想象一下，你是一名负责开发新产品的质量工程师。等到产品真正出现故障才进行评估可能需要数月甚至数年，这使得在开发初期评估可靠性变得十分困难。幸运的是，许多产品会随着时间的推移而逐渐老化。例如，手机电池在反复充电后容量会缓慢下降，跑鞋在持续使用后缓冲性能也会逐渐降低。通过测量这种老化程度，你可以深入了解产品可能出现故障的时间点。
经过数小时甚至数天的收集和分析退化数据后，您就可以评估和预测系统可靠性了。当然，接下来可能会出现一些问题：
- 首先，如何确定你正在处理的数据类型？
- 接下来，哪种类型的可靠性分析适合您的数据？
- 最重要的是，如何使用 JMP 高效地进行这些分析？
别担心，深呼吸。在本篇博客中，我们将一步步指导您完成整个流程。首先，我们将讨论不同类型的退化数据，以便您更好地理解已收集的数据。接下来，我们将介绍 JMP 中用于退化分析的相关平台。最后，我们将解释为什么以及何时选择特定平台，以充分利用 JMP 中强大的可靠性和生存分析功能，更详细的讨论将在后续博文中呈现。
在此过程中，我们将探讨以下问题：
- 退化究竟是什么？我们如何衡量它？
- 什么是退化数据？
- 应该如何将协变量纳入退化分析？
- JMP中有哪些降解分析平台可用？
- 如何选择合适的平台来处理您的退化数据？
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图 1. JMP 19 中退化分析的总体流程图。
好了，让我们开始退化分析之旅吧。
什么是降解？
在深入探讨技术细节之前，我们先来大致了解一下“性能下降”的含义。如果您已经熟悉这个术语，可以直接跳到JMP中关于数据和性能下降分析的部分。
理论上，正如 Condra (1993) [1]所指出的，可靠性可以被视为“随时间推移的质量”。在产品的整个生命周期中，其性能很少能保持不变。相反，产品通常会随着时间的推移而逐渐退化。例如，汽车轮胎行驶数千英里后会磨损胎面，空调会随着使用时间的增长而降低效率，切割工具也会随着反复使用而逐渐变钝。最终，产品可能无法再满足其预期的性能要求。这种性能的逐渐下降被称为退化。
传统的寿命试验中，产品会被持续观察直至完全失效，例如灯泡烧毁或电机停止运转。相比之下，退化分析会监测产品性能随时间的变化，并将性能低于预设阈值的产品视为“软失效”，即使产品仍在运行。重要的是，退化现象通常可以在产品实际发生灾难性失效之前很久就被观察到，这为我们提供了一个宝贵的机会，可以比仅依赖传统的失效时间数据更早、更全面地了解产品的可靠性行为。
我们如何衡量性能退化？
既然我们已经了解了什么是性能衰减，下一步就是确定如何测量它。首先，选择一个能够反映产品衰减的性能指标（例如电池容量、光输出或材料强度）作为响应变量。然后，对该指标进行重复测量，时间作为主要预测变量。根据研究的不同，还可以记录或有意改变其他实验因素，例如温度或湿度。这些测量结果共同构成了性能衰减数据。
这些测量数据的采集方式取决于研究设计。例如，有些研究观察同一单元随时间的变化，而另一些研究则在不同的应力条件下测量不同的单元。研究设计的这些差异决定了最终退化数据的结构，并最终决定了分析方法的选择。
退化数据的类型
实际上，劣化数据通常可分为以下几类。其中最常见的两类是：
- 重复测量退化测试（RMDT）数据。
- 加速破坏性退化试验（ADDT）数据。
让我们仔细看看每种类型
1. RMDT 数据
RMDT 数据是指在不损坏设备的情况下，对同一设备进行多次重复测量而获得的数据。由于测量过程是非破坏性的，设备保持功能正常，因此可以持续观察。
例如，假设您正在监测一辆电动汽车的电池容量。每个月，您都会记录同一块电池在正常运行状态下的剩余容量。由于测试过程中电池不会被损坏，因此您可以追踪其容量随时间的逐渐衰减。这是一个典型的RMDT数据示例。
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图 2. 重复测量退化测试示例。
