La vidéo a été mise à jour en mai 2024.
Découvrez comment faire :
- Comprendre les types de problèmes traités par les outils de fiabilité
- Problèmes où un produit (ou un processus) est soumis à des contraintes répétées, conduisant éventuellement à des défaillances, et le facteur de stress peut être n'importe quoi (par exemple, cycles de tension, charges mécaniques, lavages de voiture, cycles de démarrage/arrêt d'un moteur)
- Problèmes où un produit (ou un processus) est soumis à des contraintes répétées, entraînant une dégradation des performances (par exemple, usure des pneus par rapport au kilométrage, efficacité du système CVC sur le nombre de cycles, force d'adhérence au fil du temps, durée de conservation des médicaments)
- Tenir compte des problèmes abordés par l’analyse de fiabilité
- Quand est-ce que ça va casser ?
- Combien de temps certains employés restent-ils et quand partiront-ils ?
- Combien de temps les patients survivent-ils en fonction des traitements médicaux ?
- Quelle est la tendance en matière de désabonnement des cartes de crédit ?
- En Pharma, comment fixer ma date d'expiration ?
- Quelle est la durée de garantie que je dois offrir à mes clients ?
- Quel est le temps de réparation typique ?
- Comment puis-je assembler des pièces pour obtenir la meilleure fiabilité d'un système de pièces ?
Sample Size Explores are useful for teliability life testingLes explorations de taille d'échantillon sont utiles pour les tests de fiabilité de la durée de vieLes explorations de taille d'échantillon sont utiles pour les tests de fiabilité de la durée de vie
Questions et réponses de Jerry Fish @JerryFish et Don McCormack @DonMcCormack qui ont suivi la démonstration en direct, ainsi que des questions-réponses d'une session précédente sur ce sujet.
Q : Sommes-nous limités à la méthode Weibull à deux paramètres ou la méthode à trois paramètres est-elle une option ?
R : Les distributions commençant par TH sont les distributions à trois paramètres.
Q : Quand regardons-nous les profileurs sous Weibull ?
R : Lorsque vous envisagez d'utiliser la distribution de Weibull, les contrôles situés en haut du rapport s'appliquent uniquement au graphique. Pour utiliser un profileur pour une distribution spécifique, vous devez utiliser l'ajustement sous la zone de contour appropriée.
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.Les profils s'affichent sous la section pour chaque type de distribution sélectionné. Dans ce cas, nous voyons et pouvons interagir avec les résultats du profil log-normal.Les profils s'affichent sous la section pour chaque type de distribution sélectionné. Dans ce cas, nous voyons et pouvons interagir avec les résultats du profil log-normal.
Q : Qu'indique la largeur relative ?
A : Par rapport au moment où l’estimation est faite.
Q : Si notre durée de test correspond en réalité à une période de temps et non à un nombre de cycles, les unités seront-elles toujours des heures ? JMP l'interprète-t-il toujours de cette façon ?
A : Considérez les données comme une valeur d'usage. Peu importe qu'il s'agisse de temps, de cycles, de kilomètres, etc. De la même manière, les unités d'usage n'ont d'importance que pour l'interprétation.
Q : Pour la prévision de la dégradation, chaque appareil est-il considéré de manière totalement séparée ou existe-t-il un modèle commun pour tous les appareils ?
R : Vous avez la possibilité d’examiner des pentes et/ou des interceptions communes ou séparées.
Q : Pouvez-vous corriger la pente dans les distributions de vie lorsque vous avez plusieurs ensembles de données (groupes) ?
R : Je ne suis pas sûr de ce que vous entendez par pente, vous ajustez une distribution de défaillance. Cela dit, vous pouvez corriger n'importe lequel ou tous les paramètres de la distribution que vous choisissez. Si vous voulez tester les différences entre les groupes, vous pouvez utiliser Fit Life by X où X est le groupe.
Q : La configuration qu'il a montrée semble fonctionner uniquement pour les données censurées à droite. Comment pouvons-nous configurer la censure à gauche et un mélange de données à droite et à gauche ?
R : Si vous avez une censure mixte, vous configurez les données avec deux colonnes. La première colonne indique le début de la période, la seconde la fin. Pour les données censurées à droite, la colonne de droite est définie comme manquante. La censure par intervalle a une valeur pour les deux colonnes.
Q : Cette analyse s'applique-t-elle aux échantillons destructeurs, comme les solides qui sont stockés à différentes températures et doivent être reconstitués avec un tampon pour être testés ?
R : Dans ce cas, nous avons affaire à de véritables pannes, c'est-à-dire lorsque quelque chose cesse de fonctionner. Lorsque nous utilisons une mesure comme substitut à une panne (par exemple, lorsqu'un certain pourcentage de dégradation se forme), nous utiliserons alors les plates-formes Dégradation, Dégradation destructive ou Dégradation par mesures répétées, selon le moment où une (Dégradation/Dégradation destructive) ou plusieurs (Dégradation/Dégradation par mesures répétées) sont effectuées.
