한 신뢰성 공학 엔지니어가 전자 장치의 트랜지스터 간의 전류 누출을 조사하려고 합니다. 전류 누출이 일정 임계값에 도달하면 전자 장치에 고장이 발생합니다. 검사를 위해 고장을 가속화하기 위해 정상 온도보다 훨씬 높은 온도에서 장치가 검사되었습니다. 고장 여부를 확인하기 위해 격일로 장치를 검사했습니다.
엔지니어는 정상 작동 조건(55°C)과 최악의 작동 조건(85°C)에서 장치의 수명을 추정하기 위해 가속 수명 검사를 수행합니다. 엔지니어는 장치의 5%에 고장이 발생할 것이라고 예상되는 추정 시간인 B5 수명을 확인하려고 합니다.
- 표본 데이터전류누출.MTW을 엽니다.
- 을 선택합니다.
- 반응이 비 관측 중단/임의 관측 중단 데이터임을 선택합니다.
- 변수/시작 변수에 시작시간을 입력합니다.
- 끝 변수에 종료시간을 입력합니다.
- 빈도 열에 개수을 입력합니다.
- 가속 변수에 온도을 입력합니다.
- 관계에서 Arrhenius을 선택합니다.
- 가정된 분포에서 Weibull 분포을 선택합니다.
- 추정치을 클릭합니다. 백분위수 및 확률 추정 아래에서 새 예측 변수 값 입력을 선택한 다음 새 온도을 입력합니다.
- 백분율에 대한 백분위수 추정에 5를 입력한 다음 확인을 클릭합니다.
- 그래프을 클릭합니다. 그림에 포함할 값 설계에 55를 입력합니다.
- 관계 그림 아래에서 백분율에 대한 백분위수 그림에 5를 입력한 다음 그림에 수명 표시을 선택합니다.
- 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
결과 해석
백분위수 표의 결과를 기반으로 엔지니어는 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다.
- 설계 온도(55°C)에서 장치의 5%가 760일 후(2년이 약간 지난 후) 고장납니다.
- 최악의 온도(85°C)에서 장치의 5%가 약 81일 후 고장납니다.
적합 모형 기반 확률도는 가속 변수의 각 수준에서 분포, 변환 및 동일 형상 모수(Weibull)에 대한 가정이 적합한지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터의 경우 점들이 거의 직선을 따릅니다. 따라서 모형의 가정이 가속 변수 수준에 적합합니다.
반응 변수 시작:시작시간 끝: 종료시간
빈도: 개수
관측 중단
| 관측 중단 정보 | 카운트 |
|---|---|
| 우측 관측 중단 값 | 95 |
| 구간 관측 중단 값 | 58 |
추정 방법: 최대우도법
분포: Weibull 분포
가속 변수와의 관계: Arrhenius
회귀 분석 표
| 95.0% 정규 CI | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 예측 변수 | 계수 | 표준 오차 | Z | P | 하한 | 상한 |
| 절편 | -17.0990 | 4.13633 | -4.13 | 0.000 | -25.2061 | -8.99195 |
| 온도 | 0.755405 | 0.157076 | 4.81 | 0.000 | 0.447542 | 1.06327 |
| 형상 모수 | 0.996225 | 0.136187 | 0.762071 | 1.30232 | ||
로그 우도 = -191.130
백분위수 표
| 95.0% 정규 CI | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 백분율 | 온도 | 백분위수 | 표준 오차 | 하한 | 상한 |
| 5 | 55 | 759.882 | 928.717 | 69.2500 | 8338.21 |
| 5 | 85 | 81.0926 | 63.2317 | 17.5897 | 373.855 |
