Il video è stato aggiornato a maggio 2024.
Scopri come:
- Comprendere i tipi di problemi affrontati dagli strumenti di affidabilità
- Problemi in cui un prodotto (o processo) viene sottoposto a stress ripetuti, che alla fine portano a guasti e il fattore di stress potrebbe essere qualsiasi cosa (ad esempio, cicli di tensione, carichi meccanici, autolavaggi, cicli di avvio/arresto su un motore)
- Problemi in cui un prodotto (o un processo) viene sollecitato ripetutamente, portando al degrado delle prestazioni (ad es. usura degli pneumatici rispetto al chilometraggio, efficienza HVAC per numero di cicli, forza di adesione nel tempo, durata di conservazione dei farmaci)
- Considerare i problemi affrontati dall'analisi dell'affidabilità
- Quando si romperà?
- Quanto tempo restano alcuni dipendenti e quando se ne andranno?
- Quanto sopravvivono i pazienti in base ai trattamenti medici?
- Qual è il modello di abbandono delle carte di credito?
- In Pharma, come posso impostare la data di scadenza?
- Quanto tempo di garanzia dovrei offrire ai clienti?
- Qual è il tempo tipico di riparazione?
- Come posso mettere insieme i pezzi per garantire la massima affidabilità di un sistema di parti?
Sample Size Explores are useful for teliability life testingLe esplorazioni delle dimensioni del campione sono utili per i test sulla durata dell'attendibilità
Domande e risposte di Jerry Fish @JerryFish e Don McCormack @DonMcCormack che hanno seguito la demo dal vivo, oltre a domande e risposte da una sessione precedente su questo argomento.
Siamo limitati a Weibull a due parametri o è possibile utilizzare anche quelli a tre parametri?
R: Le distribuzioni che iniziano con TH sono le distribuzioni a tre parametri.
Quando esamineremo i profiler sotto Weibull?
R: Quando prevedi di utilizzare la distribuzione Weibull. I controlli nella parte superiore del report si applicano solo al grafico. Per utilizzare un profiler per una distribuzione specifica, è necessario utilizzare l'adattamento sotto la casella di contorno appropriata.
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.I profiler vengono visualizzati nella sezione per ciascun tipo di distribuzione selezionato. In questo caso, vediamo e possiamo interagire con i risultati di Lognormal Profiler.
Cosa indica la larghezza relativa?
R: Relativo al momento in cui viene effettuata la stima.
Se il tempo del nostro test è in realtà un periodo di tempo e non un numero di cicli, le unità saranno sempre ore? JMP lo interpreta sempre in questo modo?
R: Pensa ai dati come a un valore d'uso. Non importa se si tratta di tempo, cicli, miglia, ecc. Allo stesso modo, le unità di utilizzo contano solo quando si tratta di interpretazione.
Per la previsione del degrado, ciascun dispositivo viene considerato totalmente separatamente oppure esiste un modello comune per tutti i dispositivi
R: Hai la flessibilità di guardare pendenze e/o intercettazioni comuni o separate.
È possibile correggere la pendenza in Life Distributions quando si hanno diversi set di dati (gruppi)?
A: Non sono sicuro di cosa intendi per pendenza, stai adattando una distribuzione di fallimento. Detto questo, puoi correggere qualsiasi/tutti i parametri della distribuzione che scegli. Se intendi che stai testando le differenze tra i gruppi, potresti voler utilizzare Fit Life by X dove X è il gruppo.
La configurazione mostrata sembrava funzionare solo con i dati censurati correttamente. Come configuriamo la censura sinistra e un mix di destra e sinistra?
R: Se hai una censura mista, imposti i dati con due colonne. La prima colonna indica l'inizio del periodo, la seconda la fine. Per i dati censurati a destra, la colonna destra è impostata su mancante. La censura dell'intervallo ha un valore per entrambe le colonne.
Questa analisi si applica a campioni distruttivi, come i solidi che vengono conservati a temperature diverse e devono essere ricostituiti con un tampone per essere testati?
R: In questo caso si tratta di veri e propri fallimenti, cioè di quando qualcosa smette di funzionare. Quando utilizziamo una misurazione come sostituto del guasto (ad esempio, quando si forma una certa percentuale di sostanze degradanti), utilizzeremo le piattaforme Degradazione, Degradazione distruttiva o Degradazione con misurazioni ripetute, a seconda di quando una (Degradazione/Degradazione distruttiva Degradazione) o multipli (Degradazione/Degradazione delle misurazioni ripetute).
Puoi spiegare brevemente TH e DS?
