Immaginate di essere un ingegnere della qualità impegnato nello sviluppo di un nuovo prodotto. Aspettare che i prodotti si guastino potrebbe richiedere mesi o addirittura anni, rendendo difficile valutarne l'affidabilità nelle prime fasi di sviluppo. Fortunatamente, molti prodotti si degradano gradualmente nel tempo. Ad esempio, la batteria di un telefono perde lentamente la sua capacità dopo ripetuti cicli di ricarica, e un paio di scarpe da corsa perde gradualmente la sua ammortizzazione con l'uso continuato. Misurando questo degrado, è possibile ottenere preziose informazioni su quando è probabile che si verifichino guasti.
Dopo ore, o addirittura giorni, di raccolta e analisi dei dati di degrado, siete pronti a valutare e prevedere l'affidabilità del sistema. Naturalmente, potrebbero sorgere diverse domande:
- Innanzitutto, come si determina con che tipo di dati si sta lavorando?
- Successivamente, quale tipo di analisi di affidabilità è più appropriata per i vostri dati?
- E, soprattutto, come è possibile sfruttare in modo efficiente queste analisi utilizzando JMP?
Respira profondamente: non c'è bisogno di preoccuparsi. In questo blog, ti guideremo passo dopo passo attraverso il processo. Inizieremo parlando dei diversi tipi di dati di degrado, in modo che tu possa comprendere meglio i dati che hai raccolto. Successivamente, presenteremo le piattaforme rilevanti in JMP per l'analisi del degrado. Infine, spiegheremo perché e quando scegliere una piattaforma specifica per sfruttare appieno le potenti funzionalità di analisi di affidabilità e sopravvivenza disponibili in JMP, con approfondimenti più dettagliati in articoli del blog separati.
Nel corso del percorso, affronteremo le seguenti questioni:
- Che cos'è il degrado in generale? Come lo misuriamo?
- Che cosa sono i dati di degrado?
- Come dovrebbero essere incorporate le covariate nell'analisi del degrado?
- Quali piattaforme di analisi del degrado sono disponibili in JMP?
- Come si sceglie la piattaforma più adatta per i dati relativi al degrado del suolo?
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Figura 1. Diagramma di flusso generale per l'analisi della degradazione in JMP 19.
Bene, iniziamo il nostro viaggio nell'analisi del degrado.
Che cos'è la degradazione?
Prima di addentrarci nei dettagli tecnici, cerchiamo di definire in generale cosa intendiamo per "degrado". Se hai già familiarità con questo termine, puoi passare direttamente alle sezioni dedicate all'analisi dei dati e del degrado in JMP.
In teoria, come notato da Condra (1993) [1] , l'affidabilità può essere vista come "qualità nel tempo". Nel corso della vita di un prodotto, le sue prestazioni raramente rimangono costanti. Al contrario, i prodotti spesso si degradano gradualmente nel tempo. Ad esempio, uno pneumatico per auto perde il battistrada dopo migliaia di chilometri, un condizionatore d'aria diventa meno efficiente con l'età e un utensile da taglio si smussa gradualmente con l'uso ripetuto. Alla fine, il prodotto potrebbe non soddisfare più i requisiti di prestazione previsti. Questo graduale declino delle prestazioni è noto come degrado .
Nei tradizionali test di durata, i prodotti vengono osservati fino al verificarsi di un guasto completo, come ad esempio la bruciatura di una lampadina o l'arresto di un motore. Al contrario, l'analisi del degrado monitora le prestazioni del prodotto nel tempo e considera un prodotto come avente subito un "guasto lieve" quando le sue prestazioni scendono al di sotto di una soglia predefinita, anche se è ancora funzionante. È importante sottolineare che il degrado può spesso essere osservato ben prima che un prodotto subisca un guasto catastrofico, il che può offrire una preziosa opportunità per comprendere il comportamento in termini di affidabilità in modo più tempestivo e completo rispetto ai soli dati tradizionali sui tempi di guasto.
Come misuriamo il degrado?
Ora che abbiamo compreso cos'è il degrado, il passo successivo è decidere come misurarlo. Innanzitutto, si seleziona come variabile di risposta una caratteristica prestazionale che rifletta il degrado del prodotto (come la capacità della batteria, la resa luminosa o la resistenza del materiale). Questa caratteristica viene quindi misurata ripetutamente nel tempo, con il tempo che funge da principale variabile predittiva. A seconda dello studio, possono essere registrati o variati intenzionalmente anche altri fattori sperimentali, come la temperatura o l'umidità. L'insieme di queste misurazioni costituisce i dati sul degrado.
Le modalità di raccolta di queste misurazioni dipendono dal disegno dello studio. Ad esempio, alcuni studi osservano la stessa unità nel tempo, mentre altri misurano unità diverse in condizioni di stress variabili. Queste differenze nel disegno dello studio determinano la struttura dei dati di degrado risultanti e, in definitiva, la scelta del metodo di analisi.
Tipi di dati di degrado
In pratica, i dati relativi al degrado rientrano generalmente in una delle seguenti categorie. Le due categorie più comuni sono:
- Dati relativi ai test di degrado a misure ripetute (RMDT).
- Dati relativi ai test di degradazione distruttiva accelerata (ADDT).
Analizziamo più da vicino ciascun tipo
1. Dati RMDT
I dati RMDT si ottengono misurando ripetutamente la stessa unità nel tempo senza danneggiarla. Poiché il processo di misurazione non è distruttivo, l'unità rimane funzionante e può essere osservata in modo continuo.
Ad esempio, immaginate di monitorare la capacità della batteria di un veicolo elettrico. Ogni mese, registrate la capacità residua della stessa batteria mentre il veicolo continua a funzionare normalmente. Poiché la batteria non viene distrutta durante il test, potete seguirne il graduale declino nel tempo. Questo è un classico esempio di dati RMDT (Resultable Memory Distance).
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Figura 2. Esempio di test di degrado con misurazioni ripetute.
Chiediti: il tuo set di dati contiene misurazioni multiple del degrado raccolte dalla stessa unità nel tempo? Se la risposta è sì, è probabile che i tuoi dati rientrino nella categoria RMDT. Questo tipo di dati ci permette di osservare il percorso di degrado di ciascuna unità in tempo reale.
2. Dati ADDT
Consideriamo ora i dati ADDT. In questo contesto, il processo di misurazione è distruttivo, il che significa che ogni unità può essere misurata una sola volta. Il test stesso danneggia l'unità, quindi non può essere osservata nuovamente. Invece di misurare ripetutamente la stessa unità nel tempo, il degrado viene valutato utilizzando misurazioni raccolte da unità diverse in momenti diversi.
Il metodo RMDT è appropriato quando la caratteristica di degrado può essere misurata ripetutamente sulla stessa unità senza comprometterne le prestazioni future. Al contrario, il metodo ADDT viene utilizzato quando la valutazione distrugge permanentemente l'unità, rendendo impossibili le misurazioni ripetute. Poiché il percorso di degrado non può essere osservato direttamente su una singola unità, viene ricostruito combinando le misurazioni provenienti da più unità.
Ad esempio, si consideri la possibilità di testare come la resistenza di un legame adesivo cambi nel tempo a temperature più elevate. Diversi campioni vengono esposti alla stessa temperatura, ma per periodi di tempo differenti. Dopo un tempo di esposizione prestabilito, un campione viene rimosso e sottoposto a trazione fino alla rottura del legame. La forza necessaria per rompere il legame indica quanta resistenza ha mantenuto. Poiché il legame deve rompersi per misurarne la resistenza, quel campione non può essere testato nuovamente. È quindi necessario un campione diverso per ogni tempo di esposizione. Lo stesso processo può essere ripetuto a diverse temperature elevate per accelerare la degradazione. Combinando le misurazioni effettuate a diverse temperature e tempi di esposizione, è possibile caratterizzare il modo in cui il legame si degrada nel tempo e prevederne le prestazioni in condizioni di utilizzo normali.
