기준을 입력하세요 시연 검사 계획

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설정된 시간 동안 특정 횟수의 고장만 발생한다는 것을 시연하기 위한 검사 계획을 개발하려면 정보를 입력합니다. 계획 정보는 설계 사양, 전문가 의견, 소규모 시험 연구 또는 기타 출처를 바탕으로 합니다.

  1. 계산할 분석 값을 선택하세요. 분석이 표본 크기를 계산한다면, 계획에 필요한 정보에는 각 단위를 얼마나 오래 테스트해야 하는지가 포함됩니다. 분석이 테스트 시간을 계산한다면, 계획에 필요한 정보에는 테스트할 단위 수가 포함됩니다.
    • 표본 크기
    • 각 단위별 검정 시간
  2. 각 단원에 적용되는 시험 시간 제한을 입력하거나 시험 가능한 단원 수를 입력하세요.
    참고

    각 샘플 크기나 테스트 시간, 허용되는 최대 실패 횟수의 조합은 하나의 테스트 계획을 만듭니다. 각 속성에 대해 여러 개의 값을 입력하여 여러 개의 검사 계획을 만든 다음 결과를 비교할 수 있습니다.

    • 각 단위별 검정 시간
      테스트 시간 제한을 나타내기 위해 하나 이상의 값을 입력하세요.
    • 표본 크기
      검사에 사용할 수 있는 단위 수를 나타내는 하나 이상의 값을 입력합니다.
  3. 최대 허용 고장 횟수에 하나 이상의 값을 입력하여 테스트가 허용하는 최대 실패 횟수를 나타냅니다.

    0을 입력하면 표본 크기와 검사 시간이 가장 작아집니다. 그러나 고장이 한 번만 발생하면 시연 검사에 실패하며 원하는 신뢰도를 달성했다는 결론을 내릴 수 없습니다. 자세한 내용은 m-고장 검사와 0-고장 검사의 차이(으)로 이동하십시오.

  4. 에서 분포분포를 선택하여 데이터를 모델링합니다. 그 다음, 테스트 계획에 대해 가정할 매개변수를 입력합니다.

    분포에 대한 결정은 프로세스 지식이나 분포 적합성 평가에 기반하세요. 자세한 내용은 신뢰도 분석을 위한 분포 적합(으)로 이동하십시오.

    재설계된 시스템을 검사할 때, 보통 과거 값을 사용하여 분포의 형상 또는 척도 모수를 추정할 수 있습니다. 과거 값은 재설계가 이 모수에 영향을 미치지 않기 때문에 일반적으로 좋은 추정치입니다.

    주의

    매개변수 값은 대략적인 추정치입니다. 하지만 매개변수의 추정치가 실제 값과 너무 멀다면, 테스트 계획의 샘플 크기나 테스트 시간이 정확하지 않을 수 있습니다. 모수 값을 잘 모를 경우에는 가정된 모수가 될 수 있는 값의 범위를 사용하여 검사 계획 분석을 반복하는 것을 고려해 보십시오. 다양한 분석 결과는 샘플 크기나 검사 시간이 매개변수의 가정값에 얼마나 민감한지 판단하는 데 도움이 됩니다.

    분포 모수
    Weibull 분포 형상: 형태 매개변수에 0보다 큰 값을 입력합니다. 값이 1이면 와이불 분포는 지수 분포와 동등합니다.
    지수 분포 사용할 수 없음
    기타 분포 척도 값: 스케일 매개변수에 0보다 큰 값을 입력하세요.
  5. 에서 시연 검사 목표검사에 사용할 기준을 선택하세요. 그 다음, 시험이 통과하기 위한 최소 값들을 입력합니다.
    목표들은 모두 동등한 표현식을 가지므로, 선택은 보통 요구사항을 가장 편리하게 표현하는 방법에 관한 것입니다. 예를 들어, 형태 매개변수가 4인 와이불 분포에 대해, 다음 경우 동일한 테스트 계획을 생성합니다:
    • 진정한 5번째 백분위수로 4,759를 넘습니다
    • 10,000을 초과하는 척도 매개변수
    통과 확률 그래프의 척도 범위는 동일한 테스트 계획을 만드는 명세에 따라 다릅니다.
    주어진 백분율에 대한 실제 백분위수는 이 시간을 초과합니다.
    요구 사항을 충족하기 위해 지정된 시간 이전에 고장 나는 유닛의 최대 비율을 명시하세요. 예를 들어, 터빈 엔진 연소기의 요구사항은 최대 1%의 고장으로 이어지기 위해 2,000 사이클이어야 합니다.
    주어진 시간에 대한 실제 신뢰도는 이 비율을 초과합니다.
    생존하는 유닛의 비율과 생존 기간을 명시하여 요구사항을 충족하세요. 예를 들어, 터빈 엔진 연소기의 요구사항은 2,000 사이클 이상 생존하기 위해 0.99의 비율이 필요합니다.
    실제 평균 고장 시간(MTTF)은 이 값을 초과합니다.
    요구사항을 충족하는 최소 MTTF를 지정하세요. 예를 들어, 터빈 엔진 연소기의 요구사항은 MTTF가 10,000 사이클을 초과해야 한다는 것입니다.
    실제 척도 모수는 이 값을 초과합니다.
    이 옵션은 분포가 또는 지수 분포일 Weibull 분포 때 사용할 수 있습니다.
    요구사항을 충족하는 최소 매개변수 값을 지정하세요. 예를 들어, 터빈 엔진 연소기의 요구사항은 지수 분포의 스케일 매개변수가 10,000보다 커야 한다는 것입니다.
    Weibull 분포의 척도 매개변수는 대략 63.2백분위수입니다. 지수 분포의 경우, 척도 매개변수는 평균 고장 시간(MTTF)과 63.2백분위수입니다.
    실제 위치 모수는 이 값을 초과합니다.
    이 옵션은 분포가 또는 지수 분포가 아닌 Weibull 분포 경우에 사용할 수 있습니다.
    요구사항을 충족하는 최소 매개변수 값을 지정하세요. 예를 들어, 터빈 엔진 연소소의 요구사항은 로그 정규 분포의 위치 매개변수가 9.21보다 커야 한다는 것입니다
    정규분포의 경우 위치 매개변수는 평균 고장 시간(MTTF)과 같습니다. 위치 매개변수의 해석은 분포에 따라 달라집니다. 위치 매개변수가 10,000인 정규 분포와 위치 매개변수가 9.21인 로그 정규 분포는 유사한 50번째 백분위수를 가진다.
  6. 에 신뢰 수준0에서 100 사이의 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 신뢰 수준은 잘못된 결론에 도달할 위험에 영향을 미칩니다.
    • 신뢰 수준이 더 낮으면(예: 90%) 검사에 필요한 표본 크기 또는 검사 시간이 감소할 수 있습니다. 하지만 낮은 수준일수록 시스템이 신뢰성 목표를 충족한다고 잘못 판단할 위험이 커집니다. 90% 신뢰 수준에서 이 오차 위험은 10%입니다.
    • 99%와 같은 높은 신뢰 수준은 시스템이 신뢰성 목표를 충족한다고 잘못 판단할 위험을 줄여줍니다. 그러나 검정에 더 큰 표본 크기 또는 더 긴 검사 시간이 필요할 수도 있습니다. 99% 신뢰 수준에서 이 오차 위험은 1%입니다.