Durée : 3 jours
Introduction:
La fiabilité est profondément impliquée dans la vie quotidienne des êtres humains et a suscité une attention croissante dans de nombreux secteurs. JMP se consacre depuis de nombreuses années au développement d'une suite complète de plates-formes pour l'analyse des données de fiabilité et l'ingénierie de la fiabilité. La suite prend en charge non seulement les méthodologies matures et traditionnelles, mais est également à la pointe du développement dans la recherche de pointe. Ce cours vise à enseigner au public comment analyser la durée de vie du produit et les tests accélérés.
Finalités :
Ce cours couvrira les méthodes statistiques utilisées dans l'analyse de fiabilité et fournira une pratique pratique de l'utilisation de logiciels. Au cours du cours, les stagiaires acquerront une compréhension complète et approfondie des outils statistiques pour divers problèmes de fiabilité et apprendront à utiliser JMP pour les analyser. Ce cours vise à doter les stagiaires de compétences prêtes à l'emploi pour leurs tâches quotidiennes, leur permettant de fournir des informations précieuses pour la gestion et les décisions commerciales.
À qui s'adresse cette formation :
Ce cours est destiné aux personnes dont le travail est lié à la fiabilité des produits, notamment les étudiants, les professeurs, les ingénieurs concepteurs ou de test, les gestionnaires et les consultants. Ce cours couvrira les théories statiques de base, les concepts de fiabilité complexes et un guide détaillé sur la façon d'utiliser le logiciel, qui sont tous essentiels pour accomplir des tâches de fiabilité courantes ou sophistiquées. Les stagiaires issus de formations différentes peuvent bénéficier de différents aspects du cours. Les stagiaires qui suivent ce cours doivent déjà être familiarisés avec l'utilisation de base du logiciel JMP, ce qui inclut la compréhension de la structure de la table de données JMP, le concept de plate-forme JMP et la relation entre la colonne de données et les variables dans la boîte de dialogue de lancement de la plate-forme. Pour les connaissances statistiques, les stagiaires doivent avoir une compréhension de base de la distribution statistique et de la régression linéaire.
Contenu:
• Jour 1
o Base de l'analyse de fiabilité
o Types de données de fiabilité et mesures d'intérêt
o Estimations non paramétriques et intervalles de confiance
o Distributions de Weibull et log-normales
o Définition et applications du diagramme de probabilité
o Inférence de vraisemblance maximale, estimations paramétriques et intervalles de confiance
o Sélection du modèle paramétrique
o Méthodes statistiques bayésiennes pour la fiabilité
o Modes de défaillance et analyse
o Analyse de garantie (forêt de fiabilité)
o Démonstration de fiabilité et plan de test de fiabilité
• Jour 2
o Analyse des données du test de durée de vie accéléré (ALT)
o Aperçu des méthodes ALT
o Modèles d'accélération basés sur la physique
o Tests de durée de vie accélérés par la température
o ALT avec deux variables accélératrices
o Conception de TOUT
o Modèles à contraintes variables et à contraintes échelonnées
o Modélisation de la dégradation
o Dégradation accélérée par mesures répétées
o Analyse bayésienne de la dégradation accélérée des mesures répétées
o Dégradation destructive accélérée.
o Modèle de fatigue (nouvelle fonctionnalité JMP 18)
o Présentation du modèle de fatigue (également connu sous le nom de modélisation de courbe SN)
o Introduction aux modèles de fatigue
o Analyse des données de fatigue
• Jour 3
o Analyse de fiabilité des systèmes non réparables
o Introduction au diagramme de blocs de fiabilité (RBD)
o Mesures de la fiabilité du système
o Composants de RBD et paramètres de configuration
o Analyse de la fiabilité du système
o Répartition de fiabilité basée sur RBD
o Analyse de fiabilité des systèmes réparables
o Introduction à la simulation de systèmes réparables (RSS)
o Composants, événements et actions dans RSS
o Analyse des temps de panne basée sur RSS
o Planification budgétaire basée sur RSS
Registre
