Вярвам, че колегите, които се занимават с работа по надеждност, имат въпрос: Как да изберем броя на пробите в етапа на изследване и развитие? В етапа на разработване на продукта неизбежно ще има спецификации за изпитване на продукта, които описват какъв температурен диапазон могат да покрият нашите продукти, колко стойности на удар и вибрация могат да издържат и т.н.
След това започнахме да организираме тестове, за да проверим дали нашите продукти отговарят на изискванията на продуктовите спецификации. Така че за всеки тестов артикул, колко проби тестваме, преди да можем да кажем, че нашият продукт отговаря на нашите продуктови спецификации?
Споделете метод, представен в книгата Practical Reliability Engineering, която чета, и също така споделете обяснението и случаите на изчисление на някои основни термини за измерване на надеждността.
Избор на броя на тестовите проби в етапа на R&D
Първо се обърнете към концепцията за биномно разпределение: биномното разпределение се повтаря n независими опити на Бернули. Има само два възможни изхода във всеки опит и дали двата изхода се случват са противоположни един на друг и независими един от друг. Те нямат нищо общо с резултатите от други опити. Вероятността събитието да се случи или не остава непроменена във всеки независим опит. .
В етапа на разработване на продукта се счита, че вероятността за резултат от теста (успешен) или (неуспешен) на всяка проба за научноизследователска и развойна дейност във всеки тестов елемент остава непроменена във всеки независим тест. Според теорията на биномното разпределение, цитирайте Практическо инженерство за надеждност 14.3 2 Формулата за увереност на разпределението на елементите е следната:
Горната формула предполага, че броят на отказите k=0, а опростената формула е както следва: C=1-R^N; броят на тестовите проби е N=Ln(1-C)/Ln(R); екранната снимка по-долу е цитирана от Practical Reliability Engineering.
За примера на екранна снимка по-горе, имайте предвид: R тук се отнася до вероятността за демонстриране на надеждността на спецификациите за тестване на продукта. Не го бъркайте с надеждността на експоненциалното разпределение. R=e^(-λt) на експоненциално разпределение; променя се с времето. .
Като вземем горния пример като R=90% и C=50%, изчисленият брой тестови проби в етапа на R&D е 7. Популярното значение е следното: когато са избрани 7 тестови проби, ако резултатите от теста на всичките 7 проби са преминали, има 50% увереност, че продуктът, който разработваме, ще отговаря на спецификациите на теста на продукта с 90% вероятност (без значение колко продукта ще продадем в бъдеще На пазара, стига всички 7 проби тествани в етапа на R&D, ние можем да декларираме пред външния свят, че сме 50% уверени, че 90% от продуктите на пазара могат да отговорят на тестовите спецификации на нашите продукти. Разбира се, предпоставката тук е да гарантираме, че R&D етапът е същият като пакетния сегмент).
След като прочетете въведението в книгата, индустриалният стандарт за индустриална автоматизация е да се използва R=97% & C=50%, което води до N=23. Някои хора тук може да имат въпроси, кой отдел определя стойностите на R и C? Как да го определим? Това е и моят въпрос и също е трудност в развитието на надеждността и качествената работа... Например, разходите за изследване и разработка на някои продукти са твърде високи. Обикновено проектът предоставя само един продукт за изследване и тестване. Ако издържи теста въз основа на тази извадка, може да каже само C=50%, R=50%... Вярвам, че това е и текущото положение на повечето компании...
Обяснение на основните термини за измерване на надеждността и примери за изчисление
Наскоро се сблъсках с клиент на работа, който попита за изчисляването на PPM, MTBF и вероятността за надеждност R. Няма да говоря за случая на клиента, но ще споделя какво видях в Practical Reliability Engineering;
MTBF: Междувременно между отказите; R(t)=e^(-1/MTBF*t) в експоненциално разпределение;
PPM: части на милион; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
BX-Life: Ако x=10 тук, това означава R=90%;
Анализ на горния пример: Продуктът изисква животът на B10 да бъде 5 години, което означава, че надеждността на продукта след 5 години е 90%. В примера това е MTTF (средно време до повреда), което удовлетворява експоненциалното разпределение. Заместете го във формула 14.2 на фигурата по-горе, за да получите MTTF=47.5 години, което означава годишната честота на отказ λ=0.021 (тук е въведено друго твърдение, защото MTTF {{10} }.5 години, след това годишният процент на ремонт=1/47.5=2.1%, което е много високо... Обикновено потребителските продукти са под 0,3 %...); PPM стойността е 100,000, което означава, че след 5 години 100,000 продукта на милион ще се провалят.