가속 수명 테스트는 장기간 성능을 발휘해야 하고 고장이 정상적인 속도로 발생할 때까지 기다릴 여유가 없는 부품의 제품 신뢰성을 평가하는 데 유용합니다. 새로운 JMP 18 CSALT(Constant Stress Accelerated Lifetime Testing) 특수 목적 DOE 기능을 사용하면 최대 3개의 가속 요인에 대한 다중 요인 설계를 생성 및 평가한 다음 데이터가 생성된 후 JMP 스크립트를 사용하여 Fit Life by X 모델을 시작할 수 있습니다. 모은.
요인과 테스트 조건을 대화식으로 식별하고, 기본 가속 모델에 대한 계획 값을 지정하고, 최적, 절충, 균형의 세 가지 테스트 계획을 자동으로 생성하는 방법을 알아보세요. 간단한 버튼 클릭으로 디자인을 만들기 전에 각 계획에 대한 디자인 진단을 해석하고 디자인을 선택하는 방법을 확인하십시오.
라이브 웹 세미나 데모 중에 Caleb @calking 과 Jacob Rhyne @jacob_rhyne 이 질문에 답변했습니다. 추가 질문은 영상 마지막 부분에 있습니다(~46:53).
Q: 사용 온도 조건을 사용하면 낮음/높음을 선택할 수 있습니다. 대신 임시 분포를 사용할 수 있나요?
A: CSALT 디자인 플랫폼에서는 현재 요인 분포를 지정할 수 없으며 단지 낮은/높은 사용량 및 테스트 조건만 지정할 수 있습니다.
Q: 요인 변환에서 거듭제곱 법칙을 보지 못했습니다. 우리는 그것을 어떻게 처리할까요?
A: 거듭제곱 모델의 경우 CSALT에서 로그 변환을 사용할 수 있습니다. JMP 시스템 엔지니어인 Charlie Whitman은 가속 수명 테스트 동영상의 25분쯤에 이에 대해 논의합니다.
Q: 0.1(10%) 확률입니다. 이 경우 어떤 Confidence Integral이 사용됩니까?
A: 기본적으로 CSALT 디자인은 알파=0.05로 설정됩니다. '계획 비교' 빨간색 삼각형 메뉴를 사용하여 이를 변경할 수 있습니다.
Q: 예상 실패는 어디에서 발생합니까? 사용자가 시스템에서 선험적으로 추정해야 하는 것입니까?
A: 가속 모델 설정에서 확률 설정에 대해 문의하는 경우, 예, 사전 지식을 기반으로 한 추정이어야 합니다. 진단에서 예상되는 실패에 대해 묻는 경우 이는 단위 할당 * 실패 확률을 사용하여 계산됩니다.
Q: CSALT는 반도체 수명 모델링에 유용합니까?
A: 여기서 가정하고 있는 모델은 성능 저하 모델이 아닙니다. 여기서 실행 중인 테스트 유형은 통과/실패입니다. 시간이 지남에 따라 응답이 오래되거나 저하됨에 따라 응답을 모니터링하려는 경우 이 방법으로는 처리할 수 없습니다. 앞으로도 이를 기대하고 있으니 JMP 위시리스트에 추가해도 좋은 아이템입니다.
Q: 모델 매개변수에 1-시그마가 포함되어 있으므로 68% CL 또는 알파 = 0.32가 될 것 같습니다.
답변: 이 경우 JMP는 시그마를 결과 변동성의 통계적 측정값으로 나타내는 관리도에 사용되는 시그마의 관점에서 생각하지 않습니다. 평균에서 1-시그마만큼 떨어져 있다는 뜻은 아닙니다. 대신 여기에 시그마 1이 표시되면 JMP는 시그마 값을 1로 가정합니다. 이 값을 2로 변경하면 불확실성이 조금 더 커집니다.
시그마가 더 넓습니다. 예제에서처럼 응답 분포 유형이 로그 정규인 경우 이 값 옵션은 시그마입니다. 반응 분포를 Weibull로 변경하면 옵션은 더 이상 Sigma가 아니라 Weibull 베타가 됩니다.
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