评估耐用性和可靠性

使用AI评估产品的耐用性和可靠性。使用我们的智能分析工具，根据EN 45552：2020立即生成性能得分。

我们的平台利用人工智能支持的智能耐用性分析，以帮助您预测产品性能。

可靠性是产品会在没有特定时期失败的情况下执行的概率。例如，冰箱可能在5年内具有90％的可靠性，这意味着在此期间，它很有可能在没有问题的情况下工作。
耐用性指产品在正常使用条件下可以按预期的时间运行多长时间，直到达到不再起作用的点（称为“限制状态”）。例如，洗衣机的耐用性可能为10年。
节省您的时间计算产品的耐用性和可靠性的价值。在短短几分钟内，获得人工智能计算的产品的耐用性和可靠性值，并根据标准EN 45552：2020'评估能源相关产品耐用性的常规方法'
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产品名称

产品描述

产品的详细规范。

什么是材料组成？

产品的主要功能是什么*

主要功能指产品旨在实现的主要目的或核心功能。这就是产品首先存在的原因。

例子：
对于洗衣机，主要功能是清洁衣服。
对于智能手机，主要功能是通过呼叫和文本启用通信。

产品的二级和三级功能是什么？

1。二级功能

次要功能包括启用，增强或支持主要功能的其他功能。这些功能对于产品有效地执行其主要功能是必要的。

例子：

环境和运营条件

正常的环境条件

产品的正常工作条件是什么？

例如，电应力，机械应力，典型使用模式和周期，诸如电荷，机械载荷以及热载荷，使用频率和强度（例如，每天的操作小时）等工作应力等）等。

在这些条件下的任何已知变化或极端。

故障定义和数据

什么构成失败的定义

所有相关组件和子系统的故障率和模式。

产品的关键故障模式和机制是什么？

维护和维修信息

维护操作和时间表的详细信息。

维修操作和程序。

修复历史

有关组件和整个产品的耐用性的信息。

历史维护和维修记录。

该产品的预期维护时间表是什么？

产品是否可以维修，如果是的，那么常见的维修操作是什么？

压力和损害建模信息

压力分析数据

用于预测磨损故障的损坏模型

例如，有关耐用性分析中应用的有关特定损害模型的信息（例如，Arrhenius，逆权法）

加速生命测试（ALT）条件的加速因子。*

加速因子用于加速生命测试（ALT），以预测在正常使用条件下产品的预期寿命。通过使产品承受增加的压力水平（例如高温，电压或机械负荷），可以更快地诱导故障，从而估算正常条件下的产品寿命。加速因子是一个乘数，将加速条件下的时间与在正常条件下的失败时间联系起来。

可靠性评估方法

任何现有的可靠性测试数据。

用于可靠性评估的方法*

例如，FMEA，FMECA，FTA。

故障模式和效果分析（FMEA）： FMEA是一种系统的方法，用于识别和分析系统中的潜在故障模式，其原因及其对系统性能的影响。目标是根据其严重性，发生和检测的潜在故障优先级，然后采取纠正措施来减轻风险。 FMEA有助于了解产品的方式以及为什么可能发生故障，并用于提高产品可靠性和安全性。
故障模式，效果和批判性分析（FMECA）： FMECA是FMEA的扩展，其中包括批判性分析。该分析通过考虑其严重性及其发生的可能性来量化与每个故障模式相关的风险。批判性方面有助于优先考虑需要更紧急关注和资源缓解的故障模式。 FMECA在复杂系统中特别有用，在复杂的系统中，故障影响可能会有很大差异。

样本量和测试中使用的统计方法。

产品生命周期信息

预期的产品生命周期阶段

产品的预期运营寿命是什么？

运营寿命是指产品或组件可以在特定的使用，维护和维修条件下有效可靠地执行其预期功能的总期间。这是了解产品的耐用性和可靠性的关键措施。

运营寿命的例子

灯泡：
LED灯泡的运行寿命可能为25,000小时，这意味着预计使用25,000小时的使用时间。手机：

产品的使用和磨损图案是什么？

其他信息来源

来自类似产品的经验。

制造商的约束和规格。

适用于产品的法规和标准。

用户体验和反馈。

是否有行业标准或法规要求特定单位的可靠性？

哪些单元通常用于行业中的类似产品？

组件可靠性数据

单个组件的故障率。

失败之间的平均时间（MTBF），平均失败时间（MTTF），平均第一次故障时间（MTTFF）数据。

可以为产品提供什么样的可靠性数据或可以收集？

现场数据和测试结果

现场数据和以前的可靠性测试的结果。

来自加速测试条件的数据。

加速测试涉及使产品达到升高的应力水平，以比正常情况下更快地诱导故障。目标是在较短的时间范围内获取可靠性数据。加速测试可以包括升高温度，湿度，振动或其他应力因素。然后，结果用于通过应用加速因素在正常使用条件下预测产品的寿命和可靠性。加速测试对于确定潜在的设计缺陷和提高市场发布前的产品可靠性至关重要。

统计信息

失败率的置信区间。

用于数据解释的统计分析方法。

哪些统计方法将用于分析可靠性数据？

实际考虑

哪些单元对于可靠性数据的最终用户最有意义？

哪些单元将为提高产品可靠性提供最可行的见解？

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