R: TH sta per soglia. Questi sono i modelli a tre parametri come il Weibull a tre parametri. DS è una sottopopolazione difettosa. In tal caso, si presuppone che esista un misto di articoli con guasti precoci e articoli con una durata considerevolmente più lunga. L'utilizzo di tali distribuzioni ti darà un'unica distribuzione con un parametro che indica la proporzione dei primi fallimenti.
La piattaforma Fit Life by X può gestire due condizioni di accelerazione, come l'accelerazione dovuta alla temperatura e l'accelerazione dovuta alla tensione, contemporaneamente?
R: È possibile utilizzare Adatta sopravvivenza parametrica. Presenteremo un'intera sessione sui test di vita accelerati il 25 agosto 2023. Considera la possibilità di partecipare a quella sessione di Mastering JMP .
È appropriato utilizzare l'affidabilità in ambito farmaceutico per uno studio di stabilità accelerato, utilizzando proteine?
R: Innanzitutto, in JMP esiste una piattaforma di stabilità. Se non stiamo parlando di test accelerati, puoi eseguire calcoli sulla durata di conservazione utilizzando le funzionalità di degradazione di JMP. Abbiamo sentito parlare di persone che usano l'equazione di Arrhenius per le proteine, quando in un certo senso le stai cuocendo o alzando il fuoco finché non iniziano a denaturarsi. Non so se esista o meno una guida FDA o UPC in termini di quali modelli utilizzare. L'equazione di Life by X Arrhenius potrebbe essere un modo per adattare questi tipi di modelli, inoltre tieni presente che se stai misurando qualcosa come la quantità di disfacimento della proteina, ti metterà nell'area dell'analisi di degradazione rispetto a Life by X , che è alla ricerca di un vero fallimento.
Cosa indica "Censore" nell'analisi della distribuzione della vita?
R: Il censore indica che l'oggetto funziona ancora l'ultima volta che è stato osservato.
Cosa cambierà se selezioniamo un codice di censura diverso?
R: Quando selezioni un codice di censura diverso, modifichi le osservazioni che corrispondono alle osservazioni censurate.
Per quanto riguarda la distribuzione della vita, perché il rischio è elevato a bassi kilocicli?
R: Il rischio è il rapporto tra i guasti cumulativi e la probabilità di guasto. Sospetto che sia grande perché la probabilità (cioè il denominatore) è molto piccola.
Vedo una scheda che dice "Fattore di accelerazione" come parte del test di vita accelerato. JMP calcola il fattore di accelerazione in base a dati sperimentali!? Se è così, è FANTASTICO!
R: Sì, si basa sui dati e sulle ipotesi che fai riguardo al fattore di accelerazione (ad esempio, è Arhhenius).
La sezione "X" verrà utilizzata per eseguire la degradazione multivariata?
R: Nelle piattaforme che accettano più X, è possibile modellare una (singola) risposta con più predittori. Esistono alcune piattaforme di affidabilità che ti consentono di farlo. Adatta parametrico è il più generale di questi.
Come si arriva all'analisi degli Studi di Stabilità?
R: Si trova in Degrado (Analizza>Affidabilità e stabilità>Degrado), la terza scheda nella finestra di dialogo iniziale.
Esiste un modo per determinare se una nuova forma di degrado si sta manifestando a temperature più elevate?
R: Forse. In questi casi potresti avere a che fare con miscele. Life Distribution ti consente di adattare le miscele.
Se la tua attrezzatura ha solo impostazioni discrete, allora questo sarebbe il modo corretto di eseguire l'analisi, giusto?? 14:49
R: Sì, questo è un modo per eseguire l'analisi.
È possibile eseguire l'analisi dei grafici del Nevada in JMP?
R: Sì. In Previsione affidabilità , il menu del triangolo rosso Previsione affidabilità contiene l'opzione Salva dati in formato tempo all'evento, che salva Nevada o Dati relativi alle date in una tabella formattata Ora all'evento.
Per quanto riguarda l'intervallo di confidenza, so che JMP 16 può modificare l'IC nella distribuzione della vita e nell'adattamento della vita per X. Esiste un modo per modificare l'IC nell'adattamento della sopravvivenza parametrica? Il valore predefinito è 95%, in alcuni casi potrei volerlo modificare con altri valori, ad esempio 75%. Non vedo questa opzione in Fit Life di X.
R: In Adatta Sopravvivenza Parametrica, puoi modificare il tuo livello Alpha dalla schermata in cui specifichi le variabili per l'analisi. Vedi il triangolo rosso principale.
Risorse:
