주요 특징: 생명 데이터 분석 분야의 업계 표준

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생명 데이터 유형, 분포 및 매개변수 추정
유통 마법사 및 순위 지정 방법
신뢰구간
신뢰성 테스트 설계

보증 데이터 분석
열화 데이터 분석
신뢰성 블록 다이어그램
실험 설계(DOE)

생활 데이터 결과, 그래프 및 보고서
관련 분석 및 계산
가속 수명 시험 모듈
신뢰성 향상 모듈

생명 데이터 유형, 분포 및 매개변수 추정

Weibull++는 다음과 같은 모든 유형의 생명 데이터 분석을 지원합니다.

완료(실패 시간)
우측 검열됨 (정지 시간)
왼쪽 검열됨
구간 검열됨
자유 형식

표준 수명 데이터 분석을 위한 매개변수 추정 옵션은 다음과 같습니다.

X에 대한 순위 회귀(RRX)
Y에 대한 순위 회귀 분석(RRY)
최대우도추정(MLE)
비선형 순위 회귀
부분적 고장 분석

모든 주요 수명 분포(와이블 분포의 모든 형태 포함)도 지원됩니다.

와이블
정규분포 및 로그정규분포
지수적
감마 및 일반화된 감마
물류 및 물류 물류
검벨
베이지안-와이블
혼합 와이블
경쟁적 고장 모드(CFM)

CAE 시뮬레이션에 백분위 고객 사용량을 적용한 사례를 참조하십시오. navigate_next

유통 마법사 및 순위 지정 방법

주어진 데이터 세트에 어떤 모델이 적합한지 확신이 서지 않는 경우, 분포 마법사가 자동으로 여러 유형의 적합도 검정(콜모고로프-스미르노프 검정, 상관 계수, 우도 값)을 수행하여 사용 가능한 분포의 순위를 매깁니다. 또한 Kaplan-Meier 또는 중앙값 순위를 사용하여 데이터 포인트의 순위를 매길 수 있는 기능도 제공합니다.

신뢰구간

Weibull++는 매개변수, 계산 결과 및 그래프에 대한 신뢰 구간을 제공합니다. 사용된 특정 분석 방법에 따라 신뢰 구간은 피셔 행렬, 우도비, 베타 이항 분포 또는 베이지안(BSN) 접근법을 사용하여 계산될 수 있습니다.

신뢰성 테스트 설계

신뢰성 실증 시험 설계는 효과적인 신뢰성 시험 및 실증 시험을 설계하기 위한 적절한 표본 크기, 시험 기간 또는 기타 변수를 결정합니다. 예상 고장 시간 그래프는 주어진 신뢰성 수명 시험에서 관찰될 것으로 예상되는 고장 발생 시간을 보여줍니다.

차이 검출 행렬을 사용하면 두 개의 서로 다른 설계의 신뢰도 차이를 감지할 수 있습니다.

보증 데이터 분석

판매/반품 데이터를 사용하여 제품 수명 주기 데이터 분석을 수행하고 보증 예측을 할 수 있는 다양한 데이터 입력 형식이 제공됩니다. 네바다 차트, 고장 발생 시간, 고장 발생 날짜 및 사용량(예: 주행 거리, 사용 주기 등)뿐만 아니라 시간도 입력할 수 있습니다.

보증 데이터 분석에 대한 새로운 접근 방식에 대한 프레젠테이션을 시청하세요. play_arrow

열화 데이터 분석

제품의 성능(열화) 변화를 기반으로 제품의 고장 발생 시점을 예측하기 위해 선형, 지수, 거듭제곱, 로그, 곰페르츠 또는 로이드-리포우 모델을 사용하십시오. Weibull++에는 파괴적 열화 분석과 사용자 정의 열화 모델을 생성하는 옵션도 포함되어 있습니다.

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신뢰성 블록 다이어그램

내장된 다이어그램 기능을 사용하면 분석된 Weibull++ 폴리오에 연결된 블록을 이용하여 신뢰성 블록 다이어그램(RBD)을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 복잡한 경쟁 고장 모드 또는 간단한 시스템 신뢰성을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. Weibull++에서 생성된 RBD를BlockSim으로 보낼 수도 있습니다. 이 프로세스를 통해 블록이 새로운 BlockSim 시뮬레이션 다이어그램으로 내보내지므로 시스템 유지 관리성, 가용성 및 관련 분석과 같은 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

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실험 설계(DOE)

Weibull++는 요인 설계 및 부분 설계, Taguchi 강건 설계, 반응 표면 방법 설계, 제품 수명 기반 실험 설계(신뢰성 실험 설계) 등 다양한 실험 설계 유형을 지원합니다.