Q : Pouvez-vous expliquer brièvement TH et DS ?
R : TH signifie seuil. Il s'agit des modèles à trois paramètres tels que le Weibull à trois paramètres. DS est une sous-population défectueuse. Dans ce cas, on suppose qu'il existe un mélange d'éléments présentant des défaillances précoces et d'éléments ayant une durée de vie considérablement plus longue. L'utilisation de ces distributions vous donnera une distribution unique avec un paramètre qui indique la proportion de défaillances précoces.
Q : La plateforme Fit Life by X peut-elle gérer deux conditions d'accélérateur, comme l'accélération due à la température et l'accélération due à la tension, en même temps ?
R : Vous pouvez utiliser Fit Parametric Survival. Nous présenterons une session complète consacrée aux tests de durée de vie accélérée le 25 août 2023. Pensez à assister à cette session de maîtrise de JMP .
Q : Est-il approprié d’utiliser la fiabilité dans le domaine pharmaceutique pour une étude de stabilité accélérée, utilisant des protéines ?
R : Tout d’abord, JMP propose une plateforme de stabilité. Si nous ne parlons pas de tests accélérés, vous pouvez effectuer des calculs de durée de conservation à l’aide des fonctionnalités de dégradation de JMP. Nous avons entendu parler de personnes utilisant l’équation d’Arrhenius pour les protéines, lorsque vous les faites cuire ou que vous augmentez la température jusqu’à ce qu’elles commencent à se dénaturer. Je ne sais pas s’il existe des directives de la FDA ou de l’UPC concernant les modèles à utiliser. L’équation d’Arrhenius Life by X pourrait être un moyen d’adapter ces types de modèles. Gardez également à l’esprit que si vous mesurez quelque chose comme la quantité de démêlage de la protéine, cela vous placera dans la zone d’analyse de dégradation par opposition à Life by X, qui recherche une véritable défaillance.
Q : Qu'indique « Censor » dans l'analyse de la distribution de la vie ?
A : Le censeur indique que l'objet fonctionne toujours lors de la dernière observation.
Q : Qu'est-ce qui changera si nous sélectionnons un code de censure différent ?
R : Lorsque vous sélectionnez un code de censure différent, vous modifiez les observations qui correspondent aux observations censurées.
Q : Pour la distribution de la vie, pourquoi le risque est-il élevé à faible kilocycles ?
R : Le risque est le rapport entre les défaillances cumulées et la probabilité de défaillance. Je pense qu'il est élevé parce que la probabilité (c'est-à-dire le dénominateur) est très faible.
Q : Je vois un onglet indiquant « Facteur d'accélération » dans le cadre du test de durée de vie accélérée. JMP calcule-t-il votre facteur d'accélération à votre place en fonction de données expérimentales ? Si c'est le cas, c'est INCROYABLE !
R : Oui, cela est basé sur les données et les hypothèses que vous faites sur le facteur d’accélération (par exemple, il s’agit d’Arhhenius).
Q : La section « X » serait-elle utilisée pour effectuer une dégradation multivariée ?
R : Dans les plateformes qui acceptent plusieurs X, vous pouvez modéliser une (unique) réponse avec plusieurs prédicteurs. Certaines plateformes de fiabilité vous permettent de le faire. Fit Parametric est la plus générale d'entre elles.
Q : Comment accéder à l’analyse des études de stabilité ?
R : Il se trouve sous Dégradation (Analyser > Fiabilité et stabilité > Dégradation), le troisième onglet de la boîte de dialogue initiale.
Q : Existe-t-il un moyen de déterminer si une nouvelle forme de dégradation se produit à des températures plus élevées ?
R : C'est possible. Dans ces cas-là, il se peut que vous ayez affaire à des mélanges. La distribution de vie vous permet d'adapter les mélanges.
Q : Si votre équipement ne dispose que de paramètres discrets, alors ce serait la bonne façon de faire l'analyse, n'est-ce pas ? 14:49
R : Oui, c’est une façon de faire l’analyse.
Q : Est-il possible d'effectuer une analyse graphique du Nevada dans JMP ?
R : Oui. Dans Prévision de fiabilité , le menu triangle rouge Prévision de fiabilité contient l'option Enregistrer les données au format Time to Event, qui enregistre Nevada ou des données de dates dans un tableau formaté Heure vers événement.
Q : Concernant l'intervalle de confiance, je sais que JMP 16 peut modifier l'IC dans la distribution de vie et dans l'ajustement de la vie par X. Existe-t-il un moyen de modifier l'IC dans l'ajustement de survie paramétrique ? La valeur par défaut est de 95 %. Dans certains cas, je souhaiterais peut-être la modifier pour d'autres valeurs, par exemple 75 %. Je ne vois pas cette option dans l'ajustement de la vie par X.
R : Dans Fit Parametric Survival, vous pouvez modifier votre niveau Alpha à partir de l'écran où vous spécifiez les variables à analyser. Voir le triangle rouge principal.
Ressources:
