Uzskatu, ka kolēģiem, kas nodarbojas ar uzticamības darbu, rodas jautājums: kā izvēlēties paraugu skaitu pētniecības un izstrādes stadijā? Produkta izstrādes posmā neizbēgami būs produktu testēšanas specifikācijas, kurās aprakstīts, kādam temperatūras diapazonam var atbilst mūsu produkti, cik lielu triecienu un vibrācijas sprieguma vērtību tie var izturēt utt.
Pēc tam mēs sākām organizēt testus, lai pārbaudītu, vai mūsu produkti atbilst produkta specifikāciju prasībām. Tātad, cik daudz paraugu mēs pārbaudām katram testa vienumam, lai varētu teikt, ka mūsu produkts atbilst mūsu produkta specifikācijām?
Pastāstiet par metodi, kas ir ieviesta grāmatā "Praktiskās uzticamības inženierija", ko es lasu, kā arī pastāstiet par dažu pamata uzticamības mērīšanas terminu skaidrojumiem un aprēķinu gadījumiem.
Pārbaudāmo paraugu skaita atlase pētniecības un attīstības stadijā
Vispirms atsaucieties uz binomiālā sadalījuma jēdzienu: binomiālais sadalījums tiek atkārtots n neatkarīgos Bernulli izmēģinājumos. Katrā izmēģinājumā ir tikai divi iespējamie iznākumi, un tas, vai šie divi rezultāti rodas, ir pretēji viens otram un neatkarīgi viens no otra. Tiem nav nekāda sakara ar citu izmēģinājumu rezultātiem. Varbūtība, ka notikums notiks vai nenotiks, paliek nemainīgs katrā neatkarīgajā izmēģinājumā. .
Produkta izstrādes posmā tiek uzskatīts, ka katra P&A parauga testa rezultāta (Pass) vai (Neatbilstības) iespējamība katrā testa vienībā paliek nemainīga katrā neatkarīgajā testā. Saskaņā ar binomiālā sadalījuma teoriju citējiet 14. praktiskās ticamības inženieriju.3 2 Vienumu sadalījuma ticamības formula ir šāda:
Iepriekš minētā formula pieņem, ka kļūmju skaits k=0, un vienkāršotā formula ir šāda: C=1-R^N; testa paraugu skaits ir N=Ln(1-C)/Ln(R); zemāk redzamais ekrānuzņēmums ir citēts no Praktiskās uzticamības inženierijas.
Iepriekš redzamajam ekrānuzņēmuma piemēram ņemiet vērā: R šeit attiecas uz iespējamību demonstrēt produkta testa specifikāciju uzticamību. Nejauciet to ar eksponenciālā sadalījuma uzticamību. R=e^(-λt) eksponenciālā sadalījuma; mainās ar laiku. .
Ņemot iepriekš minēto piemēru kā R=90% un C=50%, aprēķinātais testa paraugu skaits pētniecības un izstrādes posmā ir 7. Populārā nozīme ir šāda: ja atlasīti 7 testa paraugi, ja visu 7 paraugu testa rezultāti ir izturēti, ir 50% pārliecība, ka mūsu izstrādātais produkts atbildīs produkta testa specifikācijām ar 90% varbūtību (neatkarīgi no tā, cik daudz produktu mēs pārdodam nākotnē Tirgū, ja vien visi 7 paraugi Pārbaudot R&D posmu, mēs varam paziņot ārējai pasaulei, ka esam par 50% pārliecināti, ka 90% tirgū esošo produktu var atbilst mūsu produktu testa specifikācijām. Protams, priekšnoteikums šeit ir nodrošināt, ka R&D posms ir tāds pats kā partijas segments).
Pēc grāmatas ievada izlasīšanas rūpnieciskās automatizācijas nozares standarts ir izmantot R=97% & C=50%, kā rezultātā tiek iegūts N=23. Dažiem cilvēkiem šeit var būt jautājumi, kura nodaļa nosaka R un C vērtības? Kā to definēt? Tas ir arī mans jautājums, un tas ir arī grūtības uzticamības un kvalitatīva darba attīstībā... Piemēram, dažu produktu izpētes un izstrādes izmaksas ir pārāk augstas. Parasti projektā tiks nodrošināts tikai viens produkts pētniecības un attīstības testēšanai. Ja tas iztur testu, pamatojoties uz šo paraugu, tas var pateikt tikai C=50%, R=50%... Es uzskatu, ka tā ir arī pašreizējā situācija lielākajā daļā uzņēmumu...
Drošuma mērīšanas pamatterminu skaidrojums un aprēķinu piemēri
Nesen darbā sastapos ar klientu, kurš jautāja par PPM, MTBF un uzticamības varbūtības R aprēķinu. Es nerunāšu par klienta gadījumu, bet pastāstīšu par to, ko redzēju praktiskās uzticamības inženierijā;
MTBF: pa to laiku starp neveiksmēm; R(t)=e^(-1/MTBF*t) eksponenciālā sadalījumā;
PPM: daļas uz miljonu; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
BX-Life: ja šeit x=10, tas nozīmē R=90%;
Iepriekš minētā piemēra analīze: produktam ir nepieciešams, lai B10 kalpošanas laiks būtu 5 gadi, kas nozīmē, ka produkta uzticamība pēc 5 gadiem ir 90%. Piemērā tas ir MTTF (MeanTime To Failure), kas apmierina eksponenciālo sadalījumu. Aizstājiet to formulā 14.2 iepriekš redzamajā attēlā, lai iegūtu MTTF=47.5 gadi, kas nozīmē gada atteices koeficientu λ=0.021, (šeit tiek ieviests vēl viens paziņojums, jo MTTF {{10} },5 gadi, tad gada remonta likme=1/47.5=2,1%, kas ir ļoti augsts... Parasti patēriņa preces ir zemākas par 0,3 %...); PPM vērtība ir 100,000, kas nozīmē, ka pēc 5 gadiem 100,{22}} produkti uz miljonu neizdosies.