想像一下，你是負責開發新產品的品質工程師。等到產品真正故障才進行評估可能需要數月甚至數年，這使得在開發初期評估可靠性變得十分困難。幸運的是，許多產品會隨著時間的推移而逐漸老化。例如，手機電池在重複充電後容量會緩慢下降，跑鞋在持續使用後緩衝性能也會逐漸降低。透過測量這種老化程度，你可以深入了解產品可能故障的時間點。
經過數小時甚至數天的收集和分析退化資料後，您就可以評估和預測系統可靠性了。當然，接下來可能會出現一些問題：
- 首先，如何確定你正在處理的資料類型？
- 接下來，哪種類型的可靠性分析適合您的資料？
- 最重要的是，如何使用 JMP 有效率地進行這些分析？
別擔心，深呼吸。在本篇部落格中，我們將一步步引導您完成整個流程。首先，我們將討論不同類型的退化數據，以便您更好地理解已收集的數據。接下來，我們將介紹 JMP 中用於退化分析的相關平台。最後，我們將解釋為什麼以及何時選擇特定平台，以充分利用 JMP 中強大的可靠性和生存分析功能，更詳細的討論將在後續部落格文章中呈現。
在此過程中，我們將探討以下問題：
- 什麼是效能退化？我們如何衡量效能退化？
- 什麼是退化數據？
- 應該如何將協變數納入退化分析？
- JMP中有哪些降解分析平台可用？
- 如何選擇合適的平台來處理您的退化資料？
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圖 1. JMP 19 中退化分析的整體流程圖。
好了，讓我們開始退化分析之旅。
什麼是降解？
在深入探討技術細節之前，我們先來大致了解一下「效能下降」的意思。如果您已經熟悉這個術語，可以直接跳到JMP中關於資料和效能下降分析的部分。
理論上，正如 Condra (1993) [1]所指出的，可靠性可以被視為「隨時間推移的品質」。在產品的整個生命週期中，其性能很少能保持不變。相反，產品通常會隨著時間的推移而逐漸退化。例如，汽車輪胎行駛數千英里後會磨損胎面，空調會隨著使用時間的增長而降低效率，切割工具也會隨著重複使用而逐漸變鈍。最終，產品可能無法再滿足其預期的性能要求。這種性能的逐漸下降被稱為退化。
在傳統的壽命測試中，產品會被持續觀察直到完全失效，例如燈泡燒毀或馬達停止運轉。相較之下，退化分析會監測產品性能隨時間的變化，並將性能低於預設閾值的產品視為“軟失效”，即使產品仍在運行。重要的是，退化現象通常可以在產品實際發生災難性失效之前很久就被觀察到，這為我們提供了一個寶貴的機會，可以比僅依賴傳統的失效時間數據更早、更全面地了解產品的可靠性行為。
我們如何衡量效能退化？
既然我們已經了解了什麼是效能衰減，下一步就是確定如何測量它。首先，選擇一個能夠反映產品衰減的性能指標（例如電池容量、光輸出或材料強度）作為反應變數。然後，對該指標進行重複測量，時間作為主要預測變數。根據研究的不同，也可以記錄或有意改變其他實驗因素，例如溫度或濕度。這些測量結果共同構成了性能衰減數據。
這些測量數據的採集方式取決於研究設計。例如，有些研究觀察同一單元隨時間的變化，而有些研究則在不同的應力條件下測量不同的單元。研究設計的這些差異決定了最終退化資料的結構，並最終決定了分析方法的選擇。
退化資料的類型
實際上，劣化資料通常可分為以下幾類。其中最常見的兩大類是：
- 重複測量退化測試（RMDT）數據。
- 加速破壞性退化試驗（ADDT）數據。
讓我們仔細看看每種類型
1. RMDT 數據
RMDT 資料是指在不損壞設備的情況下，對相同設備進行多次重複測量而獲得的資料。由於測量過程是非破壞性的，設備保持功能正常，因此可以持續觀察。
例如，假設您正在監測一輛電動車的電池容量。每個月，您都會記錄同一顆電池在正常運作狀態下的剩餘容量。由於測試過程中電池不會損壞，因此您可以追蹤其容量隨時間的逐漸衰減。這是一個典型的RMDT資料範例。
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圖 2. 重複測量退化測試範例。
