次の方法を参照してください。
- 修復可能なシステムの信頼性ツールによって対処される問題の種類を理解する
- 製品 (またはプロセス) が壊れ、修正される問題
- 何かが壊れる頻度や、それを修正するために (期間または製品寿命にわたって) どれくらいの費用がかかるかについて関心がある問題
- 修理可能なシステム (コンピューター ボードの故障など) に対して人々が使用しようとする可能性のある分析の種類を理解する
- 寿命分布は修理の間隔を調べますが、コンピューターではなくボードの故障までの時間を測定することで、コンピューターの故障率を過大評価する可能性があります。
- 再発分析を使用して、修復されてサービスに戻されたシステムを理解します。
- 連続故障の平均故障間隔を調べて、故障間隔の平均時間を調べたり、あるシステムが別のシステムよりも信頼性が高いかどうかを調べたりします (例: 車のエンジン修理)
- 平均累積故障曲線を使用して、システムの修理率に関する情報を提供します。
- 障害が男性の周りで安定していない場合、障害間の時間が誤解を招く可能性があることを理解する
- 病気の患者の治療後に再発する病気 (例: 腫瘍) など、再発する問題を分析する
- Reliability Growth を使用して、単一の修復可能なシステムで信頼性が時間の経過とともにどのように変化するか (おそらく改善が設計に組み込まれるにつれて) を理解し、加えられた変更が信頼性を改善するかどうかを理解します。
- 加えられた変更が実際に信頼性を改善するかどうかを判断する
- モデル オプション Crow AMSAA、修正 MLE を使用した Crow AMSAA、固定パラメーター Crow AMSAA、区分ワイブル NHPP、再初期化されたワイブル NHPP、および区分ワイブル NHPP 変化点検出を使用します。
- 信頼性予測によって対処される問題の種類を理解する
- 製品の信頼性における月ごとの大きな変化
- 最初の x か月以内に失敗すると予想される生産の一部
- 毎月の保証請求がピークに達する時間
- 製品の保証請求の累積コスト
- 修理チームは返品に対応できるか、またはより多くのスタッフが必要かどうか
- Analyze/Reliability&Survival/Reliability Block Diagrams を使用して Reliability Block Diagrams (JMP Pro) を使用して信頼性フローを構築する
- 修復可能なシステム シミュレーションのモデル化と解釈 (JMP Pro)
- nalyze/Reliability&Survival/Repairable Systems Simulation を使用してモデルを構築する
- 最終製品の例を見る
Reliability Growth信頼性の向上
Reliability Forecast信頼性予測
ドン・マコーマックが回答した質問@ドンマコーマックとジェリーフィッシュ@ジェリーフィッシュこのトピックに関するライブウェビナーまたは以前のライブウェビナーで。
Q: コスト列に金額を使用できますか?
A: はい、イベントの費用 (修理、交換、または調整の費用)。 コストが指定されている場合、MCF は年齢の関数としてのユニットあたりの平均累積コストであり、イベント プロット内のマーカーはコスト値によってサイズ設定されます。注: 再発分析のコスト指標は、生命分布または生存分析で見られる検閲指標の逆です。 cost 変数の場合、値 1 は修理などのイベントを示します。値 0 は、ユニットが使用されなくなったことを示します。 センサー変数の場合、値 1 は打ち切られた値を示し、値 0 はユニットのイベントまたは障害 (非打ち切り値) を示します。
Q: 累積という用語が使用されるのはなぜですか?
A: 失敗を見ることが重要だからです。JMPの方法を見る累積を計算します
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/fit-model.shtmlでは、累積の計算方法について説明します。また、その理由を口頭で説明するようドンに依頼します。
Q: 通常、信頼性対策は製品レベルまたは個々の部品レベルで行われますか?
A：どちらでも構いません。 多くの場合、システム レベルに到達するためにコンポーネント メジャーが必要です。
Q: 通常、信頼性対策は製品レベルまたは個々の部品レベルで行われますか?
A：どちらでも構いません。 多くの場合、システム レベルに到達するためにコンポーネント メジャーが必要です。
Q: これらの手法は、スタンバイ状態にある修復可能なシステムに適用できますか?
A: 最終的には、最も合理的な使用量の測定値に到達します。 場合によっては、アイドル状態は使用の一部とは見なされません。 状況によっては、使用中と思われる場合もございます。
Q: 正午に修理可能な分析コンポーネント ベースと「システム」修理分析の違いをどのように調整しますか?
