أعتقد أن الزملاء الذين يعملون في مجال الموثوقية لديهم سؤال: كيفية اختيار عدد العينات في مرحلة البحث والتطوير؟ في مرحلة تطوير المنتج، سيكون هناك حتمًا مواصفات اختبار المنتج، والتي تصف نطاق درجة الحرارة الذي يمكن أن تلبيه منتجاتنا، ومقدار قيم ضغط الصدمات والاهتزاز التي يمكنها تحملها، وما إلى ذلك.
ثم بدأنا في ترتيب الاختبارات للتحقق مما إذا كانت منتجاتنا تلبي متطلبات مواصفات المنتج. لذا، بالنسبة لكل عنصر اختبار، كم عدد العينات التي نقوم باختبارها قبل أن نتمكن من القول بأن منتجنا يلبي مواصفات منتجنا؟
شارك الطريقة المقدمة في كتاب هندسة الموثوقية العملية الذي أقرأه، وشارك أيضًا حالات الشرح والحساب لبعض مصطلحات قياس الموثوقية الأساسية.
اختيار عدد عينات الاختبار في مرحلة البحث والتطوير
نشير أولاً إلى مفهوم التوزيع ذي الحدين: يتكرر التوزيع ذو الحدين في تجارب برنولي المستقلة. هناك نتيجتان محتملتان فقط في كل تجربة، وما إذا كانت النتيجتان قد حدثتا متعارضتين ومستقلتين عن بعضهما البعض. ليس لديهم أي علاقة بنتائج التجارب الأخرى. يبقى احتمال وقوع الحدث أو عدمه دون تغيير في كل تجربة مستقلة. .
في مرحلة تطوير المنتج، يعتبر أن احتمالية نتيجة الاختبار (نجاح) أو (رسوب) لكل عينة بحث وتطوير في كل عنصر اختبار تظل دون تغيير في كل اختبار مستقل. وفقًا لنظرية التوزيع ذات الحدين، اقتبس هندسة الموثوقية العملية 14.3 2 معادلة ثقة توزيع العناصر هي كما يلي:
تفترض الصيغة أعلاه أن عدد حالات الفشل k=0، والصيغة المبسطة هي كما يلي: C=1-R^N; عدد عينات الاختبار هو N=Ln(1-C)/Ln(R); لقطة الشاشة أدناه مقتبسة من هندسة الموثوقية العملية.
بالنسبة لمثال لقطة الشاشة أعلاه، ملاحظة: يشير R هنا إلى احتمالية إثبات موثوقية مواصفات اختبار المنتج. لا تخلط بينه وبين موثوقية التوزيع الأسي. R=e^(-lectt) للتوزيع الأسي؛ يتغير مع الوقت. .
إذا أخذنا المثال أعلاه كـ R=90% وC=50%، فإن العدد المحسوب لعينات الاختبار في مرحلة البحث والتطوير هو 7. والمعنى الشائع هو كما يلي: عند اختيار 7 عينات اختبار، إذا كان تم اجتياز نتائج الاختبار لجميع العينات السبعة، هناك ثقة بنسبة 50% في أن المنتج الذي نقوم بتطويره سوف يلبي مواصفات اختبار المنتج باحتمال 90% (بغض النظر عن عدد المنتجات التي نبيعها في المستقبل في السوق، طالما أن جميع العينات السبعة بعد اختبارها في مرحلة البحث والتطوير، يمكننا أن نعلن للعالم الخارجي أننا واثقون بنسبة 50% من أن 90% من المنتجات الموجودة في السوق يمكنها تلبية مواصفات الاختبار الخاصة بمنتجاتنا. وبالطبع، الفرضية هنا هي التأكد من أن البحث والتطوير المرحلة هي نفس شريحة الدُفعة).
بعد قراءة المقدمة في الكتاب، فإن معيار الصناعة للأتمتة الصناعية هو استخدام R=97% & C=50%، مما يؤدي إلى N=23. قد يكون لدى البعض هنا أسئلة، أي قسم يحدد قيم R و C؟ كيفية تحديد ذلك؟ هذا أيضًا سؤالي، وهو أيضًا صعوبة في تطوير الموثوقية وجودة العمل. على سبيل المثال، تكاليف البحث والتطوير لبعض المنتجات مرتفعة جدًا. عادةً، سيوفر المشروع منتجًا واحدًا فقط لاختبار البحث والتطوير. إذا اجتاز الاختبار بناءً على هذه العينة، فيمكنه فقط قول C=50%، R=50%... أعتقد أن هذا هو الوضع الحالي أيضًا لمعظم الشركات...
شرح المصطلحات الأساسية لقياس الموثوقية وأمثلة الحساب
لقد قابلت مؤخرًا عميلاً في العمل سأل عن حساب PPM وMTBF واحتمالية الموثوقية R. لن أتحدث عن حالة العميل، ولكن سأشارك ما رأيته في هندسة الموثوقية العملية؛
MTBF: هذه الأثناء بين الفشل؛ R(t)=e^(-1/MTBF*t) في التوزيع الأسي؛
جزء في المليون: أجزاء لكل مليون؛ R(t)=1-جزء في المليون(t)/(10^6);
BX-Life: إذا كانت x=10 هنا، فهذا يعني R=90%;
تحليل المثال أعلاه: يتطلب المنتج أن يكون عمر B10 5 سنوات، مما يعني أن موثوقية المنتج بعد 5 سنوات تبلغ 90%. في المثال، فإن MTTF (وقت الفشل)، هو الذي يفي بالتوزيع الأسي. استبدله في الصيغة 14.2 في الشكل أعلاه للحصول على MTTF=47.5 سنة، وهو ما يعني معدل الفشل السنوي lect=0.021، (تم تقديم عبارة أخرى هنا، لأن MTTF {{10}) .5 سنوات، ثم معدل الإصلاح السنوي=1/47.5=2.1%، وهي نسبة عالية جدًا... عادة ما تكون المنتجات الاستهلاكية أقل من 0.3%...)؛ قيمة جزء في المليون هي 100000، مما يعني أنه بعد 5 سنوات، سيفشل 100000 منتج لكل مليون.