アンドレ・カロン・ザネジ、シックスシグマ・ブラックベルト、WEGエレクトリック・エクイップメント
Danilo da Silva Toniato、WEG Electric Equipment 社 品質エンジニア
品質保証と顧客ニーズは、信頼性を頻繁に指す厳密な用語です。製品の信頼性向上は、因果関係の理解、顧客の状況を再現し、製品発売期限を超過することなく信頼性の高いデータを適切に生成するテストの開発など、エンジニアにとって様々な課題を伴います。エンジニアリングの専門知識、過去のデータ、そしてラボのリソースを組み合わせ、プロセス、製品、そして重要なアプリケーション変数に基づいて製品寿命を定量化する実験計画法（DOE）を実施しました。DOEプラットフォームから信頼性モジュールと生存モジュールまで、JMPツールを用いて複数の分析を実施することで、チームは製品寿命を重要な要因の関数として記述することができました。その結果、わずか数週間で長年の製品使用をシミュレートできる加速寿命試験が確立され、特定の故障モードの確固たる証拠を提供することが可能になりました。この試験方法と手順が標準化されたことで、WEGモーターズで実装された新技術の検証と妥当性確認に不可欠な要件となり、開発プロセスの最適化と市場投入までの期間短縮につながりました。
このポスターでは、JMPを用いてデータを分析し、加速寿命試験を開発した方法について説明しています。プロジェクトは、以下のステップバイステップのアプローチに従って進められました。
プロジェクト憲章:主要目的と副次目的を理解し、顧客の履歴データ、ラボ リソース、モーターの信頼性、因果関係、環境アプリケーション条件、信頼性データ分析に関する情報と知識を共有するために、多分野にわたるチームが結成されました。
履歴データ分析：履歴データの分析に伴うリスクを把握し、定量化した上で、チームはいくつかの寿命分布を当てはめ、CTF（Cycles to Failure：故障までのサイクル数）のスケールパラメータと形状パラメータを理解しました。形状パラメータとは、主にバスタブ曲線に基づき、実験室試験で再現される故障モードを指します。
DOE計画と分析：故障を再現するために、モーターの信頼性に関する理解は、フォルトツリー解析（FTA）によって提供される因果関係によって裏付けられました。FTAは、製品サイクルを故障まで加速させる方法を定量化するために、計画実験（DOE）に組み込む重要な変数の情報源でした。
結論：結果として、DOEは表面プロファイラーを用いて製品寿命を加速するための最適な条件を提示しました。加速試験では形状パラメータも提供され、過去のデータと比較すると重複が見られました。これは、過去の現場で発生した同じ故障が、管理された条件下で再現されたことを意味します。
実装:テストを加速することで、開発と革新のプロセスが高速化され、製品の信頼性に関する重要な情報が提供されます。
自動生成されたトランスクリプト...
| スピーカー |
トランスクリプト |
| アンドレ・ザネジ |
皆さん、こんにちは。アンドレ・ザネジです。Wegのシックスシグマ・ブラックベルトの資格を取得しています。本日は、洗濯機モーターの信頼性を実証し、定量化するための加速寿命試験の開発についてお話しするために、ディスカバリーサミットにお越しいただきました。 |
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我々は、企業が新しい技術やソリューションを開発する際に、 |
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製品の信頼性を向上させる必要がある場合、いくつかの課題に直面します。 |
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私たちは同じ問題、同じ課題に直面しています。このプロジェクトでは、過去の信頼性データを分析・理解し、定量化する必要があります。 |
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そして、社内の研究所で加速寿命試験を実施し、故障…想定される故障モードを再現する手順を開発しようとしています。基本的に、これを実行することで… |
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最初の2つの方法でモデルを開発します。最初のステップでは、モーターから履歴データを取得します。 |
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JMPの信頼性と生存時間モジュールを使って、モーターの寿命分布を当てはめます。そして、 |
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ワイブル分布を当てはめることで、モーターの信頼性と寿命を理解することができます。また、JMPでは、 |
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生涯分布と適合を使用する |
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異なる故障モードごとに異なる分布を作成しました。これを4つの主要な故障モードについて実施しました。そして比較・分析し、モーターの寿命と信頼性を理解しました。 |
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そして、それを実行することで、スケールと形状のパラメータを理解して定量化することができ、基本的には、故障が発生するにはどのくらいのサイクルが必要かを把握することができました。 |
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また、どのような故障モードに直面しているかを把握するために、社内の検証KPIとのクロスチェックも行いました。 |
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生存率プロットを作成しています。生存率プロットと社内KPIとのクロスチェックにより、確率と故障範囲が適切であったか、データが信頼できるかを把握しています。そして、これらの故障モードをすべて理解することで、 |
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社内テストを開発して、社内テストを加速させることができました。社内テストを加速させることができました。基本的に、それを実行するには、物理特性や環境を理解する必要があります。 |
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私たちのモーターが動作する環境条件 |
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作業中。私たちはフォールトツリー分析を通じてそれを実行しました。基本的には |
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因果関係を理解し、因果関係の中で最も重要な変数を設定することができます。また、JMPを使用して実験を計画することもできます。 |
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故障サイクルにおけるいくつかの変数の影響を定量化するために、私たちは現場での故障をラボで再現しようとしました。そして、実際に再現しました。今後、いくつかの試験を実施します。 |
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テストを行い、実験の結果、モデルを適合させてデータに適合させ、モデル間の関係を理解することができました。 |
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環境とモーターの変数を故障サイクルに関連付け、生存プロットを理解し、表面プロットを整理し、いくつかの変数と故障サイクルの関係を理解します。 |
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モーターの寿命を延ばすために特定のポイントを設定しました。そして、いくつかのサンプルをテストしたところ、 |
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加速寿命試験における社内テストのために、社内結果の寿命分布を設定し適合させます。 |
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いくつかの障害が見られましたが、この実験、これらの加速テストの最後には、過去のデータで見られたのと同じ障害に直面し、それを引き起こしていることを確認する必要があります。 |
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そこで、生存における生涯分布と生存モジュールの信頼性に戻ります。 |
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そしてもう一度、加速寿命テストの内部結果にワイブル分布を当てはめます。 |
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そして、基本的にそれらの形状パラメータ、そのパラメータは、フィラーモードを意味する最良のものに従って、 |
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この情報を過去のデータと照合すると、両方の情報に重複があることがわかります。 |
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内部試験の形状パラメータと履歴データの形状パラメータ間の差異です。これは基本的に、加速寿命試験において同じ故障モードを再現できていないことを意味します。 |
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これは基本的に、新しい技術や新しいデザインが生まれるたびに、この加速寿命試験を実施できるため、より迅速に製品を開発できることを意味します。 |
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モーターの信頼性が向上しているかどうかを定量的に評価できます。これにより、以前よりも迅速に生産し、より迅速に開発を進めることができます。製品開発をより迅速に進めることができるのです。 |
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また、開発プロセスにこのテストを組み込むことで、同じ障害を再現できることを証明するために、技術的なクロスチェックも行いました。JMPを使用して多くの情報を提供し、それを社内テストに組み込むことができました。 |
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による |
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本当に素晴らしいチームです。ご質問がありましたら、お気軽にご連絡ください。メールでも構いません。以上です。 |
