스마트 제조와 린 전환의 물결 속에서 제품과 시스템의 "신뢰성"은 더 이상 전통적인 품질 관리 지표가 아니라 고객 만족, 브랜드 신뢰도, 운영 효율성에 영향을 미치는 핵심 경쟁력입니다. 소비자용 전자제품과 자동차 부품부터 산업 장비와 반도체 제품에 이르기까지 신뢰성 분석은 엔지니어링 팀에 꼭 필요하고 중요한 역량으로 빠르게 자리잡고 있습니다.
신뢰성이란 지정된 시간 및 사용 조건에서 제품이 고장 없이 작동할 수 있는 능력을 말합니다. 데이터 분석의 관점에서 우리는 일반적으로 "수명 분포 모델"을 사용하여 제품의 고장 시간 분포를 설명합니다. 가장 흔한 분포는 와이블 분포로, 이는 다양한 시점에서의 실패율과 위험 함수를 정확하게 설명할 수 있습니다.
실제 작업에서 신뢰성 엔지니어는 종종 다음 세 가지 유형의 데이터에 직면합니다.
- 완전한 관찰 데이터 : 특정 시점에서 제품의 실패 이벤트를 기록합니다.
- 우측 중도절단된 데이터 : 관찰 기간이 끝날 때 제품이 아직 만료되지 않았습니다.
- 가속 수명 시험 데이터 : 더욱 엄격한 조건에서 제품 고장 과정을 시뮬레이션합니다.
이러한 데이터는 제품 수명을 예측하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 예비 부품 비축 및 유지 관리 주기 계획과 같은 애플리케이션을 지원하여 위험을 줄이고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
왜 수명 분석이 필요한가요? 사례 연구를 살펴보겠습니다.
팬 제품을 예로 들어, 일부 완전한 고장 이벤트와 일부 오른쪽에서 삭제된 데이터를 포함하여 70명의 팬에 대한 수명 데이터를 수집했다고 가정해 보겠습니다. 이 데이터를 사용하면 " 6000 시간 전에 몇 개의 팬이 고장날까?"와 같은 질문을 추정하는 수명 분포 모델을 구축할 수 있습니다.
제조업에서 흔히 사용되는 지표는 B10 수명 인데, 이는 10% 의 고장 확률 에 해당하는 제품 수명입니다 . 제품의 B10 값이 고객 요구 사항을 충족하거나 초과할 수 있다면 해당 제품의 신뢰성이 기준을 충족한다는 것을 의미합니다. 그렇지 않은 경우, 제품 설계나 공정을 더욱 개선해야 합니다.
제품이 "낡아 없어질" 때까지 기다릴 수 없나요? 수명 단축을 위한 가속 실험
일부 제품은 정상적인 사용 조건에서도 수개월 또는 수년이 지나야 고장이 나기 때문에 자연적인 방법으로 수명을 관찰하기 어렵습니다. 이 시점에서는 가속 수명 시험이 필요합니다.
예를 들어, 우리는 35Nm의 정상 사용 토크에서 제품의 10%가 고장나는 데 걸리는 시간을 평가하고 싶습니다. 그러나 실제 조건에서 이 비율을 달성하려면 수만 번의 사이클이 필요할 수 있으며, 이는 매우 시간이 많이 소요됩니다. 따라서 우리는 더 높은 토크(예: 50 또는 100 Nm )에서 더 엄격한 테스트를 수행하고 와이불 모델을 사용하여 정상 조건에서의 신뢰성 지표를 추론할 수 있습니다.
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