ビデオは2024年5月に更新されました。
方法をご覧ください:
- 信頼性ツールで対処できる問題の種類を理解する
- 製品（またはプロセス）が繰り返しストレスを受け、最終的に故障につながる問題。ストレス要因は何でもかまいません（例：電圧サイクル、機械的負荷、洗車、モーターの始動/停止サイクル）
- 製品（またはプロセス）が繰り返しストレスを受け、パフォーマンスが低下する問題（例：タイヤの摩耗と走行距離、サイクル数に対する HVAC 効率、時間の経過に伴う接着強度、薬剤の保存期間）
- 信頼性分析で取り上げられる問題を考慮する
- いつ壊れるのでしょうか？
- 特定の従業員はどれくらいの期間勤務し、いつ退職するのでしょうか?
- 医療処置によって患者はどれくらい生存できるのでしょうか?
- クレジットカードの解約パターンは何ですか?
- Pharma では、有効期限をどのように設定すればよいですか?
- 顧客にどれくらいの期間の保証を提供すべきでしょうか?
- 通常の修理時間はどれくらいですか?
- 部品システムの信頼性を最大限に高めるには、どのように部品を組み合わせればよいでしょうか?
Sample Size Explores are useful for teliability life testingサンプルサイズ探索は信頼性寿命テストに役立ちますサンプルサイズ探索は信頼性寿命テストに役立ちます
ライブ デモに続く Jerry Fish @JerryFishと Don McCormack @DonMcCormackによる質疑応答、およびこのトピックに関する以前のセッションからの Q&A。
Q: 2 パラメータの Weibull に限定されますか、それとも 3 パラメータもオプションですか?
A: TH で始まる分布は 3 パラメータ分布です。
Q: ワイブルのプロファイラーはいつ確認するのですか?
A: ワイブル分布を使用する予定の場合、レポートの上部にあるコントロールはグラフにのみ適用されます。特定の分布のプロファイラーを使用するには、適切なアウトライン ボックスの下のフィットを使用する必要があります。
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.プロファイラーは、選択した各分布タイプのセクションの下に表示されます。この場合、対数正規分布プロファイラーの結果を表示し、操作することができます。プロファイラーは、選択した各分布タイプのセクションの下に表示されます。この場合、対数正規分布プロファイラーの結果を表示し、操作することができます。
Q: 相対幅は何を示していますか?
A: 見積りが行われた時点を基準とします。
Q: テスト時間が実際にはサイクル数ではなく期間である場合、単位は常に時間になりますか? JMP は常にそのように解釈しますか?
A: データは使用量の値として考えてください。時間、サイクル、マイルなど、何であっても問題ありません。同様に、使用量の単位は解釈の場合にのみ重要になります。
Q: 劣化予測では、各デバイスは完全に別々に考慮されますか、それともすべてのデバイスに共通のモデルがありますか
A: 共通の傾きや切片、または個別の傾きや切片のいずれかを調べる柔軟性があります。
Q: 複数のデータセット (グループ) がある場合、Life Distributions の傾きを修正できますか?
A: 傾斜の意味がよくわかりません。故障分布を当てはめているのです。とはいえ、選択した分布のパラメータの一部またはすべてを固定することはできます。グループ間の差異をテストする場合は、Fit Life by X (X はグループ) を使用するとよいでしょう。
Q: 彼が示した設定は、右側の検閲データに対してのみ機能するようです。左側の検閲と、右側と左側の混合データに対してはどのように設定すればよいですか?
A: 混合打ち切りの場合、データを 2 つの列で設定します。最初の列は期間の開始を示し、2 番目の列は終了を示します。右側打ち切りデータの場合、右側の列は欠損値に設定されます。区間打ち切りの場合、両方の列に値が設定されます。
Q: この分析は、異なる温度で保管され、テストするためにバッファーで再構成する必要がある固体などの破壊的なサンプルに適用されますか?
A: この場合、私たちは真の故障、つまり何かが機能しなくなった場合を扱っています。故障の代用として測定を使用する場合 (たとえば、劣化物が一定の割合で形成される場合)、1 つ (劣化/破壊的劣化) または複数 (劣化/繰り返し測定劣化) がいつ行われるかに応じて、劣化、破壊的劣化、または繰り返し測定劣化のプラットフォームを使用します。
Q: TH と DS について簡単に説明していただけますか?