A: コンポーネントの寿命は、修復不可能なシステム k について説明した手法 (寿命分布など) を使用してモデル化されます。 コンポーネントからシステムの信頼性を得るには、Reliability Block Diagram (JMP Pro) などのツールを使用できます。
Q: 再帰分析は離散時間生存分析として表現できますか? 「検閲者」変数は、DTS では従属変数として扱われます。 JMP には DTS 機能がありますか?
A: DTS の意味がわかりません。 打ち切りデータは、累積分布をモデル化する目的でグループ化されるという意味で (たとえば、間隔打ち切り)、離散的であると見なすことができます。
Q: 再発プラットフォーム内で障害の発生率を計算/プロットできますか?
A: ノンパラメトリックなアプローチを示してきました。 Recurrance でパラメトリック モデルを使用するオプションもあります。
Q: これらの手法は、スタンバイ状態 (機能していない) であるが、必要なときに機能することが期待される修復可能なシステムに適用できますか?
A: 最終的には、使用量の最も合理的な尺度が何であるかということになります。 場合によっては、アイドル状態は使用の一部とは見なされません。 その他の状況では、使用中と見なされる場合があります。
Q: 修理不可能な分析の「コンポーネント ベース」と「システム」の修理分析の違いをどのように調整しますか?
A: コンポーネントの寿命は、先週お話しした手法 (寿命分布など) を使用してモデル化されます。 コンポーネントからシステムの信頼性を得るには、Reliability Block Diagram (JMP Pro) などのツールを使用できます。
Q: Re: Life Distribution を使用して、これがシステムの唯一の障害モードであると仮定すると、Life Distribution と Recurrence Analysis の方法は同じである必要がありますか?
A: 修復不可能なシステムは 1 回だけ故障し、期間は 0 から始まります。 修復可能なシステムの信頼性では、前回の障害発生時間を考慮する必要があります。これは、(次回) 障害が発生する可能性は、システムが稼働している時間の長さの関数になるためです。
Q: 再発プラットフォーム内で障害の発生率を計算/プロットできますか?
A: はい。 Jerry は、ノンパラメトリック アプローチを示してきました。 再発分析でパラメトリック モデルを使用するオプションもあります。
Q: 複数の列車のトラクション モーターや発電所の冷却ポンプなど、修理可能であるがシステムには含まれていないコンポーネントのグループに再発分析を使用できますか?
A: はい。 彼らは同じ集団から来たと仮定します。
Q: 障害は信頼性の向上の例と同じタイプですか、それとも単なる障害ですか?
A: どんな失敗でも。
Q: 修正が遅れているか、次のバージョン (改良版または最終版) で計画されている修正がある場合、信頼性の向上にどのように対応できますか?
A: Reliability Growth のフェーズでは、何らかの変更が行われ、前のフェーズのエンティティが現在のフェーズのエンティティとは異なることを前提としています。
Q: 修理可能なデバイスに対して信頼性予測を行うことはできますか?
A: 修理不可能なデバイスによく使用されます。ただし、障害がシステムの最初の障害であるか、システムが修復された後、新品同様に修復されると想定する場合に使用できます。 通常、修理不可能なデバイスと修理可能なデバイスでは、分布と仮定が異なります。 彼の例では、ジェリーは最初の故障の修理費用を含めていました。
資力
JMP では、次のプラットフォームが修復可能なシステムに関連しています: (1) 再発分析、(2) 信頼性の成長、(3) 修復可能なシステムのシミュレーション。
(1)と(2)について話していると思います。
この文脈では、ディストリビューションではなく「プロセス」という言葉を使用します。 したがって、両方のプラットフォームで、いわゆるワイブル過程をモデル化できます。 累乗法 NHPP (Recurrence Analysis では累乗 NHPP と呼ばれます)。
データ内の障害の数によって、分析が困難になる場合があります。 Reliability Growth で、プラットフォームが「起動できません」と文句を言う場合、データの不足が原因である可能性があります。
他の「ディストリビューション」はありませんが、他の「プロセス」があります。 再発分析には、次の 4 つのプロセスがあります。再発分析におけるモデルの適合。 Reliability Growth には、Crow-AMSAA (別名 Weibull Process、別名 Power Law NHPP) とそのバリエーションがあります。
この質問はセッション中に出てきました。 修理可能なシステム プラットフォームで Weibull の 3 つの失敗がない場合、どのように進めますか? また、修復可能なシステム ディストリビューション (つまり、lognormal/degradation) に使用できる他の障害ディストリビューションはありますか? ラス、 @russ_r_マクドナルドドン・マコーマック@ドンマコーマック彼は開発者チームと一緒にこれを調査すると言いました@peng_liu Wei-Bayes が修理可能なシステムに利用できるかどうかを確認します。
