I dati di degrado ripetuto misurano l'affidabilità nel tempo di un prodotto come la propagazione di crepe in un materiale, la diminuzione della potenza in uscita degli amplificatori di potenza o altri cambiamenti di misurazione delle prestazioni nel tempo su singoli soggetti. L'obiettivo della modellazione e dell'analisi del degrado è prevedere i tempi e le probabilità di guasto per il prodotto in esame.
A partire da JMP 17, JMP offre due diversi approcci per l'analisi e la modellazione dei dati di degrado delle misure ripetute: 1) approccio pseudo-guasto disponibile nella piattaforma di degrado JMP per diverse versioni e 2) una nuova piattaforma di degrado delle misure ripetute che implementa il metodo bayesiano gerarchico modellizzazione per l'affidabilità discussa in Meeker, Escobar e Pascual (2022).
L'approccio di modellazione bayesiana gerarchica consente di stimare modelli di degrado con parametri casuali con inferenza bayesiana e trovare tempi di guasto attraverso la simulazione Monte Carlo. Si adatta ai modelli del percorso di degrado con parametri casuali, mentre si adatta l'approccio pseudo-fallimento fisso modelli parametrici. La modellazione bayesiana gerarchica simula i tempi di fallimento utilizzando le stime posteriori dei parametri della popolazione del modello del percorso di degrado, mentre l'approccio pseudo-fallimento estrapola i tempi di pseudo-fallimento dal modello del percorso a parametri fissi.
In generale, utilizzare la nuova Degradazione misure ripetute quando uno dei modelli supportati è appropriato. Se nella nuova piattaforma non vedi alcun modello appropriato per i tuoi dati, dovresti prendere in considerazione l'utilizzo dell'approccio pseudo-fallimento nella piattaforma di degradazione esistente, dove puoi definire il tuo modello.
Guarda un video che presenta tre casi di studio utilizzando i dati di esempio JMP (rispettivamente GaAs Laser.jmp, Alloy A.jmp e Device B.jmp) presenti nella cartella Affidabilità dei dati di esempio JMP.
Domande e risposte sono incluse dopo ogni caso di studio. Il Case Study 1 inizia alle ~ 24:00, il Cast Study 2 inizia alle ~ 57:00 e il Case Study 3 inizia alle ~ 1:04:00.