问问自己：你的数据集是否包含同一设备随时间推移采集的多个性能退化测量数据？如果答案是肯定的，那么你的数据很可能属于RMDT类别。这类数据使我们能够实时观察每个设备的退化路径。
2. ADDT 数据
现在考虑ADDT数据。在这种情况下，测量过程是破坏性的，这意味着每个单元只能测量一次。测试本身会损坏单元，因此无法再次观察。为了评估性能退化，我们不再重复测量同一单元随时间的变化，而是使用在不同时间点从不同单元收集的测量数据。
当可以对同一设备重复测量其退化特性而不影响其未来性能时，RMDT 是适用的。相反，当评估会永久性地破坏设备，导致无法重复测量时，则使用 ADDT。由于无法直接观察单个设备的退化路径，因此需要结合多个设备的测量结果来重建退化路径。
例如，考虑测试粘合剂强度在高温下随时间的变化。将多个样品暴露在相同温度下，但暴露时间不同。在指定的暴露时间后，取出一个样品并拉伸直至粘合断裂。断裂粘合所需的力表明了其剩余强度。由于必须破坏粘合才能测量其强度，因此该样品无法再次测试。所以，每次暴露时间都需要不同的样品。可以在多个高温下重复相同的过程以加速其降解。通过结合不同温度和暴露时间下的测量结果，我们可以表征粘合剂随时间推移的降解情况，并预测其在正常使用条件下的性能。
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图 3. 加速破坏性退化试验示例
在退化模型中纳入协变量
在降解研究中，降解不仅取决于时间，还取决于影响整体降解过程的其他因素。当这些协变量随时间变化时，它们被称为动态协变量。
与静态协变量不同，动态协变量能够反映单元特征在整个观察期内的演变过程。它们的历史变化提供了一个暴露概况，有助于描述每个单元所经历的退化情况。
例如，假设两辆车在相似的环境条件下运行。它们的行驶特性，例如速度、制动频率和行驶负荷，可能每天都在变化。一辆车可能在一个时期内频繁进行短途行驶，反复加速和制动，而在另一个时期则进行长途高速公路行驶；另一辆车的使用历史可能有所不同。尽管两辆车在相似的环境条件下运行，但这些不同的使用历史可能导致不同的性能退化路径。这说明了动态协变量的一个关键特征：性能退化可能取决于车辆的使用历史，而不是单一的静态测量值。
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图 4. 动态协变量示例的退化数据
JMP 19 支持哪些平台？
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图 5. JMP 19 中可用的退化分析平台。
JMP 19 中目前可用的退化分析工具位于“分析”菜单下的“可靠性和生存能力”部分。目前有三个主要平台可用于进行退化分析：
- 重复测量退化：用于对同一设备进行多次非破坏性测量。它能够观察每个设备的完整退化过程。
- 破坏性劣化：专为测量过程会损坏或摧毁设备的情况而设计，这意味着每个设备只能测量一次。
- 退化：一个更通用的平台，提供灵活的建模选项，用于分析不同条件下的退化数据。
合适的退化分析方法主要取决于退化数据的收集方式。不同的数据结构可以使用不同的 JMP 平台进行分析，而不同平台的功能也存在一些重叠。
在本系列的第二篇博客中，我们首先重点介绍重复测量退化平台。我们将讨论它的设计用途、工作原理、如何准备用于分析的合适数据，以及这种方法的潜在局限性。
敬请期待！下一篇博客，我们将深入探讨技术细节。
参考
[1] Kromholtz, GA, & Condra, LW (1993). 商业和军用航空航天产品可靠性的新方法：超越军用质量/可靠性标准。质量与可靠性工程国际，9(3)，211-215。
[2] Clark, JM, Min, J., Li, M., Warr, RL, DeHart, SP, King, CB, Lu, L. & Hong, Y. (2026). 质量工程师需要了解的退化模型。质量工程，1-22。
