Beschleunigte Lebensdauertests eignen sich zur Bewertung der Produktzuverlässigkeit von Bauteilen, die über lange Zeiträume zuverlässig funktionieren müssen und bei denen Ausfälle nicht durch Abwarten des normalen Ausfallzeitpunkts toleriert werden dürfen. Die neue JMP 18-Funktion „Beschleunigte Lebensdauertests mit konstanter Belastung“ (CSALT) ermöglicht die Erstellung und Bewertung von Mehrfaktor-Designs mit bis zu drei Beschleunigungsfaktoren. Anschließend kann mithilfe eines JMP-Skripts das Modell „Fit Life by X“ nach der Datenerfassung gestartet werden.
Erfahren Sie, wie Sie interaktiv Faktoren und Testbedingungen identifizieren, Planungswerte für das zugrunde liegende Beschleunigungsmodell festlegen und automatisch drei Testpläne erstellen: Optimal, Kompromiss und Ausgewogen. Lernen Sie, wie Sie die Designdiagnose für jeden Plan interpretieren und Ihre Designs auswählen, bevor Sie diese mit einem einfachen Klick erstellen.
Fragen wurden von Caleb (@calking) und Jacob Rhyne (@jacob_rhyne ) während der Live-Webinar-Demo beantwortet. Weitere Fragen finden Sie am Ende des Videos ab ca. Minute 46:53.
F: Bei den Temperatureinstellungen kann man zwischen Niedrig/Hoch wählen; können wir stattdessen eine Temperaturverteilung verwenden?
A: Die CSALT Design-Plattform erlaubt es Ihnen derzeit nicht, die Verteilung der Faktoren anzugeben, sondern nur die niedrigen/hohen Nutzungsbedingungen und Testbedingungen.
F: Ich konnte in den Faktortransformationen kein Potenzgesetz erkennen. Wie würden wir damit umgehen?
A: Für Potenzgesetzmodelle können Sie die Logarithmus-Transformation in CSALT verwenden. JMP-Systemingenieur Charlie Whitman erläutert dies im Video „Einführung in beschleunigte Lebensdauertests“ etwa ab Minute 25.
Frage: 0,1 (10 %) Wahrscheinlichkeit. Welches Konfidenzintegral wird in diesem Fall verwendet?
A: Standardmäßig ist in CSALT Design der Wert für Alpha auf 0,05 eingestellt. Sie können dies über das Menü „Planvergleiche“ (rotes Dreieck) ändern.
F: Woher stammen die erwarteten Ausfälle? Muss der Benutzer diese im Voraus in seinem System abschätzen?
A: Wenn Sie die Wahrscheinlichkeitseinstellung im Beschleunigungsmodell meinen, ja, diese müsste auf Basis von Vorwissen geschätzt werden. Wenn Sie die erwarteten Ausfälle in der Diagnose meinen, werden diese mithilfe der Einheitenzuordnung multipliziert mit der Ausfallwahrscheinlichkeit berechnet.
F: Ist CSALT für die Lebensdauermodellierung von Halbleitern nützlich?
A: Die hier zugrunde gelegten Modelle sind keine Degradationsmodelle. Die durchgeführten Tests sind bestanden/nicht bestanden. Wenn Sie eine Reaktion im Laufe der Zeit überwachen möchten, während sie altert oder sich verschlechtert, ist dies mit diesem Verfahren nicht möglich. Wir planen, diese Funktion in Zukunft zu implementieren, daher ist es sinnvoll, sie der JMP-Wunschliste hinzuzufügen.
F: Der Modellparameter gibt 1-Sigma an, daher vermute ich, dass es sich um ein 68% CL handeln könnte, oder alpha = 0,32?
A: In diesem Fall betrachtet JMP die Standardabweichung (Sigma) nicht als statistisches Maß für die Streuung der Ergebnisse in einer Kontrollkarte. Es wird nicht angegeben, dass der Wert 1 - Sigma vom Mittelwert entfernt ist. Wenn hier Sigma = 1 angezeigt wird, geht JMP davon aus, dass der Wert von Sigma 1 beträgt. Ändert man den Wert auf 2, berücksichtigt JMP eine etwas größere Unsicherheit, da der Wert von Sigma 2 dann 2 beträgt.
Sigma ist breiter gefasst. Bei der Antwortverteilungsart Lognormal, wie im Beispiel, ist diese Wertoption Sigma. Wenn Sie die Antwortverteilung auf Weibull ändern, ist die Option nicht mehr Sigma, sondern Weibull-Beta.
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