당신이 부품을 만들고 있고 그 부품의 일부가 실패를 일으키는 초기 수명 "결함"에 취약한 반면 나머지 모집단은 결함이 없으며 결함이 있다면 결코 실패하지 않을 것이라고 가정합니다. 어떻게 처리합니까?
최근에 발표된 논문 디스커버리 서밋 바로 이 문제를 해결했습니다. 이 논문의 저자는 Dr. David Trindade였으며 그는 다음과 같이 말했습니다. 결함 하위 집단(DS) 분석.
DS는 제조 공정에서 생산된 전체 부품 중 작은 부분에 결함이 발생할 때 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 모터 제조업체가 여러 공급업체로부터 전기 브러시를 구입한다고 가정해 보겠습니다. 조립 시점에 모르는 사이에 공급업체 중 한 곳(이 특정 모터 모델에 대한 브러시의 약 15%를 공급)이 모터 수명 초기에 궁극적으로 고장날 브러시를 제공했습니다. 나머지 공급업체의 브러시는 모두 정상이었습니다. 따라서 생애 초기에 고장날 모터 인구의 작은 고정 부분이 있습니다.
우리는 JMP의 수명 분포 플랫폼을 사용하여 모터의 신뢰성을 분석할 수 있으며 두 개의 Weibull 곡선을 데이터에 맞추면 두 가지 고장 "원인"이 있다고 가정할 수 있습니다. 곡선 중 하나는 초기 고장 데이터에 적합하고 두 번째 곡선은 나머지 모터를 처리합니다.
그러나 이것은 정확하지 않습니다. Weibull 분포는 전체 모집단이 제품의 전체 수명 동안 두 가지 유형의 고장에 취약하다고 가정하지만 실제로는 소수의 모터만 초기 고장을 경험합니다. 이 하위 모집단의 모터가 모두 고장나면 이 "나쁜 브러시" 원인으로 인해 모터가 더 이상 고장나지 않습니다.
그것이 결함 하위 모집단 분포가 들어오는 곳입니다. 여기서는 제품의 일부에만 이러한 초기 수명 결함이 있다고 가정합니다.결과는 제품 또는 시스템의 신뢰성에 대한 더 나은 모델입니다.
이 주제에 대해 더 알고 싶으시면 읽어 보시기 바랍니다. Dr. Trindade의 우수한 논문 . 즐기다!
