如何利用非可靠性实验数据分析产品的可靠性?
1. 有些公司规模不大,没有昂贵的可靠性实验设施,没有真正的可靠性实验数据,怎样预测产品的可靠性?
2. 公司的数据库中,有生产中出现的不良、仓库中出现的不良、代理在销售的过程中出现的不良、消费者/使用者在使用之后出现的不良、售后服务人员发现的不良,等。
那么,经对这种产品长期生产,又没有可靠性实验数据,怎样利用产品现有的数据进行可靠性分析和预测呢?这里就你要寻找的答案。本人在工作、学习、研究中奋斗了20余载,特别是在欧、美国际跨国性公司从事quality management,Lean six sigma, reliability study, operation excellence 相关工作20多年,后又在国内著名咨询公司工作过3年多,这些都是活生生的案例案例。当然,我还有一些案例,由于涉及到商业保密要求,不能在此分享,如你遇到这书中还没涉及到的,可以同我在QQ中交流。
由于可靠相关的计算比较复杂,我不建议读者用传统书本中所学的公式去计算,这样太耗时了。建议读者通过学习运用统计软件,如JMP, Minitab,等。在这里,我有一个<<如何用JMP进行可靠性(Reliability)分析>>,是介绍用JMP的可靠性分析操作、数据分析结果的解读。读者首先可以看一看这个。
目录
1.收集可靠性数据的作用
2.谁将关注可靠性数据
3.CCPS对数据库的分类
4.产品/设备失效的表现
5.失效数据分四类
6.分布函数、密度函数、可靠度函数、危害度函数、累计危害度函数关系
7.案例分析
1>.50个三极管,在实验室内测试,直至失效
2>.有17台设备处于库存(或闲置)状态,当抽检时才发设备坏了,但不知道之前什么时候坏的
3>.有5个产品经受测试,失效时间分别为:43,57,80小时,另外2个测试到80小时没有失效就截尾测试
书中的数据文件清单:
书中的相关的案例数据文件,是JMP格式,读者可以从官网下载JMP软件的试用版学习、理解其中的数据分析方法。如果你想要JMP Pro13, 我有这个,你懂的。QQ:2725848194
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