Usun, et usaldustööga tegelevatel kolleegidel tekib küsimus: kuidas valida uurimis- ja arendusjärgus proovide arvu? Tootearenduse etapis on paratamatult tootetesti spetsifikatsioonid, mis kirjeldavad, millisele temperatuurivahemikule meie tooted vastata võivad, kui palju põrutus- ja vibratsioonipinge väärtusi need taluvad jne.
Seejärel hakkasime korraldama teste, et kontrollida, kas meie tooted vastavad toote spetsifikatsioonide nõuetele. Niisiis, mitu proovi me iga testitava üksuse puhul testime, enne kui saame öelda, et meie toode vastab meie toote spetsifikatsioonidele?
Jagage minu poolt loetavas raamatus Practical Reliability Engineering tutvustatud meetodit ning jagage ka mõne põhilise töökindluse mõõtmise termini selgitusi ja arvutusjuhtumeid.
Uurimis- ja arendustegevuse etapis katsenäidiste arvu valik
Kõigepealt viidake binoomjaotuse kontseptsioonile: binoomjaotust korratakse n sõltumatus Bernoulli katses. Igas katses on ainult kaks võimalikku tulemust ja see, kas need kaks tulemust ilmnevad, on üksteisele vastandlikud ja üksteisest sõltumatud. Teiste katsete tulemustega pole neil mingit pistmist. Sündmuse toimumise või mitte toimumise tõenäosus jääb igas sõltumatus katses muutumatuks. .
Tootearenduse etapis arvestatakse, et igas testiüksuses iga R&D valimi testitulemuse (sobib) või (ebaõnnestunud) tõenäosus jääb muutumatuks igas sõltumatus testis. Vastavalt binoomjaotuse teooriale tsiteerige praktilist usaldusväärsuse tehnikat 14.3 2 Üksuste jaotuse usaldusväärsuse valem on järgmine:
Ülaltoodud valem eeldab, et rikete arv k=0 ja lihtsustatud valem on järgmine: C=1-R^N; testitavate proovide arv on N=Ln(1-C)/Ln(R); allolev ekraanipilt on tsiteeritud praktilise töökindluse inseneritööst.
Ülaltoodud ekraanipildi näite puhul pange tähele: R tähistab siin toote testi spetsifikatsioonide usaldusväärsuse demonstreerimise tõenäosust. Ärge ajage seda segi eksponentsiaalse jaotuse usaldusväärsusega. R=e^(-λt) eksponentsiaaljaotusest; muutub ajaga. .
Võttes ülaltoodud näite kui R=90% ja C=50%, on uurimis- ja arendustegevuse etapis arvutatud katsenäidiste arv 7. Populaarne tähendus on järgmine: kui valitakse 7 katseproovi, kui kõigi 7 proovi testitulemused läbivad, on 50% kindlus, et meie arendatav toode vastab toote testi spetsifikatsioonidele 90% tõenäosusega (ükskõik kui palju tooteid me tulevikus müüme Turul seni, kuni kõik 7 näidist testitud teadus- ja arendustegevuse etapi läbimisel, võime välismaailmale kinnitada, et oleme 50% kindlad, et 90% turul olevatest toodetest vastavad meie toodete testimisnõuetele. Loomulikult on siin eelduseks tagada, et teadus- ja arendustegevus etapp on Sama mis partii segment).
Pärast raamatu sissejuhatuse lugemist on tööstusautomaatika standardiks R=97% & C=50%, mille tulemuseks on N=23. Mõnel inimesel võib siin tekkida küsimusi, milline osakond määrab R ja C väärtused? Kuidas seda defineerida? See on ka minu küsimus ja see on ka raskus töökindluse ja kvaliteetse töö arendamisel... Näiteks mõne toote uurimis- ja arenduskulud on liiga suured. Tavaliselt pakub projekt uurimis- ja arendustegevuse testimiseks ainult ühte toodet. Kui see selle valimi põhjal testi läbib, saab ta öelda ainult C=50%, R=50%... Usun, et see on ka enamiku ettevõtete praegune olukord...
Usaldusväärsuse mõõtmise põhiterminite selgitus ja arvutusnäited
Hiljuti puutusin tööl kokku kliendiga, kes küsis PPM-i, MTBF-i ja töökindluse tõenäosuse R arvutamise kohta. Ma ei räägi kliendi juhtumist, vaid jagan praktilise töökindluse tehnikas nähtut;
MTBF: rikke vaheline aeg; R(t)=e^(-1/MTBF*t) eksponentsiaalses jaotuses;
PPM: osasid miljoni kohta; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
BX-Life: kui siin on x=10, tähendab see R=90%;
Ülaltoodud näite analüüs: toote B10 eluiga peab olema 5 aastat, mis tähendab, et toote töökindlus pärast 5 aastat on 90%. Näites on see MTTF (MeanTime To Failure), mis rahuldab eksponentsiaalset jaotust. Asendage see ülaltoodud joonisel valemiga 14.2, et saada MTTF=47,5 aastat, mis tähendab aastast rikete määra λ=0,021, (siin tuuakse sisse veel üks väide, kuna MTTF {{10} },5 aastat, siis aastane remondimäär=1/47.5=2,1%, mis on väga kõrge... Tavaliselt jäävad tarbekaubad alla 0,3%...); PPM väärtus on 100,000, mis tähendab, et 5 aasta pärast ebaõnnestub 100,{22}} toodet miljoni kohta.