동영상은 2024년 5월에 업데이트되었습니다.
방법을 확인하세요:
- 안정성 도구를 통해 해결되는 문제의 종류를 이해합니다.
- 제품(또는 프로세스)이 반복적으로 스트레스를 받아 결국 고장으로 이어지는 문제 및 스트레스 요인은 무엇이든 될 수 있습니다(예: 전압 사이클, 기계적 부하, 세차, 모터의 시작/중지 사이클)
- 제품(또는 프로세스)이 반복적으로 스트레스를 받아 성능 저하로 이어지는 문제(예: 타이어 마모 대 주행거리, 사이클 수에 따른 HVAC 효율성, 시간에 따른 접착 강도, 약품 유효 기간)
- 신뢰성 분석에서 다루는 문제를 고려하십시오.
- 언제 깨질까요?
- 특정 직원은 얼마나 오래 머물고 언제 떠나나요?
- 환자는 의학적 치료에 따라 얼마나 오래 생존합니까?
- 신용카드 이탈의 패턴은 무엇입니까?
- 제약회사에서는 만료일을 어떻게 설정하나요?
- 고객에게 얼마 동안 보증을 제공해야 합니까?
- 일반적인 수리 시간은 얼마나 됩니까?
- 부품 시스템의 최고의 신뢰성을 제공하기 위해 어떻게 부품을 하나로 모을 수 있습니까?
Sample Size Explores are useful for teliability life testing샘플 크기 탐색은 신뢰성 수명 테스트에 유용합니다.
라이브 데모에 이어 Jerry Fish @JerryFish 와 Don McCormack @DonMcCormack 의 질문과 답변, 그리고 이 주제에 대한 이전 세션의 Q&A도 포함됩니다.
Q: 2개의 매개변수 Weibull로 제한됩니까, 아니면 3개의 매개변수가 옵션입니까?
A: TH로 시작하는 분포는 세 가지 모수 분포입니다.
Q: Weibull 아래의 프로파일러는 언제 살펴보나요?
A: Weibull 분포를 사용하려는 경우. 보고서 상단의 컨트롤은 그래프에만 적용됩니다. 특정 분포에 대해 프로파일러를 사용하려면 적절한 개요 상자 아래에 맞는 값을 사용해야 합니다.
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.프로파일러는 선택한 각 배포 유형에 대한 섹션 아래에 표시됩니다. 이 경우 Lognormal Profiler 결과를 보고 상호 작용할 수 있습니다.
Q: 상대 너비는 무엇을 나타냅니까?
A: 추정이 이루어진 시점을 기준으로 합니다.
Q: 테스트 시간이 실제로 사이클 수가 아닌 기간인 경우 단위는 항상 시간입니까? JMP는 항상 그렇게 해석하나요?
A: 데이터를 사용 가치로 생각하세요. 시간, 주기, 마일 등은 중요하지 않습니다. 동일한 관점에서 사용 단위는 해석에 있어서만 중요합니다.
Q: 성능 저하 예측을 위해 각 장치를 완전히 개별적으로 고려합니까, 아니면 모든 장치에 대한 공통 모델이 있습니까?
A: 공통 또는 별도의 경사 및/또는 절편을 유연하게 볼 수 있습니다.
Q: 여러 데이터세트(그룹)가 있는 경우 수명 분포의 기울기를 수정할 수 있나요?
A: 기울기가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 실패 분포를 피팅하고 있는 것입니다. 즉, 선택한 분포의 모든 매개변수를 수정할 수 있습니다. 그룹 간의 차이를 테스트하는 경우 X가 그룹인 Fit Life by X를 사용할 수 있습니다.
Q: 그가 보여준 설정은 올바른 검열된 데이터에만 작동하는 것으로 나타났습니다. 왼쪽 검열과 오른쪽과 왼쪽의 혼합을 어떻게 설정합니까?
A: 혼합 관측 중단을 사용하는 경우 두 개의 열로 데이터를 설정합니다. 첫 번째 열은 기간의 시작을 나타내고 두 번째 열은 끝을 나타냅니다. 오른쪽 관측 중단된 데이터의 경우 오른쪽 열이 누락으로 설정됩니다. 간격 관측 중단에는 두 열 모두에 대한 값이 있습니다.
Q: 이 분석은 다양한 온도에 보관되어 테스트할 완충액으로 재구성해야 하는 고체와 같은 파괴적인 샘플에 적용됩니까?
A: 이 경우에는 실제 실패, 즉 무언가가 작동을 멈출 때를 다루고 있습니다. 측정을 실패에 대한 대체 수단으로 사용하는 경우(예: 특정 % 연령의 분해물이 형성되는 경우) 언제(성능 저하/파괴적)에 따라 저하, 파괴적 저하 또는 반복 측정 저하 플랫폼을 사용합니다. 저하) 또는 다중(저하/반복 측정 저하)이 발생합니다.
Q: TH와 DS에 대해 간략하게 설명해주실 수 있나요?
