Les données de dégradation répétée mesurent la fiabilité dans le temps d'un produit, comme la propagation de fissures dans un matériau, la diminution de la puissance des amplificateurs de puissance ou d'autres changements de mesure des performances au fil du temps sur des sujets individuels. L'objectif de la modélisation et de l'analyse de la dégradation est de prédire les temps de défaillance et les probabilités du produit étudié.
À partir de JMP 17, JMP propose deux approches différentes pour l'analyse et la modélisation des données de dégradation par mesures répétées : 1) une approche de pseudo-défaillance disponible dans la plateforme de dégradation JMP depuis plusieurs versions et 2) une nouvelle plateforme de dégradation par mesures répétées qui implémente la méthode bayésienne hiérarchique. modélisation de la fiabilité discutée dans Meeker, Escobar et Pascual (2022).
L'approche de modélisation bayésienne hiérarchique vous permet d'estimer des modèles de dégradation avec des paramètres aléatoires avec l'inférence bayésienne et de trouver les temps de défaillance grâce à la simulation Monte Carlo. Elle ajuste les modèles de chemin de dégradation avec des paramètres aléatoires, alors que l'approche de pseudo-défaillance s'adapte fixé modèles de paramètres. La modélisation bayésienne hiérarchique simule les temps de défaillance en utilisant les estimations a posteriori des paramètres de population du modèle de chemin de dégradation, tandis que l'approche de pseudo-défaillance extrapole les temps de pseudo-défaillance à partir du modèle de chemin à paramètres fixes.
En général, utilisez la nouvelle dégradation par mesures répétées lorsque l'un de ses modèles pris en charge est approprié. Si vous ne voyez aucun modèle dans la nouvelle plate-forme approprié pour vos données, vous devez envisager d'utiliser l'approche de pseudo-défaillance dans la plate-forme de dégradation existante, où vous pouvez définir votre propre modèle.
Regardez une vidéo qui présente trois études de cas utilisant des données d'échantillon JMP (respectivement GaAs Laser.jmp, Alloy A.jmp et Device B.jmp) trouvées dans le dossier Fiabilité de vos données d'échantillon JMP.
Les questions et réponses sont incluses après chaque étude de cas. L'étude de cas 1 commence à ~ 24h00, l'étude de cas 2 commence à ~ 57h00 et l'étude de cas 3 commence à ~ 1h04:00.
