El vídeo se actualizó en mayo de 2024.
Vea cómo:
- Comprender los tipos de problemas que abordan las herramientas de confiabilidad
- Problemas en los que un producto (o proceso) se somete a tensiones repetidas, lo que eventualmente conduce a fallas y el factor estresante puede ser cualquier cosa (por ejemplo, ciclos de voltaje, cargas mecánicas, lavados de automóviles, ciclos de arranque y parada de un motor).
- Problemas en los que un producto (o proceso) se somete a esfuerzos repetidos, lo que provoca una degradación del rendimiento (por ejemplo, desgaste de los neumáticos en comparación con el kilometraje, eficiencia del sistema HVAC en función de la cantidad de ciclos, fuerza de adhesión a lo largo del tiempo, vida útil de los medicamentos)
- Considere las cuestiones abordadas por el análisis de confiabilidad
- ¿Cuando se romperá?
- ¿Cuánto tiempo permanecerán determinados empleados y cuándo se marcharán?
- ¿Cuánto tiempo sobreviven los pacientes con tratamientos médicos?
- ¿Cuál es el patrón de abandono de tarjetas de crédito?
- En Farmacia, ¿cómo establezco mi fecha de vencimiento?
- ¿Cuánto tiempo de garantía debo ofrecer a mis clientes?
- ¿Cuál es un tiempo de reparación típico?
- ¿Cómo puedo unir piezas para dar la mayor confiabilidad a un sistema de piezas?
Sample Size Explores are useful for teliability life testingLas exploraciones de tamaño de muestra son útiles para realizar pruebas de confiabilidad de vida útil.Las exploraciones de tamaño de muestra son útiles para realizar pruebas de confiabilidad de vida útil.
Preguntas y respuestas de Jerry Fish @JerryFish y Don McCormack @DonMcCormack que siguieron a la demostración en vivo, además de preguntas y respuestas de una sesión anterior sobre este tema.
P: ¿Estamos limitados a Weibull de dos parámetros o es una opción de tres parámetros?
R: Las distribuciones que comienzan con TH son las distribuciones de tres parámetros.
P: ¿Cuándo analizamos los perfiladores de Weibull?
R: Cuando se planea utilizar la distribución de Weibull, los controles en la parte superior del informe solo se aplican al gráfico. Para utilizar un generador de perfiles para una distribución específica, es necesario utilizar el ajuste debajo del cuadro de contorno correspondiente.
Profilers display under the section for each Distribution type selected. In this case, we see and can interact with Lognormal Profiler results.Los perfiles se muestran debajo de la sección correspondiente a cada tipo de distribución seleccionado. En este caso, podemos ver los resultados del perfilador lognormal y podemos interactuar con ellos.Los perfiles se muestran debajo de la sección correspondiente a cada tipo de distribución seleccionado. En este caso, podemos ver los resultados del perfilador lognormal y podemos interactuar con ellos.
P: ¿Qué indica el ancho relativo?
A: Relativo al punto en el que se realiza la estimación.
P: Si nuestro tiempo de prueba es en realidad un período de tiempo y no una cantidad de ciclos, ¿las unidades siempre serán horas? ¿JMP siempre lo interpreta de esa manera?
R: Piense en los datos como un valor de uso. No importa si se trata de tiempo, ciclos, millas, etc. En el mismo sentido, las unidades de uso solo importan en lo que respecta a la interpretación.
P: Para la predicción de la degradación, ¿se considera cada dispositivo por separado o existe un modelo común para todos los dispositivos?
R: Tiene la flexibilidad de mirar pendientes y/o intersecciones comunes o separadas.
P: ¿Se puede corregir la pendiente en Distribuciones de Vida cuando se tienen varios conjuntos de datos (grupos)?
R: No estoy seguro de lo que quiere decir con pendiente, está ajustando una distribución de fallas. Dicho esto, puede fijar cualquiera o todos los parámetros de la distribución que elija. Si quiere decir que está probando diferencias entre grupos, puede utilizar Ajustar vida por X, donde X es el grupo.
P: La configuración que mostró parecía funcionar solo para datos censurados por la derecha. ¿Cómo podemos configurar la configuración para la censura por la izquierda y una combinación de derecha e izquierda?
R: Si tiene censura mixta, configure los datos con dos columnas. La primera columna indica el inicio del período y la segunda, el final. Para los datos censurados a la derecha, la columna derecha se configura como faltante. La censura por intervalo tiene un valor para ambas columnas.
P: ¿Este análisis se aplica a muestras destructivas, como sólidos que se almacenan a diferentes temperaturas y necesitan reconstituirse con un tampón para ser analizados?
