반복 열화 데이터는 재료의 균열 전파, 전력 증폭기의 출력 감소 또는 개별 대상에 대한 시간에 따른 기타 성능 측정 변화 등 시간에 따른 제품의 신뢰성을 측정합니다. 성능 저하 모델링 및 분석의 목표는 연구 중인 제품의 고장 시간과 확률을 예측하는 것입니다.
JMP 17부터 JMP는 반복 측정 저하 데이터 분석 및 모델링을 위한 두 가지 접근 방식을 제공합니다. 1) 여러 릴리스의 JMP 저하 플랫폼에서 사용할 수 있었던 의사 실패 접근 방식과 2) 계층적 베이지안을 구현하는 새로운 반복 측정 저하 플랫폼 Meeker, Escobar 및 Pascual(2022)에서 논의된 신뢰성 모델링.
계층적 베이지안 모델링 접근 방식을 사용하면 베이지안 추론을 통해 무작위 매개변수를 사용하여 성능 저하 모델을 추정하고 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 실패 시간을 찾을 수 있습니다. 이는 무작위 매개변수를 사용하여 성능 저하 경로 모델에 적합한 반면, 의사 실패 접근 방식은 적합합니다. 결정된 매개변수 모델. 계층적 베이지안 모델링은 성능 저하 경로 모델의 모집단 매개변수의 사후 추정을 사용하여 고장 시간을 시뮬레이션하는 반면, 유사 고장 접근 방식은 고정 매개변수 경로 모델에서 유사 고장 시간을 추정합니다.
일반적으로 지원되는 모델 중 하나가 적절한 경우 새로운 반복 측정 저하를 사용합니다. 데이터에 적합한 새 플랫폼에 모델이 없으면 기존 Degradation 플랫폼에서 의사 실패 접근 방식을 사용하는 것을 고려해야 합니다. 여기서 자체 모델을 정의할 수 있습니다.
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 동영상을 시청하세요.
각 사례 연구 후에 질문과 답변이 포함됩니다. 사례 연구 1은 ~시간 24:00에 시작되고, 캐스트 연구 2는 ~ 시간 57:00에 시작되며, 사례 연구 3은 ~ 시간 1:04:00에 시작됩니다.
