Dans la vague de la fabrication intelligente et de la transformation lean, la « fiabilité » des produits et des systèmes n'est plus un indicateur traditionnel de contrôle qualité, mais un élément clé de la compétitivité qui affecte la satisfaction des clients, la confiance dans la marque et l'efficacité opérationnelle. De l’électronique grand public et des pièces automobiles aux équipements industriels et aux produits semi-conducteurs, l’analyse de fiabilité devient rapidement une capacité indispensable et critique pour les équipes d’ingénierie.
La fiabilité fait référence à la capacité d’un produit à fonctionner sans défaillance dans des conditions de temps et d’utilisation spécifiées. Du point de vue de l'analyse des données, nous utilisons généralement le « modèle de distribution de durée de vie » pour décrire la distribution du temps de défaillance des produits. La distribution la plus courante est la distribution de Weibull , qui peut décrire avec précision le taux d’échec et la fonction de risque à différents moments.
Dans le cadre de leur travail réel, les ingénieurs en fiabilité sont souvent confrontés aux trois types de données suivants :
- Données d’observation complètes : enregistre les événements de défaillance du produit à un moment donné ;
- Données censurées à droite : Le produit n'est pas encore périmé à la fin de la période d'observation.
- Données de test de durée de vie accélérées : simulez le processus de défaillance du produit dans des conditions plus strictes.
Ces données peuvent non seulement être utilisées pour prédire la durée de vie du produit, mais également pour prendre en charge des applications telles que les réserves de pièces de rechange et la planification du cycle de maintenance, réduisant ainsi les risques et améliorant l'efficacité opérationnelle.
Pourquoi avons-nous besoin d’effectuer une analyse de la durée de vie ? Prenons une étude de cas
Prenons l'exemple des produits pour fans, supposons que nous ayons collecté des données sur la vie de 70 fans, y compris certains événements de panne complète et certaines données censurées à droite. Nous pouvons utiliser ces données pour construire un modèle de distribution de durée de vie afin d'estimer des questions telles que « combien de ventilateurs tomberont en panne avant 6 000 heures ? »
Un indicateur courant dans l'industrie manufacturière est la durée de vie B10 , qui est la durée de vie du produit correspondant à une probabilité de défaillance de 10 % . Si la valeur B10 d’un produit peut satisfaire ou dépasser les exigences du client, cela signifie que sa fiabilité répond à la norme ; sinon, une amélioration supplémentaire de la conception du produit ou du processus est nécessaire.
Vous avez hâte que le produit « s’use » ? Des expériences accélérées sur la durée de vie pour aider
Certains produits peuvent prendre des mois, voire des années, à tomber en panne dans des conditions d’utilisation normales, ce qui rend difficile l’observation de leur durée de vie par des moyens naturels. À l’heure actuelle, des tests de durée de vie accélérés sont nécessaires.
Par exemple, nous voulons évaluer le temps nécessaire pour que 10 % des produits tombent en panne sous un couple d’utilisation normal de 35 Nm . Cependant, dans des conditions réelles, atteindre ce rapport peut nécessiter des dizaines de milliers de cycles, ce qui prend beaucoup de temps. Nous pouvons donc effectuer des tests plus stricts à des couples plus élevés (tels que 50 ou 100 Nm ) et utiliser le modèle de Weibull pour déduire les indicateurs de fiabilité dans des conditions normales.
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