想象一下，你的新車在行駛60英里后出現(xiàn)故障。發(fā)動機燈亮起，您的車輛現(xiàn)在必須被拖去維修。這不僅是一個保修問題，也是一個由于產(chǎn)品可靠性不足而導(dǎo)致的現(xiàn)場問題。可靠性的定義是指產(chǎn)品在一段時間內(nèi)的質(zhì)量，從統(tǒng)計學(xué)上講，它是指產(chǎn)品在規(guī)定時間內(nèi)不發(fā)生故障的概率。

本文由Serhan Anac先生共同撰寫，他是六西格瑪認(rèn)證黑帶和謝寧RedX大師。Serhan Anac是一位解決問題的專家，在土耳其羅伯特博世公司有11年的經(jīng)驗。在領(lǐng)導(dǎo)客戶質(zhì)量項目的同時，Serhan還參與了研發(fā)工作，因此他對可靠性、蒙特卡羅模擬和更多的分析工程方法很感興趣。作為一個統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和Minitab的愛好者，Serhan幫助他的組織改進流程，并找到日常制造問題的解決方案，因此他很樂意分享他的最佳實踐，以幫助其他質(zhì)量專業(yè)人士學(xué)習(xí)和成長。

失敗的風(fēng)險

像這樣的情況，原始設(shè)備制造商（OEM）會有過錯。然后，這些原始設(shè)備制造商（OEM）必須迅速找到根本原因，并確定其他仍在外地運營的車輛的風(fēng)險，這樣他們就可以預(yù)測有多少額外的車輛會帶著同樣的問題回來，或者繼續(xù)行駛而完全沒有問題（也稱為幸存者）。最終如果風(fēng)險足夠大，可能需要在該市場進行車輛召回。

一旦找到了失效的零件，就會確定未決的風(fēng)險*，并開始計算給定時間段的概率。一般來說，壽命數(shù)據(jù)(如周期、里程、工作時間)往往不符合正態(tài)分布，所以建議采用Weibull分布模型模型進行可靠性分析，利用Minitab統(tǒng)計軟件進行預(yù)測。

在Minitab統(tǒng)計軟件中進行可靠性分析時，需要以下數(shù)據(jù)：

• 故障量
• 故障時的里程數(shù)
• 失效日期
• 不合格部件的生產(chǎn)日期
• 車輛登記日期
• 有關(guān)期間的產(chǎn)量

有了以上數(shù)據(jù)，我們就可以利用Minitab統(tǒng)計軟件提供分析所需的輸入。

仔細(xì)觀察數(shù)據(jù)

有42輛汽車因燃油噴射設(shè)備故障而在外地發(fā)生故障。這些故障是由原始設(shè)備制造商報告的。與生產(chǎn)的1 190萬個零件相比，這個數(shù)字較低，因為早期的故障，即嬰兒死亡，也有記錄。即使有些零件已經(jīng)失效，但幸存者仍在現(xiàn)場工作。我們需要考慮幸存者的數(shù)量及其迄今的里程數(shù)。

運行可靠性分析

參數(shù)分布分析將幫助我們計算出有多少車輛可能出現(xiàn)故障。

有多少車輛可能會出現(xiàn)故障？

車輛平均每年行駛約45000公里。下表顯示的是45000公里之前和135000公里之前的估計累積概率。

生產(chǎn)了1190萬件。95%的置信度上限估計，最大的預(yù)期返修故障為0.0000037。因此，在100萬個零部件中，預(yù)期會出現(xiàn)3.7個故障。在1190萬輛汽車中，有44輛汽車可能發(fā)生故障。1190萬個零件x每百萬個零件3.7個=44個零件可能發(fā)生故障。已經(jīng)有42輛車出現(xiàn)故障，預(yù)計有2輛車可能在45000公里以下出現(xiàn)退貨。原始設(shè)備制造商通常與零部件供應(yīng)商簽訂了保修協(xié)議：在規(guī)定的時間內(nèi)，零部件不得出現(xiàn)故障。

這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法是有用的 。Minitab 統(tǒng)計軟件為計算產(chǎn)品的可靠性提供了廣泛的功能，其中一些功能在本例中進行了演示。

注：風(fēng)險的確定既有定性的，也有定量的，但我們在本文中只關(guān)注定量方面。

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