Verjamem, da imajo kolegi, ki se ukvarjajo z delom na področju zanesljivosti, vprašanje: Kako izbrati število vzorcev v fazi raziskav in razvoja? V fazi razvoja izdelka bodo neizogibno prisotne specifikacije testiranja izdelka, ki opisujejo, kakšno temperaturno območje lahko dosežejo naši izdelki, kolikšne vrednosti udarcev in vibracij lahko prenesejo itd.
Nato smo začeli organizirati teste, da bi preverili, ali naši izdelki izpolnjujejo zahteve specifikacij izdelka. Torej, koliko vzorcev testiramo za vsak izdelek, preden lahko rečemo, da naš izdelek ustreza našim specifikacijam izdelka?
Delite metodo, predstavljeno v knjigi Praktični inženiring zanesljivosti, ki jo berem, ter delite razlago in primere izračuna nekaterih osnovnih izrazov merjenja zanesljivosti.
Izbira števila testnih vzorcev v fazi raziskav in razvoja
Najprej se obrnite na koncept binomske porazdelitve: binomska porazdelitev se ponovi v neodvisnih Bernoullijevih poskusih. V vsakem poskusu sta možna samo dva izida in ali se zgodita, sta si nasprotna in neodvisna drug od drugega. Nimajo nobene zveze z rezultati drugih poskusov. Verjetnost, da se dogodek zgodi ali ne, ostane nespremenjena v vsakem neodvisnem poskusu. .
V fazi razvoja izdelka se šteje, da verjetnost rezultata testa (uspešno) ali (neuspešno) vsakega vzorca raziskav in razvoja v vsaki postavki preskusa ostane nespremenjena v vsakem neodvisnem testu. V skladu s teorijo binomske porazdelitve citiraj Praktični inženiring zanesljivosti 14.3 2 Formula za zaupanje porazdelitve postavk je naslednja:
Zgornja formula predpostavlja, da je število napak k=0, poenostavljena formula pa je naslednja: C=1-R^N; število testnih vzorcev je N=Ln(1-C)/Ln(R); spodnji posnetek zaslona je citiran iz Practical Reliability Engineering.
Opomba za zgornji primer posnetka zaslona: R se tukaj nanaša na verjetnost dokazovanja zanesljivosti specifikacij preskusa izdelka. Ne zamenjujte ga z zanesljivostjo eksponentne porazdelitve. R=e^(-λt) eksponentne porazdelitve; spreminja s časom. .
Če vzamemo zgornji primer kot R=90% in C=50%, je izračunano število preskusnih vzorcev v fazi raziskav in razvoja 7. Priljubljeni pomen je naslednji: ko je izbranih 7 preskusnih vzorcev, če rezultati testiranja vseh 7 vzorcev so uspešni, obstaja 50-odstotno zaupanje, da bo izdelek, ki ga razvijamo, z 90-odstotno verjetnostjo ustrezal specifikacijam testa izdelka (ne glede na to, koliko izdelkov bomo prodali v prihodnosti na trgu, dokler je vseh 7 vzorcev preizkušen na stopnji raziskav in razvoja, lahko zunanjemu svetu izjavimo, da smo 50 % prepričani, da lahko 90 % izdelkov na trgu izpolni testne specifikacije naših izdelkov. Seveda je tukaj predpostavka zagotoviti, da raziskave in razvoj stopnja je enaka paketnemu segmentu).
Po branju uvoda v knjigi je industrijski standard za industrijsko avtomatizacijo uporaba R=97% & C=50%, kar povzroči N=23. Nekateri tukaj imajo morda vprašanja, kateri oddelek določa vrednosti R in C? Kako ga definirati? To je tudi moje vprašanje in je tudi težava pri razvoju zanesljivosti in kakovosti dela ... Na primer, stroški raziskav in razvoja nekaterih izdelkov so previsoki. Običajno bo projekt zagotovil samo en izdelek za raziskovalno in razvojno testiranje. Če prestane test na podlagi tega vzorca, lahko reče le C=50%, R=50% ... Mislim, da je to tudi trenutno stanje večine podjetij ...
Razlaga osnovnih izrazov merjenja zanesljivosti in primerov izračuna
Pred kratkim sem pri delu naletel na stranko, ki je spraševala o izračunu PPM, MTBF in verjetnosti zanesljivosti R. Ne bom govoril o primeru stranke, ampak bom povedal, kar sem videl v Praktični inženiring zanesljivosti;
MTBF: Vmesni čas med napakami; R(t)=e^(-1/MTBF*t) v eksponentni porazdelitvi;
PPM: Deli na milijon; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
BX-Life: Če tukaj x=10, to pomeni R=90%;
Analiza zgornjega primera: izdelek zahteva življenjsko dobo B10 5 let, kar pomeni, da je zanesljivost izdelka po 5 letih 90 %. V primeru je to MTTF (MeanTime To Failure), ki ustreza eksponentni porazdelitvi. Zamenjajte ga s formulo 14.2 na zgornji sliki, da dobite MTTF=47.5 let, kar pomeni letno stopnjo napak λ=0.021 (tu je uvedena še ena izjava, ker MTTF {{10} }.5 let, nato letna stopnja popravila=1/47.5=2.1%, kar je zelo visoko ... Običajno so potrošniški izdelki nižji od 0,3 % ...); vrednost PPM je 100,000, kar pomeni, da bo po 5 letih 100,000 izdelkov na milijon neuspešnih.