人工知能を使用して製品の耐久性と信頼性を評価する

当社のプラットフォームは、製品のパフォーマンスを予測するのに役立つ人工知能を搭載したインテリジェントな耐久性分析を活用しています。

信頼性特定の期間、製品が失敗することなく機能する確率です。たとえば、冷蔵庫は5年間で90％の信頼性を持っている可能性があります。つまり、その間に問題なくうまく機能する可能性が高くなります。
耐久性製品が機能しなくなるポイント（「制限状態」と呼ばれる）に達するまで、通常の使用条件の下で意図されているように機能する期間を指します。たとえば、洗濯機の耐久性は10年です。
あなたの時間を節約してください製品の耐久性と信頼性の価値を計算します。わずか数分で、製品の耐久性と信頼性の人工知能計算値を取得し、標準EN 45552：2020 'エネルギー関連製品の耐久性の評価のための一般的な方法」
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製品名

製品説明

製品の詳細な仕様。

素材の構成とは何ですか？

製品の主な機能は何ですか*

一次機能製品が満たすように設計されている主な目的またはコア関数を指します。これが、最初に製品が存在する理由です。

例：
洗濯機の場合、主な機能は衣服をきれいにすることです。
スマートフォンの場合、主な機能は、通話とテキストを介して通信を有効にすることです。

製品の二次および三次機能は何ですか*

1。二次関数二次関数には、一次機能を有効、強化、またはサポートする追加の機能が含まれます。これらの機能は、製品がその一次機能を効果的に実行するために必要です。

例：
洗濯機の場合、二次機能には、衣服から水を除去するためのスピンサイクル、水温を調整する能力、さまざまな洗浄サイクルオプションが含まれます。
スマートフォンの場合、セカンダリ機能には、タッチスクリーンインターフェイス、アプリをインストールして使用できるオペレーティングシステム、写真を撮るためにカメラが含まれます。

4。三次機能三次機能とは、主要な機能を実行するために不可欠ではなく、価値、利便性、または追加の能力を追加するために不可欠な他の補足機能を指します。これらの関数は、多くの場合、優れた機能の機能と見なされます。

環境および運用条件

通常の環境条件

製品の通常の動作条件は何ですか？

たとえば、電気ストレス、機械的応力、典型的な使用パターンとサイクル、電気荷重、機械的負荷、熱負荷、使用の頻度と強度（1日あたりの動作時間など）などの動作ストレスなど）

これらの条件での既知のバリエーションまたは極端なもの。

障害の定義とデータ

障害を構成するものの定義

関連するすべてのコンポーネントとサブシステムの故障率とモード。

製品の重大な障害モードとメカニズムは何ですか？

メンテナンスおよび修理情報

メンテナンスアクションとスケジュールの詳細。

アクションと手順の修復。

修理履歴

コンポーネントと製品全体の耐久性に関する情報。

歴史的なメンテナンスと修理記録。

製品の予想されるメンテナンススケジュールは何ですか？

製品は修理可能ですか？もしそうなら、一般的な修理措置は何ですか？

ストレスおよび損傷モデリング情報

ストレス分析データ

摩耗障害の予測に使用される損傷モデル

たとえば、耐久性分析で適用された特定の損傷モデル（例：Arrhenius、逆電力法）に関する情報

加速ライフテスト（ALT）条件の加速因子。*

加速係数は、通常の使用条件下で製品の平均寿命を予測するために、加速寿命テスト（ALT）で使用されます。製品をストレスのレベルの増加（高温、電圧、機械的負荷など）にさらすことにより、障害をより迅速に誘導することができ、通常の条件下での製品寿命の推定が可能になります。加速係数は、加速条件下での故障までの時間を通常の条件下での時間に関連付ける乗数です。

信頼性評価方法

既存の信頼性テストデータ。

信頼性評価に使用される方法*

例：FMEA、FMECA、FTA。
障害モードと効果分析（FMEA）： FMEAは、システム、それらの原因、およびシステムパフォーマンスへの影響を識別および分析するための体系的な方法です。目標は、重症度、発生、および検出に基づいて潜在的な障害に優先順位を付け、リスクを軽減するために是正措置を講じることです。 FMEAは、製品がどのように、なぜ失敗するかを理解するのに役立ち、製品の信頼性と安全性を向上させるために使用されます。障害モード、効果、およびクリティカル分析（FMECA）： FMECAは、臨界分析を含むFMEAの拡張です。この分析は、その重症度とその発生の可能性を考慮することにより、各障害モードに関連するリスクを定量化します。重要性の側面は、より緊急の注意と緩和のためにリソースを必要とする障害モードに優先順位を付けるのに役立ちます。 FMECAは、障害の影響が大幅に異なる可能性のある複雑なシステムで特に役立ちます。

サンプルサイズとテストで使用される統計的方法。

製品のライフサイクル情報

予想される製品ライフサイクルステージ

製品の予想される運用寿命は何ですか？*

運用寿命指定された使用、メンテナンス、および修理条件の下で、製品またはコンポーネントが意図した機能を効果的かつ確実に実行できる合計期間を指します。これは、製品の耐久性と信頼性を理解する上で重要な尺度です。

運用寿命の例
電球： LED電球の運用寿命は25,000時間である可能性があります。つまり、25,000時間の使用で効果的に機能することが予想されます。
スマートフォン：スマートフォンの運用寿命は3〜5年である可能性があり、その後、パフォーマンスの問題を経験し始めるか、ソフトウェアの更新の観点から時代遅れになる可能性があります。
車：車の運用寿命は、使用、メンテナンス、運転条件などの要因に応じて、約15年または200,000マイルになる可能性があります。

製品の使用パターンと摩耗パターンは何ですか？

追加の情報源

同様の製品からの経験。

メーカーの制約と仕様。

製品に適用可能な規制と基準。

ユーザーエクスペリエンスとフィードバック。

信頼性のために特定のユニットを決定する業界の基準または規制はありますか？

業界の同様の製品に一般的に使用されるユニットは何ですか？

コンポーネント信頼性データ

個々のコンポーネントの故障率。

故障間の平均時間（MTBF）、平均時間（MTTF）、平均時間の最初の障害（MTTFF）データ。

どのような信頼性データが利用可能ですか、それとも製品に収集できますか？

フィールドデータとテスト結果

フィールドデータと以前の信頼性テストの結果。

加速テスト条件からのデータ。

加速テスト製品を上昇したストレスレベルにさらして、通常の条件よりも迅速に障害を誘導することを伴います。目標は、より短い時間枠で信頼性データを取得することです。加速テストには、温度、湿度、振動、またはその他のストレス因子の増加が含まれます。結果は、加速係数を適用することにより、通常の使用条件下での製品の寿命と信頼性を予測するために使用されます。潜在的な設計上の欠陥を特定し、市場リリース前に製品の信頼性を改善するためには、加速テストが重要です。

統計情報

故障率の信頼区間。

データ解釈に使用される統計分析方法。

信頼性データの分析に使用される統計的方法は何ですか？

実用的な考慮事項

信頼性データのエンドユーザーにとって最も意味のあるユニットは何ですか？

製品の信頼性を向上させるための最も実用的な洞察を提供するユニットは何ですか？

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