あなたが部品を製造していて、それらの部品のごく一部が初期の段階で故障の原因となる「欠陥」の影響を受けやすいのに対し、残りの部品には欠陥がなく、故障することはありません。 それをどうやって対処しますか？
最近発表された論文ディスカバリーサミットまさにこの問題に取り組みました。 この論文の著者はデビッド・トリンダード博士であり、彼は次のように話しました。欠陥部分母集団 (DS) の分析。
DS は、製造プロセスにより、製造された部品全体のごく一部に欠陥が導入された場合に発生する可能性があります。 たとえば、モーター メーカーが複数のベンダーから電気ブラシを購入するとします。 組み立て時には、ベンダーの 1 つ (この特定のモーター モデルにブラシのおそらく 15% を供給) が、最終的にはモーターの寿命の早い段階で故障するブラシを提供していました。 残りのベンダーのブラシはすべて問題ありませんでした。 したがって、モーターの母集団のごく一部が、初期に故障することになります。
JMP の寿命分布プラットフォームを使用してモーターの信頼性を分析し、おそらく 2 つのワイブル曲線をデータに当てはめることにより、故障の 2 つの「原因」があると仮定できます。 曲線の 1 つは初期故障データに適合し、2 番目の曲線は残りのモーターに対応します。
しかし、これは正確には正しくありません。 ワイブル分布では、製品の寿命全体にわたって人口全体がいずれかの種類の故障の影響を受けやすいと想定されますが、実際には初期故障が発生するのは少数のモーターだけです。 この部分母集団のモーターがすべて故障すると、この「ブラシの不良」が原因でモーターが故障することはなくなります。
そこで登場するのが欠陥部分母集団の分布です。 ここでは、このような初期初期故障欠陥は一部の製品にのみ存在すると仮定します。その結果、製品またはシステムの信頼性をより適切にモデル化できます。
この件についてさらに詳しく知りたい場合は、ぜひ読んでください。トリンダード博士の素晴らしい論文。 楽しみ！
