방법 보기:
- 신뢰성 도구로 해결되는 문제의 종류 이해
- 제품(또는 프로세스)이 반복적으로 스트레스를 받아 결국 실패로 이어지는 문제 및 스트레스 요인은 무엇이든 될 수 있습니다(예: 전압 주기, 기계적 부하, 세차, 모터의 시작/중지 주기)
- 제품(또는 공정)이 반복적으로 스트레스를 받아 성능 저하로 이어지는 문제(예: 타이어 마모 대 주행 거리, 사이클 수에 따른 HVAC 효율성, 시간 경과에 따른 접착 강도, 약물 보관 수명)
- 신뢰성 분석으로 해결된 문제 고려
- 언제 고장날까요?
- 특정 직원은 얼마나 오래 머물며 언제 떠나나요?
- 의학적 치료에 따라 환자는 얼마나 오래 생존합니까?
- 신용 카드 이탈 패턴은 무엇입니까?
- Pharma에서 만료 날짜를 어떻게 설정합니까?
- 고객에게 얼마 동안 보증을 제공해야 합니까?
- 일반적인 수리 시간은 어떻게 됩니까?
- 부품 시스템의 최상의 신뢰성을 제공하기 위해 부품을 어떻게 조합할 수 있습니까?
- 분석에 사용된 관측 중단 이해
- 때때로 우리는 무언가가 실패할 때를 정확히 알고 있습니다.
- 때때로 우리는 모든 부분이 실패하고 "아직 살아 있는" 부분을 "Right Censored" 또는 종종 그냥 "Censored"라고 부르기 전에 테스트를 종료합니다.
- 때때로 우리는 테스트 중에 주기적으로 부품을 확인하고 실패한 부품을 찾고 언제 실패했는지 정확히 알지 못합니다(단지 검사 전에 실패했음). 이를 "왼쪽 중도절단"이라고 합니다.
- 때때로 우리는 주기적으로 부품을 확인하고 T 시간에 부품이 작동했지만 T+1 부품이 고장났음을 알고 이를 "간격 검열"이라고 합니다.
- 수명 분포를 사용하여 여러 고장 원인이 있거나 없는 신뢰성 분석
- 사건 도표 및 모수 추정치 해석 – 지수
- 분포, 분위수, 위험 및 밀도 프로파일러를 사용한 프로파일 동작
- 제품(예: 형광등)이 고장나는 데 너무 오래 걸려서 합리적인 길이의 신뢰성 테스트를 수행할 수 없는 상황에 대해 가속 수명 테스트를 수행합니다.
- 가속기(예: 온도)를 사용하여 가속기 조건에서 테스트 장치를 실행하고 "표준" 조건으로 다시 추정
- Fit Life by X를 사용하여 한 번에 하나의 가속기 결과를 분석하고 해석합니다.
- 시간이 지남에 따라 분해, 역가 변화 또는 불순물 증가 증가 물질에 대한 분해 분석 수행
- Overlay Plot 해석, 현재 모드에 대한 보고서 생성, Inverse Prediction Plot 해석
- 안정성 테스트를 사용하여 제품 만료 날짜 결정을 위한 안정성 분석
- Critical to Quality 메트릭에 대한 테스트가 테스트 샘플의 파괴를 요구할 때 파괴적 성능 저하를 수행합니다.
라이브 데모 Jerry Fish에 이어진 질문과 답변 @제리피쉬 그리고 돈 맥코맥 @DonMcCormack :
Q: 수명 분포 분석에서 '검열'은 무엇을 나타냅니까?
A: 검열관은 물체가 마지막으로 관찰되었을 때 여전히 기능하고 있음을 나타냅니다.
Q: 다른 검열 코드를 선택하면 어떻게 됩니까?
A: 다른 중도절단 코드를 선택하면 중도절단된 관측치에 해당하는 관측치가 변경됩니다.
Q: Life Distribution의 경우 낮은 킬로사이클에서 위험도가 높은 이유는 무엇입니까?
A: 위험은 누적 고장과 고장 확률의 비율입니다. 확률(즉, 분모)이 매우 작기 때문에 크다고 생각합니다.
Q: 가속 수명 테스트의 일부로 "가속 계수"라는 탭이 표시됩니다. JMP는 실험 데이터를 기반으로 가속 계수를 계산합니다!? 그렇다면 놀라운 일입니다!
A: 예, 데이터와 가속 계수에 대한 가정을 기반으로 합니다(예: Arhhenius).
Q: 가속 수명 테스트 소프트웨어는 FDA의 약물 안정성 연구와 함께 사용하도록 검증되었습니까?
A: JMP는 NIST 데이터 세트를 사용하여 수치적으로 테스트되었습니다. Degradation 플랫폼은 안정성 분석을 시작하는 곳입니다(Fit Model을 사용하여 선형 모델을 피팅하는 데 익숙하지 않은 경우). ICH Q1E 지침은 Degradation 플랫폼의 안정성 부분에 사용되었으며 문서화되었습니다. OQ 및 IQ에 대한 품질 설명 :
Q: 'X' 섹션이 다변수 분해를 수행하는 데 사용됩니까?
A: 여러 X를 사용하는 플랫폼에서는 여러 예측 변수를 사용하여 (단일) 응답을 모델링할 수 있습니다. 그렇게 할 수 있는 특정 안정성 플랫폼이 있습니다. Fit Parametric은 그 중 가장 일반적입니다.
Q: 안정성 연구 분석은 어떻게 합니까?
A: 초기 대화 상자의 세 번째 탭인 저하(분석>신뢰성 및 안정성>저하) 아래에 있습니다.
Q: 더 높은 온도에서 새로운 형태의 성능 저하가 시작되고 있는지 확인할 수 있는 방법이 있습니까?
A: 아마도. 이러한 경우 혼합물을 다룰 수 있습니다. Life Distribution을 사용하면 혼합물을 맞출 수 있습니다.
Q: 장비에 개별 설정만 있는 경우 분석을 수행하는 올바른 방법이겠죠?? 14:49
A: 예, 분석을 수행하는 한 가지 방법입니다.
Q: QA 관점에서 FDA가 승인한 의약품의 유효 기간을 설정하는 JMP 분석 프로세스를 지원하는 문서가 있습니까?
A: 유통 기한 측면에서 우리는 다음을 따르고 있습니다. ICH Q1E 지침 .
Q: JMP에서 Nevada 차트 분석을 수행할 수 있습니까?
A: 네. 에 신뢰성 예측 , Reliability Forecast 빨간색 삼각형 메뉴에는 Save Data in Time to Event Format 옵션이 포함되어 있습니다. 네바다 또는 Time to Event 형식 테이블의 날짜 데이터.
Q: Confidence Interval과 관련하여 JMP 16이 수명 분포 및 Fit Life by X의 CI를 변경할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 파라메트릭 생존 적합도에서 CI를 변경할 수 있는 방법이 있습니까?기본값은 95%이며 경우에 따라 다른 값(예: 75%)으로 변경하고 싶을 수도 있습니다.Fit Life by X에는 이 옵션이 표시되지 않습니다.
A: Fit Parametric Survival에서는 분석을 위한 변수를 지정하는 화면에서 알파 레벨을 변경할 수 있습니다.주요 빨간색 삼각형을 참조하십시오.
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