cualquiera o todos los parámetros de la distribución que elijas. Si quiere decir que está probando diferencias entre grupos, es posible que desee utilizar Fit Life by X, donde X es el grupo.
P: La configuración que mostró parecía funcionar sólo con datos censurados correctamente. ¿Cómo nos preparamos para la censura izquierda y una combinación de derecha e izquierda?
R: Si tiene censura mixta, configure los datos con dos columnas. La primera columna indica el inicio del período, la segunda el final. Para datos censurados por la derecha, la columna derecha falta. La censura por intervalos tiene un valor para ambas columnas.
P: ¿Este análisis se aplica a muestras destructivas, como sólidos que se almacenan a diferentes temperaturas y deben reconstituirse con un tampón para analizarlos?
R: En este caso estamos ante verdaderos fallos, es decir, cuando algo deja de funcionar. Cuando usamos una medición como sustituto de una falla (por ejemplo, cuando se forma un cierto porcentaje de degradante), entonces usaríamos las plataformas Degradación, Degradación destructiva o Degradación de mediciones repetidas, dependiendo de cuándo (Degradación/Destructiva). Degradación) o múltiples (Degradación/Degradación de mediciones repetidas).
P: ¿Puedes explicar brevemente TH y DS?
R: TH significa umbral. Estos son los modelos de tres parámetros, como el Weibull de tres parámetros. DS es una subpoblación defectuosa. En ese caso, se supone que hay una mezcla de artículos que fallan tempranamente y artículos con una vida considerablemente más larga. El uso de esas distribuciones le dará una distribución única con un parámetro que indica la proporción de fallas tempranas.
P: ¿Puede la plataforma Fit Life by X manejar dos condiciones de aceleración, como aceleración debida a la temperatura y aceleración debida al voltaje, al mismo tiempo?
R: Puedes usar Ajustar supervivencia paramétrica. Presentaremos una sesión completa que cubrirá las pruebas de vida aceleradas el 25 de agosto de 2023. Considere asistir a esa sesión de Mastering JMP .
P: ¿Es apropiado utilizar la confiabilidad en productos farmacéuticos para un estudio de estabilidad acelerada, utilizando proteínas?
R: En primer lugar, JMP tiene una plataforma de estabilidad. Si no estamos hablando de pruebas aceleradas, puede realizar cálculos de vida útil utilizando las capacidades de degradación de JMP. Hemos oído hablar de personas que usan la ecuación de Arrhenius para las proteínas, cuando en cierto sentido las estás horneando o subiendo el calor hasta que comienzan a desnaturalizarse. No sé si existe una guía de la FDA o la UPC en términos de qué modelos usar. La ecuación de Life by X Arrhenius podría ser una forma de ajustar ese tipo de modelos. Además, tenga en cuenta que si está midiendo algo así como la cantidad de desintegración de la proteína, lo colocará en el área de análisis de degradación a diferencia de Life by X. , que busca un verdadero fracaso.
P: ¿Qué indica 'Censor' en el Análisis de Distribución de Vida?
R: El censor indica que el objeto todavía funciona cuando se observó por última vez.
P: ¿Qué cambiará si seleccionamos un código de censura diferente?
R: Cuando seleccionas un código de censura diferente, cambias las observaciones que corresponden a observaciones censuradas.
P: Para Life Distribution, ¿por qué el peligro es alto en kilociclos bajos?
R: El peligro es la relación entre las fallas acumuladas y la probabilidad de falla. Sospecho que es grande porque la probabilidad (es decir, el denominador) es muy pequeña.
P: Veo una pestaña que dice "Factor de aceleración" como parte de la Prueba de vida acelerada. ¿JMP calcula su factor de aceleración basándose en datos experimentales? Si es así, ¡es INCREÍBLE!
R: Sí, se basa en los datos y las suposiciones que usted hace sobre el factor de aceleración (por ejemplo, es Arhhenius).
P: ¿Se utilizaría la sección 'X' para realizar una degradación multivariante?
R: En las plataformas que admiten varias X, se puede modelar una (única) respuesta con múltiples predictores. Existen ciertas plataformas de confiabilidad que le permiten hacer eso. Fit Parametric es el más general de ellos.
P: ¿Cómo llegamos al análisis de los Estudios de Estabilidad?
R: Está en Degradación (Analizar>Confiabilidad y estabilidad>Degradación), la tercera pestaña en el cuadro de diálogo inicial.
P: ¿Hay alguna forma de determinar si se está produciendo una nueva forma de degradación a temperaturas más altas?
R: Posiblemente. En estos casos, es posible que se trate de mezclas. Life Distribution te permite combinar mezclas.
P: Si su equipo sólo tiene configuraciones discretas, entonces esa sería la forma correcta de hacer el análisis, ¿verdad? 14:49
R: Sí, esa es una forma de hacer el análisis.
P: ¿Es posible realizar un análisis de gráficos de Nevada en JMP?
R: Sí. En Pronóstico de confiabilidad , el menú del triángulo rojo del Pronóstico de confiabilidad contiene la opción Guardar datos en el tiempo en formato de evento, que guarda Nevada o Datos de fechas en una tabla formateada de tiempo hasta el evento.
P: Con respecto al intervalo de confianza, sé que JMP 16 puede cambiar el IC en la distribución de vida y en Fit Life by X. ¿Hay alguna manera de cambiar el IC en el ajuste de supervivencia paramétrico? El valor predeterminado es 95%; en algunos casos, es posible que desee cambiarlo a otros valores, por ejemplo, 75%. No veo esta opción en Fit Life by X.
R: En Fit Parametric Survival, puedes cambiar tu nivel Alfa desde la pantalla donde especificas las variables para el análisis. Vea el triángulo rojo principal.
Recursos:
