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    可靠性与分析培训

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    培训受众:

    产品研发工程师、产品测试工程师、实验分析师、可靠性工程师、失效分析工程师、合格率工程师、质量工程师、工程集成工程师、工程与质量经理、产品经理及相关管理人员、DFSS黑带与黑带大师?#21462;?/div>

    课程收益:

    随着市场经济的发展,竞争日益加剧,人们不仅要求产品价廉物美,而且十分重视产品的可靠性(Reliability)与安全性。如日本的汽车、家用电器等产品,虽然在性能、价格方面与我国彼此相仿,却能占领美国以及国际市场,其最主要原因就是日本的产品可靠性胜过我国一筹。人们崇尚名牌产品,是追求高可靠性产品的最好体现。可靠性好的产品,不但可以减少公司的维修费用,而且可以很快打出品牌,大幅度提升公司形象,增强核心竞争力,增加公司收入,在激?#19994;?#31454;争中生存与发展。对于经济转型、逐步强大的中国,可靠性问题必须引起政府和企业的高度重视,我们必须加速可靠性知识的普及推广,使工程?#38469;?#20154;员深入理解和熟练运用可靠性知识,并做到融会贯通,迅速运用到实际产?#20998;?#21435;,从而大大提高我国产品的可靠性水平。

    产品从设计、制造到使用的每一个?#26041;?#20013;?#21152;?#21487;靠性问题,如果在每一个?#26041;?#37117;进行统计分析、采取措施、开展工作,将这些影响因素降到最低水平,产品的可靠性就会明显提高,顾客?#19981;?#26356;加满意。学习和应用可靠性?#38469;?#23545;企业的作用如下:

    有利于提高产?#20998;?#37327;,能生产出顾客更满意的可靠性高的产品,从而增加市场份额;

    有利于保证高性能的、高精尖的、大规模的复杂产品的可靠性和维修性;

    有利于新产品的开发与研制,达到更低的全寿命周期费用、更短的开发时间等;

    通过提高产品的可靠性,确保产品更高的稳定性;

    减少因产?#20998;?#37327;与可靠性问题而引起的索赔等经济损失,提高经济效益。

    可靠性的理论研究需要用到很多高深的统计学知识,对一般应用人员来讲,完全搞懂这些统计理论是很难在短时间内实现的,但MINITAB软件会帮助我们具体地实现这些分析而无须理解高深理论。学习可靠性的最好办法是将学习方法与实际问题结合起来进行,重要的是搞懂有关概念,学会用软件计算与分析,并能理解计算与分析结果的含义。

    课程大纲:

    向学员介绍可靠性的概念与关键术语,掌握可靠性基础知识。

    针对可靠性特征量指标能够进行设计、预测、评定、比较、验证与检验;并针对反馈信息,提

    出改进方案。

    结合工程实践和案例剖析,能够做到举一反三、融会贯通,深入了解可靠性工作的精髓。

    用较短时间,快速发现产品可靠性存在的缺陷,提出改进方案。

    提高可靠性工作效率,加强可靠性工作效果,达到减少全寿命周期费用的目的。

    借助统计软件MINITAB可靠性模块进行可靠性设计与分析,使工作高效快捷。

    3天课程

    本课程是可靠性产品设计、开发与分析的一门基础课程,实战性强,提供了丰富的例子和真实案例,使参训人员在轻松活跃的氛围中,掌握基本原理和知识,分享实践经验和?#35760;桑?#24182;在交流?#24615;?#21152;收获。课程内容主要包括可靠性基本概念与关键术语,常用寿命分布及其识别,对于寿命数据的保证分析,可靠性试验计划,多?#36136;?#25928;模式,常用寿命分布分析的参数方法,常用寿命分布分析的非参数方法,可修复系统的可靠性分析,寿命数据的回归分析,加速寿命试验的基本理论及其统计分析方法,概?#23454;?#20301;分析?#21462;?br />
    培训特色

    我们注重理论的同时,更是通过大量的实例讲解和练习来帮助学员加深理解




    课 程 内 容

    第一天:
    可靠性概念

    可靠性工程概论

    可靠性工程的起源

    影响产品可靠性的因素

    学习和应用可靠性的意义

    可靠性与生存分析

    可靠性的度量

    可靠度
    累积失效概率
    失效密度
    失效率函数
    寿命特征量

    删失数据

    右删失类型
    工作表结构

    常用寿命分布及其识别

    常用寿命分布

    指数分布 Weibull指数分布
    极值分布
    正态分布
    对数正态分布
    Logistic分布
    对数Logistic分布

    对于寿命数据的保证分析

    过程前保证数据

    保证预期

    例1 产?#20998;时?#26399;

