가속 수명 검사에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

반응 변수가 계량형이어야 함
계량형 데이터는 분수 또는 소수 값을 포함하여 계량형 척도를 따라 값의 범위에 포함되는 숫자 값입니다. 가속 수명 검사의 경우 계량형 반응은 보통 하나 이상의 스트레스 수준에서 각 단위의 수명으로 정의됩니다.
통과/실패 등 두 가지 결과만 가능한 이항 반응 데이터가 있는 경우 프로빗 분석을 사용하십시오.
관측 중단 데이터를 설명해야 함

수명 데이터는 일반적으로 관측 중단되므로, 일부 품목의 수명은 알 수 없습니다. 관측 중단된 관측치가 있으면 분석에 포함하여 정확한 신뢰도 추정치를 얻어야 합니다.

성공 시간을 아직 고장나지 않은 품목에 따라 결정하려면 우측 관측 중단을 사용합니다. 정확한 수명을 모르는 경우 불확실성을 설명하려면 구간 또는 좌측 관측 중단을 사용합니다. 자세한 내용은 데이터 관측 중단에서 확인하십시오.

하나 이상의 가속 변수가 있어야 함
가속 수명 검사에 대해 두 개의 예측 변수를 가질 수 있지만 하나 이상의 예측 변수가 가속 변수여야 합니다. 두 번째 예측 변수는 두 번째 가속 변수 또는 요인이 될 수 있습니다.
예를 들어, 수천 시간의 평균 수명을 가진 엔진을 일반 속도에서 실행할 경우 이 속도의 두 배의 가속 스트레스 수준에서 검사할 수 있습니다. 가속화된 스트레스 수준으로부터 정상 사용 조건에서의 수명을 추정할 수 있습니다. 검사할 시스템에 대한 지식을 기반으로 스트레스 수준을 선택합니다. 스트레스 수준이 너무 높으면 마모가 가속화되는 대신 시스템에 갑자기 고장이 발생할 수도 있습니다. 예를 들어, 수천 파운드의 압력에서 종이로 된 달걀 상자의 압축 강도를 검사하면 거의 즉시 분해됩니다. 일반적인 조건에서는 상자의 강도를 거의 파악할 수 없습니다. 스트레스 수준에 대한 자세한 내용은 가속 수명 검사 계획의 스트레스 수준에서 확인하십시오.
사용하는 모형이 데이터에 적합해야 함
선택하는 적합 모형이 데이터를 적절히 나타내지 않으면 결과가 정확하지 않습니다. 수명과 가속 변수 간의 관계에 대한 공정 지식을 사용하여 적절한 모형을 선택하십시오. 결과의 확률도는 분포, 가속 변수에 대한 관계, 동일 형상(또는 척도) 모수의 가정이 가속 변수의 수준에서 적절한지 여부를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 모형이 설계 온도에서 적절한지를 입증하려면 공학 지식을 이용해야 합니다.
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