A: TH는 임계값을 나타냅니다. 이는 3개 매개변수 Weibull과 같은 3개 매개변수 모델입니다. DS는 결함이 있는 하위 모집단입니다. 그 경우에는 초기 불량 아이템과 수명이 상당히 긴 아이템이 혼재되어 있을 것이라는 가정이 있습니다. 이러한 분포를 사용하면 조기 실패 비율을 나타내는 매개변수가 포함된 단일 분포가 제공됩니다.
Q: Fit Life by X 플랫폼은 온도로 인한 가속과 전압으로 인한 가속과 같은 두 가지 가속기 조건을 동시에 처리할 수 있습니까?
A: Fit Parametric Survival을 사용할 수 있습니다. 2023년 8월 25일에 가속 수명 검사를 다루는 전체 세션을 발표할 예정입니다 . JMP 마스터하기 세션 에 참석해 보세요.
Q: 단백질을 이용한 가속 안정성 연구를 위해 의약품의 신뢰성을 활용하는 것이 적절한가요?
A: 우선 JMP에는 안정성 플랫폼이 있습니다. 가속 테스트에 대해 이야기하고 있지 않다면 JMP 저하 기능을 사용하여 저장 수명을 계산할 수 있습니다. 우리는 단백질을 굽거나 변성되기 시작할 때까지 열을 가할 때 단백질에 대해 아레니우스 방정식을 사용하는 사람들에 대해 들었습니다. 어떤 모델을 사용해야 하는지에 대한 FDA 또는 UPC 지침이 있는지 여부는 알 수 없습니다. Life by X Arrhenius 방정식은 이러한 유형의 모델을 맞추는 한 가지 방법일 수 있습니다. 또한 단백질이 풀리는 양과 같은 것을 측정하는 경우 Life by X와는 반대로 분해 분석 영역에 있게 된다는 점을 명심하십시오. , 진정한 실패를 찾고 있습니다.
Q: 생활분포분석에서 '검열'은 무엇을 의미하나요?
답: 센서는 마지막으로 관찰했을 때 개체가 여전히 작동하고 있음을 나타냅니다.
Q: 다른 검열 코드를 선택하면 무엇이 바뀌나요?
A: 다른 중도절단 코드를 선택하면 중도절단된 관측값에 해당하는 관측값이 변경됩니다.
Q: 생명 분포의 경우 낮은 킬로사이클에서 위험이 높은 이유는 무엇입니까?
A: 위험은 누적된 실패와 실패 확률의 비율입니다. 확률(즉, 분모)이 매우 작기 때문에 큰 것이라고 생각합니다.
Q: 가속 수명 테스트의 일부로 "가속 계수"라는 탭이 표시됩니다. JMP는 실험 데이터를 기반으로 가속 계수를 자동으로 계산해 주나요? 그렇다면 정말 놀랍습니다!
A: 예, 이는 가속 요인(예: Arahhenius)에 대한 데이터와 가정을 기반으로 합니다.
Q: 'X' 섹션을 다변량 성능 저하에 사용합니까?
A: 여러 X를 사용하는 플랫폼에서는 여러 예측 변수를 사용하여 (단일) 응답을 모델링할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 특정 신뢰성 플랫폼이 있습니다. Fit Parametric이 가장 일반적입니다.
Q: 안정성 연구 분석은 어떻게 진행하나요?
A: 초기 대화 상자의 세 번째 탭인 성능 저하(분석>신뢰성 및 안정성>성능 저하) 아래에 있습니다.
Q: 더 높은 온도에서 새로운 형태의 성능 저하가 시작되는지 확인할 수 있는 방법이 있습니까?
답: 아마도요. 이러한 경우 혼합물을 다룰 수 있습니다. 생명 분포(Life Distribution)를 사용하면 혼합물을 맞출 수 있습니다.
Q: 장비에 불연속 설정만 있는 경우 분석을 수행하는 올바른 방법이겠죠? 14:49
A: 네, 그게 분석을 수행하는 한 가지 방법입니다.
질문: JMP에서 네바다 차트 분석을 수행할 수 있습니까?
답: 그렇습니다. 신뢰성 예측 의 신뢰성 예측 빨간색 삼각형 메뉴에는 이벤트 시간 형식으로 데이터 저장 옵션이 포함되어 있습니다. 네바다 또는 이벤트 발생 시간 형식 테이블의 날짜 데이터입니다.
Q: 신뢰 구간과 관련하여 JMP 16이 수명 분포와 Fit Life의 CI를 X로 변경할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 모수적 생존 적합에서 CI를 변경할 수 있는 방법이 있습니까? 기본값은 95%이며 경우에 따라 다른 값(예: 75%)으로 변경해야 할 수도 있습니다. Fit Life by X에는 이 옵션이 표시되지 않습니다.
A: Fit Parametric Survival에서는 분석할 변수를 지정하는 화면에서 알파 수준을 변경할 수 있습니다. 주요 빨간색 삼각형을 참조하십시오.
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