問問自己：你的資料集是否包含同一裝置隨時間推移所收集的多個效能退化測量資料？如果答案是肯定的，那麼你的數據很可能屬於RMDT類別。這類數據使我們能夠即時觀察每個設備的退化路徑。
2. ADDT 數據
現在考慮ADDT數據。在這種情況下，測量過程是破壞性的，這意味著每個單位只能測量一次。測試本身會損壞單元，因此無法再次觀察。為了評估效能退化，我們不再重複測量同一單元隨時間的變化，而是使用在不同時間點從不同單元收集的測量資料。
當可以對同一設備重複測量其退化特性而不影響其未來性能時，RMDT 是適用的。相反，當評估會永久性地破壞設備，導致無法重複測量時，則使用 ADDT。由於無法直接觀察單一裝置的退化路徑，因此需要結合多個裝置的測量結果來重建退化路徑。
例如，考慮測試黏合劑強度在高溫下隨時間的變化。將多個樣品暴露在相同溫度下，但暴露時間不同。在指定的暴露時間後，取出一個樣品並拉伸直至粘合斷裂。斷裂黏合所需的力表明了其剩餘強度。由於必須破壞黏合才能測量其強度，因此該樣品無法再次測試。所以，每次暴露時間都需要不同的樣品。可以在多個高溫下重複相同的過程以加速其降解。透過結合不同溫度和暴露時間下的測量結果，我們可以表徵黏合劑隨時間推移的降解情況，並預測其在正常使用條件下的性能。
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圖 3. 加速破壞性退化試驗範例
在退化模型中納入協變量
在降解研究中，降解不僅取決於時間，還取決於影響整體降解過程的其他因素。當這些協變數隨時間變化時，它們被稱為動態協變數。
與靜態協變數不同，動態協變數能夠反映單元特徵在整個觀察期內的演變過程。它們的歷史變化提供了一個暴露概況，有助於描述每個單元所經歷的退化情況。
例如，假設兩輛車在相似的環境條件下運作。它們的行駛特性，例如速度、煞車頻率和行駛負荷，可能每天都在變化。一輛車可能在一個時期內頻繁進行短途行駛，反覆加速和製動，而在另一個時期則進行長途高速公路行駛；另一輛車的使用歷史可能有所不同。儘管兩輛車在相似的環境條件下運行，但這些不同的使用歷史可能導致不同的效能退化路徑。這說明了動態協變量的一個關鍵特徵：性能退化可能取決於車輛的使用歷史，而不是單一的靜態測量值。
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圖 4. 動態協變數範例的退化數據
JMP 19 支援哪些平台？
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圖 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於「分析」選單下的「可靠性和生存能力」部分。目前有三個主要平台可用於進行退化分析：
- 重複測量退化：用於對同一設備進行多次非破壞性測量。它能夠觀察每個設備的完整退化過程。
- 破壞性劣化：專為測量過程會損壞或摧毀設備的情況而設計，這意味著每個設備只能測量一次。
- 退化：一個更通用的平台，提供靈活的建模選項，用於分析不同條件下的退化資料。
合適的退化分析方法主要取決於退化資料的收集方式。不同的資料結構可以使用不同的 JMP 平台進行分析，而不同平台的功能也存在一些重疊。
在本系列的第二篇部落格中，我們首先將重點放在重複測量退化平台。我們將討論它的設計用途、工作原理、如何準備用於分析的合適數據，以及這種方法的潛在限制。
敬請期待！下一篇博客，我們將深入探討技術細節。
參考
[1] Kromholtz, GA, & Condra, LW (1993). 商業與軍用航空航太產品可靠性的新方法：超越軍用品質/可靠性標準。品質與可靠性工程國際，9(3)，211-215。
[2] Clark, JM, Min, J., Li, M., Warr, RL, DeHart, SP, King, CB, Lu, L. & Hong, Y. (2026). 品質工程師需要了解的退化模型。品質工程，1-22。
