Думаю, у колег, які займаються надійністю, виникає питання: як вибрати кількість зразків на стадії НДДКР? На етапі розробки продукту неминуче будуть специфікації тестування продукту, які описують, якому температурному діапазону можуть відповідати наші продукти, скільки значень ударів і вібрації вони можуть витримати тощо.
Потім ми почали організовувати випробування, щоб перевірити, чи відповідають наші продукти вимогам специфікацій продукту. Отже, скільки зразків ми перевіряємо для кожного тестового елемента, перш ніж ми зможемо сказати, що наш продукт відповідає нашим специфікаціям?
Поділіться методом, представленим у книзі «Практична інженерія надійності», яку я зараз читаю, а також поділіться поясненнями та випадками розрахунку деяких основних термінів вимірювання надійності.
Вибір кількості досліджуваних зразків на стадії НДДКР
Спочатку зверніться до концепції біноміального розподілу: біноміальний розподіл повторюється в n незалежних пробах Бернуллі. У кожному випробуванні є лише два можливі результати, і чи є ці два результати протилежними та незалежними один від одного. Вони не мають нічого спільного з результатами інших випробувань. Імовірність того, що подія відбудеться чи ні, залишається незмінною в кожному незалежному дослідженні. .
На етапі розробки продукту вважається, що ймовірність результату тесту (Pass) або (Fail) кожного зразка R&D у кожному тестовому елементі залишається незмінною в кожному незалежному тесті. Згідно з біноміальною теорією розподілу, цитуйте Практичний розробник надійності 14.3 2 Формула достовірності розподілу елементів виглядає так:
Наведена вище формула передбачає, що кількість відмов k=0, а спрощена формула має такий вигляд: C=1-R^N; кількість тестових зразків N=Ln(1-C)/Ln(R); скріншот нижче наведено з Practical Reliability Engineering.
Для наведеного вище прикладу знімка екрана зауважте: R тут означає ймовірність демонстрації надійності специфікацій тестування продукту. Не плутайте це з надійністю експоненціального розподілу. R=e^(-λt) експоненціального розподілу; змінюється з часом. .
Беручи наведений вище приклад як R=90% і C=50%, розрахована кількість тестових зразків на стадії R&D становить 7. Популярне значення таке: коли вибрано 7 тестових зразків, якщо результати випробувань усіх 7 зразків проходять, є 50% впевненості, що продукт, який ми розробляємо, відповідатиме специфікаціям випробувань продукту з 90% ймовірністю (незалежно від того, скільки продуктів ми продамо в майбутньому на ринку, якщо всі 7 зразків ми можемо заявити зовнішньому світу, що ми на 50% впевнені в тому, що 90% продуктів на ринку можуть відповідати тестовим специфікаціям наших продуктів. Звичайно, передумовою є забезпечення того, щоб R етап такий самий, як пакетний сегмент).
Після прочитання вступу в книзі галузевим стандартом промислової автоматизації є використання R=97% & C=50%, що призводить до N=23. У деяких людей тут можуть виникнути запитання, який відділ визначає значення R і C? Як це визначити? Це також моє питання, і це також складність у розвитку надійності та якості роботи... Наприклад, витрати на дослідження та розробки деяких продуктів занадто високі. Зазвичай проект надає лише один продукт для тестування досліджень і розробок. Якщо він пройде тест на основі цього зразка, він може сказати лише C=50%, R=50%... Я вважаю, що це також поточна ситуація більшості компаній...
Пояснення основних термінів вимірювання надійності та приклади розрахунків
Нещодавно я зіткнувся з клієнтом на роботі, який запитав про обчислення PPM, MTBF і ймовірності надійності R. Я не буду розповідати про випадок клієнта, але поділюся тим, що я побачив у практичній інженерії надійності;
MTBF: проміжний час між відмовами; R(t)=e^(-1/MTBF*t) в експоненціальному розподілі;
PPM: частин на мільйон; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
BX-Life: якщо x=10 тут, це означає R=90%;
Аналіз наведеного вище прикладу: для продукту потрібен термін служби B10 5 років, що означає, що надійність продукту через 5 років становить 90%. У прикладі це MTTF (середній час до відмови), який задовольняє експоненціальний розподіл. Підставте його у формулу 14.2 на малюнку вище, щоб отримати MTTF=47.5 років, що означає річну частоту відмов λ=0.021 (тут введено інше твердження, оскільки MTTF {{10} }.5 років, тоді річний рівень ремонту=1/47.5=2.1%, що є дуже високим... Зазвичай споживчі товари становлять менше 0,3 %...); значення PPM становить 100,000, що означає, що через 5 років 100,000 продуктів на мільйон вийдуть з ладу.