R: En este caso, se trata de fallas reales, es decir, cuando algo deja de funcionar. Cuando utilizamos una medición como sustituto de una falla (por ejemplo, cuando se forma un cierto porcentaje de degradante), utilizaríamos las plataformas Degradación, Degradación destructiva o Degradación de mediciones repetidas, según se realice una (Degradación/Degradación destructiva) o varias (Degradación/Degradación de mediciones repetidas).
P: ¿Puedes explicar brevemente TH y DS?
A: TH significa umbral. Estos son los modelos de tres parámetros, como el Weibull de tres parámetros. DS es subpoblación defectuosa. En ese caso, se supone que hay una mezcla de artículos con fallas tempranas y artículos con una vida útil considerablemente más larga. El uso de esas distribuciones le dará una distribución única con un parámetro que indica la proporción de fallas tempranas.
P: ¿Puede la plataforma Fit Life by X manejar dos condiciones de acelerador, como aceleración debido a temperatura y aceleración debido a voltaje, al mismo tiempo?
R: Puedes usar Fit Parametric Survival. Presentaremos una sesión completa sobre pruebas de vida acelerada el 25 de agosto de 2023. Considera asistir a la sesión Mastering JMP .
P: ¿Es apropiado utilizar la confiabilidad en el ámbito farmacéutico para un estudio de estabilidad acelerado, utilizando proteínas?
R: En primer lugar, en JMP hay una plataforma de estabilidad. Si no estamos hablando de pruebas aceleradas, se pueden hacer cálculos de vida útil utilizando las capacidades de degradación de JMP. Hemos oído hablar de personas que utilizan la ecuación de Arrhenius para las proteínas, cuando, en cierto sentido, las hornean o aumentan la temperatura hasta que empiezan a desnaturalizarse. No sé si hay o no una guía de la FDA o de la UPC en términos de qué modelos utilizar. La ecuación de Arrhenius de Life by X podría ser una forma de ajustar ese tipo de modelos. También hay que tener en cuenta que si se mide algo como la cantidad de desintegración de la proteína, se estará en el área de análisis de degradación, a diferencia de Life by X, que busca un verdadero fallo.
P: ¿Qué indica “Censor” en el Análisis de Distribución de Vida?
A: El censor indica que el objeto todavía estaba funcionando cuando fue observado por última vez.
P: ¿Qué cambiará si seleccionamos un código de censura diferente?
R: Cuando selecciona un código de censura diferente, cambia las observaciones que corresponden a las observaciones censuradas.
P: En el caso de la distribución de por vida, ¿por qué el riesgo es alto en kilociclos bajos?
R: El riesgo es la relación entre los fallos acumulados y la probabilidad de fallo. Sospecho que es grande porque la probabilidad (es decir, el denominador) es muy pequeña.
P: Veo una pestaña que dice "Factor de aceleración" como parte de la prueba de vida acelerada. ¿JMP calcula el factor de aceleración para usted basándose en datos experimentales? Si es así, ¡es INCREÍBLE!
R: Sí, se basa en los datos y las suposiciones que haces sobre el factor de aceleración (por ejemplo, es Arhhenius).
P: ¿Se utilizaría la sección 'X' para realizar una degradación multivariable?
R: En las plataformas que aceptan múltiples X, se puede modelar una (única) respuesta con múltiples predictores. Existen ciertas plataformas de confiabilidad que permiten hacer eso. Fit Parametric es la más general de ellas.
P: ¿Cómo llegamos al análisis de Estudios de Estabilidad?
R: Está en Degradación (Analizar>Confiabilidad y estabilidad>Degradación), la tercera pestaña del cuadro de diálogo inicial.
P: ¿Hay alguna manera de determinar si una nueva forma de degradación se está produciendo a temperaturas más altas?
R: Es posible. En estos casos, es posible que estés trabajando con mezclas. Life Distribution te permite adaptar mezclas.
P: Si su equipo solo tiene configuraciones discretas, entonces esa sería la forma correcta de hacer el análisis, ¿verdad? 14:49
R: Sí, esa es una forma de hacer el análisis.
P: ¿Es posible realizar un análisis de gráficos de Nevada en JMP?
R: Sí. En Reliability Forecast , el menú de triángulo rojo de Reliability Forecast contiene la opción Guardar datos en formato de tiempo a evento, que guarda Nevada o datos de fechas en una tabla con formato de Hora hasta el evento.
P: Con respecto al intervalo de confianza, sé que JMP 16 puede cambiar el intervalo de confianza en la distribución de vida y en el ajuste de vida por X. ¿Hay alguna manera de cambiar el intervalo de confianza en el ajuste de supervivencia paramétrico? El valor predeterminado es 95 %, en algunos casos, es posible que desee cambiarlo a otros valores, por ejemplo, 75 %. No veo esta opción en el ajuste de vida por X.
R: En Fit Parametric Survival, puedes cambiar tu nivel de Alfa desde la pantalla donde especificas las variables para el análisis. Observa el triángulo rojo principal.
Recursos:
