I test di durata accelerata sono utili per valutare l'affidabilità del prodotto per le parti che devono funzionare per lunghi periodi e che non possono permettersi di aspettare che i guasti si verifichino al ritmo normale. La nuova funzionalità DOE speciale Constant Stress Accelerated Lifetime Testing (CSALT) di JMP 18 consente di creare e valutare progetti multifattoriali per un massimo di 3 fattori di accelerazione e quindi utilizzare uno script JMP per avviare il modello Fit Life by X dopo che i dati sono stati raccolto.
Scopri come identificare in modo interattivo fattori e condizioni di test, specificare i valori di pianificazione per il modello di accelerazione sottostante e creare automaticamente tre piani di test: Ottimale, Compromesso e Bilanciato. Scopri come interpretare le dinamiche di progettazione per ciascun piano e scegli i tuoi progetti prima di crearli con un semplice clic.
Domande a cui hanno risposto Caleb @calking e Jacob Rhyne @jacob_rhyne durante la demo del webinar dal vivo. Ulteriori domande si trovano alla fine del video, a partire dal tempo ~ 46:53.
Le condizioni della temperatura di utilizzo consentono di selezionare Bassa/Alta; possiamo invece usare una distribuzione Temp?
R: La piattaforma CSALT Design attualmente non consente di specificare la distribuzione dei fattori, ma solo l'utilizzo basso/alto e le condizioni di test.
Non ho visto la legge di potenza nelle trasformazioni dei fattori. Come lo gestiremmo?
R: Per i modelli di legge di potenza, è possibile utilizzare la trasformazione Log in CSALT. Charlie Whitman, ingegnere di sistema di JMP, ne parla intorno ai 25 minuti nel video Diving Into Accelerated Life Testing .
Probabilità 0,1 (10%). Quale Confidenza Integrale viene utilizzato in questo caso?
R: Per impostazione predefinita, CSALT Design imposta alfa=0,05. Puoi modificarlo utilizzando il menu del triangolo rosso "Confronti piani".
Da dove provengono i fallimenti attesi? È qualcosa per cui l'utente deve avere una stima a priori nel proprio sistema?
R: Se stai chiedendo come impostare la probabilità nelle impostazioni del modello di accelerazione, sì, dovrebbe essere una stima basata su conoscenze precedenti. Se nella diagnostica vengono richiesti i guasti previsti, questi vengono calcolati utilizzando Allocazione unità * Probabilità di guasto.
CSALT è utile per la modellazione della durata dei semiconduttori?
R: I modelli qui ipotizzati non sono modelli di degrado. I tipi di test che stai eseguendo qui sono superato/fallito. Se stai cercando di monitorare una risposta nel tempo man mano che invecchia o si degrada, questo non lo gestisce. Stiamo pensando a questo per il futuro, quindi è un buon articolo da aggiungere alla lista dei desideri di JMP.
Il parametro del modello dice con 1-sigma, quindi immagino che potrebbe essere 68% CL o alfa = 0,32?
R: In questo caso, JMP non pensa in termini di sigma utilizzato in una carta di controllo in cui rappresenta il sigma come misura statistica della variabilità del risultato. Ciò non significa che sia distante 1-Sigma dalla media. Invece, quando qui vedi Sigma di 1, JMP presuppone che il valore di Sigma sia 1. Se lo cambi in 2, allora tiene conto di un po' più di incertezza perché il valore di
Sigma è più ampio. Per il tipo di distribuzione delle risposte lognormal, come nell'esempio, questa opzione di valore è Sigma. Se si modifica la distribuzione delle risposte in Weibull, l'opzione non è più Sigma, ma piuttosto Weibull beta.
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