    例2 新旧绳

    索可靠性比较

    例3 发射线的质保期

    例4 手提电脑的质保期

    例5 汽车销售质保期

    第二天:
    检验计划

    检验计划概述

    验证抽检方案

    估计检验计划

    例1,2 桥的斜拉索电缆

    例3,4 自动调温器重新设计

    练习 D 评定形状参数的影响

    练习 E 自动调温器重新设计

    多?#36136;?#25928;模式

    了解多?#36136;?#25928;模式

    用参数分布分析估计多?#36136;?#25928;模式分析实例

    例 1,2 污水泵失效

    例 电源设备可靠性案例详解

    练习 F 污水泵失效

    电源设备可靠性的研讨
    提高系统可靠性的途径
    改善电子系统的使用环境降低元器件的环境温


    常用寿命分布分析的参数方法

    参数分布的选择

    常用寿命分布分析

    参数模型的分析

    常用寿命分布分析的非参数方法

    估计可靠度函数的非参数方法

    比较两个或多个生存分布的非参数方法

    非参数分析方法

    例 1 泄漏汽缸?#36820;?#22280;

    练习 G 参数分布分析

    练习 H 电视机保证期长度

    可修复系统的可靠性

    可修复系统分析

    参数增长曲线

    非参数增长曲线

    例1 U.S.S. Grampus 不按时间表的维护

    例2 U.S.S. Grampus 不按时间表的维护

    例3 电脑?#25910;?#36235;势分析

    练习I U.S.S. Halfbeak不按时间表的维护

    练习J 电子扫描仪的可靠性趋势分析

    第三天
    对于寿命数据的回归分析

    寿命数据回归分析方法介绍

    什么时机应用回归分析方法

    为什么要应用回归分析方法

    模型与假设条件

    回归模型拟合

    解释模型假设

    风险分析

    寿命回归分析在MINITAB中的具体实现

    寿命回归分析实例:

    例1 ?#28010;?#21047;毛的持久性

    例2 评定 F-15/F-16战斗机的风险

    练习K 蜜蜂的毒液回归分析

    练习L 冰箱?#39038;?#26426;的寿命回归分析

    加速寿命试验及其统计分析方法

    加速寿命试验的基本理论

    加速寿命试验的实现

    二个变量的加速寿命试验的应用

    加速寿命试验计划在MINITAB中的具体实现

    加速寿命试验实例

    CMOS RAM 漏电现象

    例2,3 电磁绝缘体

    例4 电容器的寿命

    练习M ?#39038;?#26426;叶片的失效回速寿命试验

    练习N 节能灯泡的加速寿命试验

    概?#23454;?#20301;分析

    数据结构

    概?#23454;?#20301;模型

    概?#23454;?#20301;分析在MINITAB中的具体实现

    分析实例:

    例1 汽车挡风玻璃防风性能测试

    练习O 灭白蚁药的杀白蚁效果分析

    课程总结及答疑

    现代实战可靠性案例赏析

    项?#32771;?#20171;与效果:
    电容器的寿命问题

    钽电解质电容器是用于临时贮存电荷的电路一部分。因为这些器件在正常的运行条件下的寿命是好?#25913;輳?#35753;它按正常运行条件直至失效不太?#36136;怠?#30005;容器正常使用条件温度是 45℃ ,电压是35 伏。 工程师想估计在这些设计条件下,电容器的99th百分位的寿命是多少分钟?

    数据收集

    为了使电容器更快的失效,采用更高的温度和电压进行实验。当贮存的电?#19978;?#38477;到一个规定的阀值时器件失效。

    工具

    加速寿命试验

    结果解释

    Weibull分布的?#35270;?#24615;

    Weibull针对每个温?#20154;?#24179;失效模型似乎是适合的.在二个图上,您看是否这些点落在这条直线上.

    假设形状参数是相等的

    在各自拟合的概率图上,拟合线粗略是平行的.这意味着针对温度与电压各组形状是相等的.

    温度与电压的效应

    正象期望的,增高温度与电压能导致失效时间的减少.

    图1 电容器寿命加速试验概率?#38469;?#24847;图

    结论:在设计条件下,99%的电容器应该能够?#20013;?27,393分钟或者近似436天保持正常工作状态。

    本课程名称: 可靠性与分析培训

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