Durata: 3 giorni
Introduzione:
L'affidabilità è stata profondamente coinvolta nella vita quotidiana degli esseri umani e ha guadagnato sempre più attenzione in molti settori. JMP si è dedicata per molti anni allo sviluppo di una suite completa di piattaforme per l'analisi dei dati di affidabilità e l'ingegneria dell'affidabilità. La suite supporta non solo metodologie mature e tradizionali, ma guida anche lo sviluppo in prima linea nella ricerca. Questo corso ha lo scopo di insegnare al pubblico come analizzare la vita del prodotto e i test accelerati.
Scopi:
Questo corso tratterà i metodi statistici utilizzati nell'analisi dell'affidabilità e fornirà pratica pratica nell'uso del software. Durante il corso, i tirocinanti acquisiranno una comprensione completa e approfondita degli strumenti statistici per vari problemi di affidabilità e impareranno come utilizzare JMP per analizzarli. Questo corso mira a dotare i tirocinanti di competenze pronte all'uso per le loro attività quotidiane, consentendo loro di fornire input preziosi per la gestione e le decisioni aziendali.
Chi dovrebbe partecipare:
Questo corso è progettato per coloro il cui lavoro è correlato all'affidabilità del prodotto, inclusi studenti, membri della facoltà, ingegneri di progettazione o collaudo, manager e consulenti. Questo corso coprirà le teorie statiche di base, i concetti di affidabilità complessi e una guida dettagliata su come utilizzare il software, tutti essenziali per realizzare attività di affidabilità comuni o sofisticate. I tirocinanti con background diversi possono trarre vantaggio da diversi aspetti del corso. I tirocinanti che frequentano questo corso dovrebbero già avere familiarità con l'uso di base del software JMP, che include la comprensione della struttura della tabella dati JMP, il concetto di piattaforma JMP e la relazione tra colonna dati e variabili nella finestra di dialogo di avvio della piattaforma. Per il background statistico, i tirocinanti devono avere una conoscenza di base della distribuzione statistica e della regressione lineare.
Contenuto:
• Giorno 1
o Base dell'analisi di affidabilità
o Tipi di dati di affidabilità e metriche di interesse
o Stime non parametriche e intervalli di confidenza
o Distribuzioni di Weibull e lognormali
o Definizione e applicazioni del grafico di probabilità
o Inferenza di massima verosimiglianza, stime parametriche e intervalli di confidenza
o Selezione del modello parametrico
o Metodi statistici bayesiani per l'affidabilità
o Modalità di guasto e analisi
o Analisi della garanzia (foresta di affidabilità)
o Dimostrazione di affidabilità e piano di test di affidabilità
• Giorno 2
o Analisi dei dati del test di vita accelerato (ALT)
o Panoramica dei metodi ALT
o Modelli di accelerazione basati sulla fisica
o Test di durata accelerati dalla temperatura
o ALT con due variabili acceleranti
o Progettazione di TUTTO
o Modelli a sforzo variabile e a sforzo graduale
o Modellazione della degradazione
o Degrado accelerato delle misure ripetute
o Analisi bayesiana della degradazione accelerata delle misure ripetute
o Degradazione distruttiva accelerata.
o Modello di fatica (nuova funzionalità JMP 18)
o Panoramica del modello di fatica (noto anche come modellazione della curva SN)
o Introduzione dei modelli di fatica
o Analisi dei dati sulla fatica
• Giorno 3
o Analisi di affidabilità dei sistemi non riparabili
o Introduzione al diagramma a blocchi di affidabilità (RBD)
o Metriche di affidabilità del sistema
o Componenti di RBD e impostazioni di configurazione
o Analisi dell'affidabilità del sistema
o Allocazione dell'affidabilità basata su RBD
o Analisi di affidabilità dei sistemi riparabili
o Introduzione alla simulazione dei sistemi riparabili (RSS)
o Componenti, eventi e azioni in RSS
o Analisi dei tempi di interruzione basata su RSS
o Pianificazione del budget basata su RSS
Registro
