Supponiamo che tu stia realizzando parti e che una piccola percentuale di quelle parti sia suscettibile a un "difetto" iniziale che le fa fallire, mentre il resto della popolazione non ha il difetto e non fallirà mai perché se lo fosse. Come lo gestisci?
Un documento presentato di recente a Vertice della scoperta affrontato proprio questo problema. L'autore dell'articolo era il dottor David Trindade, e ha continuato a parlare analisi delle sottopopolazioni difettose (DS).
Un DS può verificarsi quando un processo di produzione introduce un difetto in una piccola parte delle parti totali prodotte. Ad esempio, forse un produttore di motori acquista spazzole elettriche da diversi fornitori. Inconsapevolmente al momento dell'assemblaggio, uno dei venditori (fornendo forse il 15% delle spazzole per questo particolare modello di motore) ha fornito spazzole che alla fine si sarebbero guastate all'inizio della vita dei motori. I pennelli dei fornitori rimanenti erano tutti a posto. Quindi c'è una piccola porzione fissa della popolazione di motori che si guasterà presto nella vita.
Potremmo analizzare l'affidabilità del motore utilizzando la piattaforma Life Distribution di JMP e presumere che ci siano due "cause" di guasto magari adattando due curve di Weibull ai dati. Una delle curve si adatterebbe ai primi dati sui guasti, mentre la seconda si occuperebbe del resto dei motori.
Ma questo non è esattamente corretto. Le distribuzioni Weibull presumerebbero che l'intera popolazione fosse suscettibile a entrambi i tipi di guasto per l'intera durata del prodotto, quando in realtà solo pochi motori avrebbero subito i primi guasti. Una volta che tutti i motori di questa sottopopolazione si sono guastati, nessun altro motore si guasterà a causa di questa causa di "brutta spazzola".
È qui che entrano in gioco le distribuzioni della sottopopolazione difettosa. Qui, assumiamo che solo una parte dei prodotti abbia questo difetto iniziale di guasto iniziale.Il risultato è un modello migliore dell'affidabilità del prodotto o del sistema.
Se sei interessato a vedere di più su questo argomento, ti incoraggio a leggere L'eccellente articolo del dottor Trindade . Godere!
