Zuverlässigkeit ist ein Problem, das in jedem Aspekt des Produktdesigns, der Herstellung und der Verwendung besteht. Einfach ausgedrückt ist Zuverlässigkeit der Grad, in dem ein Produkt weniger fehleranfällig ist. Nachdem ein Produkt das Werk verlassen hat, ändern sich seine Funktionen und Leistung im Laufe der Zeit allmählich, was schließlich zum Ausfall führt. Obwohl sich dieser Trend nicht ändern lässt, ist die Entwicklung und Herstellung von Produkten, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht ausfallen, ein Thema, das sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern Sorgen bereitet. Mit dem Ziel, die Zuverlässigkeit zu verbessern, kann eine sinnvolle Anwendung der Zuverlässigkeitsanalyse dem technischen Personal in Forschung und Entwicklung, Technik, Qualität und anderen Abteilungen helfen, die Stabilität der Produktqualität zu verbessern, die Produktlebenszykluskosten und Kundendienstkosten zu senken sowie die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern . Verbringen.
Als professionelle statistische Qualitätsanalysesoftware kombiniert JMP auf organische Weise wissenschaftliche statistische Analysen mit dynamischer Datenvisualisierung und deckt so umfassend die Softwareanforderungen der Zuverlässigkeitsdatenanalyse und Zuverlässigkeitstechnik ab. Durch benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Vorgänge und integrierte Menüs können Ingenieure ohne statistische Grundlagen die Lebensdauermodellierung und Vorhersage einzelner nicht reparierbarer Komponenten, reparierbarer Produkte und sogar ganzer Systeme in einem Schritt durchführen. Um Ingenieuren dabei zu helfen, schnell Analysen und Untersuchungen zu technischen Problemen durchzuführen, indem sie einfach zu erlernende und benutzerfreundliche Zuverlässigkeitstools beherrschen.
In dieser Schulung wurde die JMP-Zuverlässigkeitsanalyseplattform anhand tatsächlicher Fälle von Kunden aus den Branchen Fahrzeug, Lithiumbatterie, Elektronik und anderen Branchen vorgestellt – Lebensdauerverteilung, beschleunigter Lebensdauertest, Verschlechterungsanalyse, Garantiereservevorhersage, Analyse der Zuverlässigkeit nicht reparierbarer Systeme, Zuverlässigkeit reparierbarer Systeme. Simulierte Anwendungsszenarien und Operationen.
