비파괴 열화 데이터는 재료의 균열 전파, 전력 증폭기 출력 감소 또는 접착 본드의 강도 저하와 같은 제품의 시간 경과에 따른 신뢰성을 측정합니다. 열화 모델링 및 분석의 목표는 연구 중인 제품의 고장 시간과 확률을 예측하는 것입니다.
JMP 17부터 JMP는 열화 데이터 분석 및 모델링을 위한 두 가지 접근 방식을 제공합니다. 1) 여러 릴리스에서 JMP에서 사용할 수 있는 반복 측정 및 2) Meeker에서 논의된 신뢰성에 대한 베이지안 통계 방법을 구현하는 새로운 반복 측정 열화 기능 , 에스코바르와 파스쿠알(2022).
Repeated Measures Degradation 접근 방식을 사용하면 Bayesian 추론을 통해 무작위 매개변수로 성능 저하 모델을 추정하고 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 고장 시간을 찾을 수 있습니다. Degradation 플랫폼은 임의의 매개변수를 사용하여 성능 저하 경로 모델에 적합합니다. 결정된 효과 모델.반복 측정 열화는 열화 경로 모델의 모집단 매개변수의 사후 추정치를 사용하여 고장 시간을 시뮬레이션하는 반면, 반복 측정은 고정 효과 경로 모델에서 유사 고장 시간을 외삽합니다.
일반적으로 두 개 이상의 모델링 불확실성이 있는 경우, 자신의 모델을 포함하도록 확장하려는 경우, 반복 측정 저하의 모델이 문제에 적합한 경우 반복 측정 저하를 사용합니다.반복 측정 저하 모델 중 하나가 문제에 적합하지 않은 경우 사용하지 마십시오.
JMP 샘플 데이터의 신뢰성 폴더에 있는 JMP 샘플 데이터(각각 GaAs Laser.jmp, Alloy A.jmp 및 Device B.jmp)를 사용한 세 가지 사례 연구를 제공하는 비디오를 참조하십시오.
각 사례 연구 후에 질문과 답변이 포함되어 있습니다. 사례 연구 1은 ~시간 24:00에 시작하고, 캐스트 연구 2는 ~ 시간 57:00에 시작하고 사례 연구 3은 ~ 시간 1:04:00에 시작합니다.
