Duración: 3 días
Introducción:
La confiabilidad ha estado muy presente en la vida cotidiana de los seres humanos y ha ganado cada vez más atención en muchas industrias. JMP se ha dedicado durante muchos años a desarrollar un conjunto integral de plataformas para el análisis de datos de confiabilidad y la ingeniería de confiabilidad. El conjunto no solo admite metodologías maduras y tradicionales, sino que también lidera el desarrollo en la vanguardia de la investigación. Este curso tiene como objetivo enseñar a la audiencia cómo analizar la vida útil del producto y las pruebas aceleradas.
Finalidades:
Este curso cubrirá los métodos estadísticos utilizados en el análisis de confiabilidad y brindará práctica en el uso del software. Durante el curso, los alumnos adquirirán una comprensión integral y profunda de las herramientas estadísticas para diversos problemas de confiabilidad y aprenderán a utilizar JMP para analizarlos. Este curso tiene como objetivo dotar a los alumnos de habilidades listas para usar en sus tareas diarias, lo que les permitirá proporcionar información valiosa para la gestión y la toma de decisiones comerciales.
¿Quién debería asistir?
Este curso está diseñado para aquellos cuyo trabajo está relacionado con la confiabilidad de productos, incluidos estudiantes, profesores, ingenieros de diseño o prueba, gerentes y consultores. Este curso cubrirá teorías estáticas básicas, conceptos complejos de confiabilidad y una guía detallada sobre cómo usar el software, todos ellos esenciales para realizar tareas de confiabilidad comunes o sofisticadas. Los alumnos con diferentes antecedentes pueden beneficiarse de diferentes aspectos del curso. Los alumnos que asistan a este curso ya deben estar familiarizados con el uso básico del software JMP, lo que incluye comprender la estructura de la tabla de datos JMP, el concepto de plataforma JMP y la relación entre la columna de datos y las variables en el cuadro de diálogo de inicio de la plataforma. Para los antecedentes estadísticos, los alumnos deben tener un conocimiento básico de la distribución estadística y la regresión lineal.
Contenido:
• Día 1
o Base del análisis de confiabilidad
o Tipos de datos de confiabilidad y métricas de interés
o Estimaciones no paramétricas e intervalos de confianza
o Distribuciones Weibull y lognormal
o Definición y aplicaciones del diagrama de probabilidad
o Inferencia de máxima verosimilitud, estimaciones paramétricas e intervalos de confianza
o Selección de modelo paramétrico
o Métodos estadísticos bayesianos para confiabilidad
o Modos de fallo y análisis
o Análisis de garantía (bosque de confiabilidad)
o Plan de demostración de confiabilidad y prueba de confiabilidad
• Día 2
o Análisis de datos de pruebas de vida acelerada (ALT)
o Descripción general de los métodos ALT
o Modelos de aceleración basados en la física
o Pruebas de vida aceleradas por temperatura
o ALT con dos variables de aceleración
o Diseño de TODO
o Modelos de estrés variable y de estrés escalonado
o Modelado de degradación
o Degradación acelerada de medidas repetidas
o Análisis bayesiano de la degradación acelerada de medidas repetidas
o Degradación destructiva acelerada.
o Modelo de fatiga (nueva función de JMP 18)
o Descripción general del modelo de fatiga (también conocido como modelado de curva SN)
o Introducción de modelos de fatiga
o Análisis de datos de fatiga
• Día 3
o Análisis de confiabilidad de sistemas no reparables
o Introducción al diagrama de bloques de confiabilidad (RBD)
o Métricas de confiabilidad del sistema
o Componentes de RBD y configuraciones
o Análisis de la confiabilidad del sistema
o Asignación de confiabilidad basada en RBD
o Análisis de confiabilidad de sistemas reparables
o Introducción a la simulación de sistemas reparables (RSS)
o Componentes, eventos y acciones en RSS
o Análisis del tiempo de interrupción basado en RSS
o Planificación presupuestaria basada en RSS
Registro