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Figura 3. Esempio di test di degradazione distruttiva accelerata
Incorporazione di covariate nei modelli di degradazione
Negli studi sulla degradazione, quest'ultima può dipendere non solo dal tempo, ma anche da altri fattori che influenzano il processo di degradazione complessivo. Quando queste covariate cambiano nel tempo, vengono definite covariate dinamiche .
A differenza delle covariate statiche, le covariate dinamiche descrivono come le caratteristiche di un'unità si evolvono durante il periodo di osservazione. La loro storia fornisce un profilo di esposizione che può aiutare a caratterizzare il degrado subito da ciascuna unità.
Ad esempio, si considerino due veicoli che operano in condizioni ambientali simili. Le loro caratteristiche di utilizzo, come velocità, frequenza di frenata e carico di guida, possono variare di giorno in giorno. Un veicolo potrebbe essere sottoposto a frequenti brevi tragitti con accelerazioni e frenate ripetute in un determinato periodo, seguiti da viaggi più lunghi in autostrada in un altro, mentre il secondo veicolo potrebbe avere una storia di utilizzo diversa. Sebbene i veicoli operino in condizioni ambientali simili, queste diverse storie di esposizione possono portare a percorsi di degrado differenti. Ciò illustra una caratteristica fondamentale delle covariate dinamiche: il degrado può dipendere dalla storia di esposizione di un'unità, piuttosto che da una singola misurazione statica.
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Figura 4. Esempio di dati di degradazione con covariate dinamiche
Quali piattaforme sono disponibili in JMP 19?
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Figura 5. Piattaforme di analisi del degrado disponibili in JMP 19.
Gli strumenti di analisi del degrado attualmente disponibili in JMP 19 si trovano nel menu Analizza, nella sezione Affidabilità e sopravvivenza. Sono disponibili tre piattaforme principali per condurre analisi del degrado:
- Degradazione mediante misurazioni ripetute: si utilizza quando la stessa unità viene misurata più volte nel tempo mediante un processo non distruttivo. Consente di osservare l'intero percorso di degrado di ciascuna unità.
- Degradazione distruttiva: progettata per situazioni in cui il processo di misurazione danneggia o distrugge l'unità, il che significa che ogni unità può essere misurata una sola volta.
- Degradazione: una piattaforma più generale che offre opzioni di modellazione flessibili per l'analisi dei dati di degrado in diverse condizioni.
L'approccio più appropriato all'analisi del degrado dipende principalmente da come vengono raccolti i dati relativi al degrado stesso. Diverse strutture di dati possono essere analizzate utilizzando diverse piattaforme JMP, con una certa sovrapposizione di funzionalità tra le piattaforme disponibili.
Nel secondo articolo di questa serie, ci concentriamo innanzitutto sulla piattaforma Repeated Measures Degradation. Analizziamo a cosa serve, come funziona, come preparare i dati appropriati per l'analisi e i potenziali limiti di questo approccio.
Restate sintonizzati! Nel prossimo articolo, approfondiremo i dettagli tecnici.
Riferimenti
[1] Kromholtz, GA, & Condra, LW (1993). Un nuovo approccio all'affidabilità dei prodotti aerospaziali commerciali e militari: oltre gli standard di qualità/affidabilità militari. Quality and reliability engineering international, 9(3), 211-215.
[2] Clark, JM, Min, J., Li, M., Warr, RL, DeHart, SP, King, CB, Lu, L. e Hong, Y. (2026). Cosa devono sapere gli ingegneri della qualità sui modelli di degrado. Ingegneria della qualità, 1-22.