A: TH は閾値の略です。これらは 3 パラメータ ワイブルなどの 3 パラメータ モデルです。DS は不良品のサブポピュレーションです。その場合、初期故障品と寿命がかなり長い品が混在しているという仮定があります。これらの分布を使用すると、初期故障の割合を示すパラメータを持つ単一の分布が得られます。
Q: Fit Life by X プラットフォームは、温度による加速と電圧による加速など、2 つの加速条件を同時に処理できますか?
A: Fit Parametric Survival を使用できます。2023 年 8 月 25 日に加速寿命試験を網羅したセッション全体を紹介します。Mastering JMP セッションへの参加を検討してください。
Q: タンパク質を使用した加速安定性試験に医薬品の信頼性を使用することは適切ですか?
A: まず、JMP には安定性プラットフォームがあります。加速試験の話でなければ、JMP の劣化機能を使用して保存期間の計算を行うことができます。タンパク質を焼いたり、熱を加えて変性させたりする場合に、タンパク質にアレニウスの式を使用する人がいると聞きました。どのモデルを使用するかについて FDA または UPC のガイダンスがあるかどうかはわかりません。Life by X アレニウスの式は、これらのタイプのモデルを適合させる 1 つの方法である可能性があります。また、タンパク質の分解量などを測定する場合は、真の故障を探す Life by X ではなく、劣化分析の領域に入ることに注意してください。
Q: ライフ分布解析における「検閲」とは何を示していますか?
A: センサーは、オブジェクトが最後に観察されたときにまだ機能していることを示します。
Q: 別の検閲コードを選択した場合、何が変わりますか?
A: 別の検閲コードを選択すると、検閲された観測値に対応する観測値が変更されます。
Q: ライフディストリビューションの場合、低キロサイクルで危険性が高くなるのはなぜですか?
A: ハザードは、累積故障数と故障確率の比率です。確率 (つまり分母) が非常に小さいため、ハザードは大きいと思われます。
Q: 加速寿命テストの一部として「加速係数」というタブがあります。JMP は実験データに基づいて加速係数を計算してくれるのでしょうか? もしそうなら、それは素晴らしいことです!
A: はい、それはデータと加速係数についての仮定（例えば、アルレニウス）に基づいています。
Q: 「X」セクションは多変量劣化を行うために使用されますか?
A: 複数の X を取るプラットフォームでは、複数の予測子を使用して (単一の) 応答をモデル化できます。それが可能な信頼性プラットフォームがいくつかあります。Fit Parametric はその中で最も一般的なものです。
Q: 安定性研究分析にはどのようにアクセスすればよいですか?
A: 最初のダイアログの 3 番目のタブである「劣化」（「分析」>「信頼性と安定性」>「劣化」）の下にあります。
Q: 高温時に新しい形態の劣化が始まっているかどうかを判断する方法はありますか?
A: 可能です。このような場合、混合物を扱うことになるかもしれません。Life Distribution を使用すると、混合物を適合させることができます。
Q: 機器に個別の設定しかない場合は、それが分析を行う正しい方法ですよね?? 14:49
A: はい、それは分析を行う一つの方法です。
Q: JMP でネバダ チャート分析を行うことは可能ですか?
A: はい。 信頼性予測では、信頼性予測の赤い三角のメニューに「イベントまでの時間形式でデータを保存」オプションがあり、 ネバダ州 または、イベントまでの時間形式でフォーマットされたテーブル内の日付データ。
Q: 信頼区間に関して、JMP 16 では寿命分布と「Fit Life by X」の CI を変更できることは知っています。パラメトリック生存適合の CI を変更する方法はありますか? デフォルトは 95% ですが、場合によっては、75% などの他の値に変更したい場合があります。「Fit Life by X」にこのオプションが表示されません。
A: Fit Parametric Survival では、分析の変数を指定する画面からアルファ レベルを変更できます。メインの赤い三角形を参照してください。
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