생활 데이터 결과, 그래프 및 보고서

퀵 계산 패드(QCP)는 일련의 다양한 계산 결과를 기록하고 필요에 따라 정보를 복사/붙여넣기할 수 있는 "계산 로그"입니다.

이 소프트웨어는 분석을 기반으로 계산된 결과와 그래프를 모두 제공합니다. 생명 데이터 분석의 경우, 다음이 포함됩니다.

신뢰성 또는 고장 확률
조건부 신뢰도 또는 조건부 실패 확률
신뢰성 수명(즉, 특정 신뢰도를 유지하는 시간, "보증 기간"이라고도 함)
확률 도표 및확률 밀도함수 도표
등고선 플롯
고장/중단 히스토그램, 원형 차트 또는 타임라인
BX% 수명(즉, 특정 불신뢰도에 대한 시간)
평균적인 삶
실패율

Weibull++는 다양한 고급 플로팅 도구를 제공합니다. 플롯 설정 기능을 사용하면 플롯 그래픽의 "모양과 느낌"을 완벽하게 사용자 지정할 수 있습니다. 그래프를 다양한 그래픽 파일 형식으로 저장하여 다른 문서에서 사용할 수 있습니다.

중첩 플롯(멀티 플롯이라고도 함)
나란히 배치된 그래프
RS Draw® 메타파일 그래픽 편집기
3D 플롯

Weibull++에는 사용자 정의 가능한 보고서 기능도 내장되어 있습니다. 이 프로그램들은 스프레드시트 및 워드 프로세싱 기능을 완벽하게 통합하는 동시에 분석에서 얻은 계산 결과와 그래프를 포함할 수 있도록 해줍니다.

관련 분석 및 계산

수리 가능한 시스템 분석

일반 갱신 프로세스(GRP) 모델 또는 평균 누적 함수(MCF)를 사용하여 반복 이벤트 데이터를 분석하십시오.

비모수적 생명 데이터 분석

어떤 생명 분포에도 만족스럽게 부합하지 않는 불완전한 데이터를 분석할 때는 Kaplan-Meier, 단순 계리법 또는 표준 계리법을 사용하십시오.

이벤트 로그 폴리오

특수 이벤트 로그 폴리오를 사용하여 시스템 오류 및 복구 데이터를 오류 발생 시간 및 복구 시간으로 변환하십시오.

몬테카를로 시뮬레이션

시뮬레이션 데이터 세트에 대한 분석을 자동으로 수행하여 신뢰 구간, 테스트 시나리오를 조사하고 기타 여러 신뢰성 엔지니어링 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

최적 교체 시기 계산

이는 시스템 유지 관리 비용을 절감하는 동시에 가동 시간을 극대화할 수 있는 강력한 기회를 제공합니다. 새로운 유지보수 계획 도구는 시스템의 마모되거나 고장난 구성 요소를 교체하는 데 가장 비용 효율적인 시기를 결정하는 데 도움이 되도록 비용 대비 시간 그래프를 생성합니다. 이 도구는 BlockSim의 시뮬레이션 다이어그램에서 사용할 예방 및/또는 검사 작업을 생성하는 옵션도 제공합니다.

비선형 방정식 적합 솔버

사용자가 정의한 비선형 방정식의 매개변수를 추정합니다. 이를 통해 표준 포트폴리오에서 제공되는 수명 분포 및 수명-스트레스 관계 모델 외에도 다른 통계 모델에 대한 간단한 매개변수 추정을 수행할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. 방정식을 풀고 나면, 이 도구는 데이터가 함수에 어떻게 맞는지를 시각화하는 그래프를 제공하며, 주어진 X 값에 대한 Y 값을 쉽게 계산할 수 있도록 해줍니다.

비선형 방정식 근 찾기

사용자가 정의한 비선형 방정식의 근을 신속하게 구합니다. 이렇게 하면 함수값이 0에 최대한 가깝도록 만드는 미지 변수의 값을 추측에 의존하지 않고 구할 수 있습니다.

빠른 매개변수 추정기

시간에 따른 행동 변화에 대한 정보를 바탕으로 통계 모델의 매개변수를 추정합니다. 이 소프트웨어는 사용자의 답변을 모델 매개변수를 얻는 데 필요한 입력값으로 "변환"합니다.

간략한 통계 참고 자료

자주 사용하는 통계 함수에 대한 결과를 신속하게 반환하여 지루한 표 검색 작업을 없애줍니다. 결과에는 중앙값 순위, 카이제곱 값, 누적 이항 확률 등이 포함됩니다. 또한 알려진 데이터 포인트를 입력하고 주어진 X 값에 대한 Y 값을 계산할 수 있는 다항식 보간 함수도 있습니다.

가속 수명 시험 모듈

가속 수명 시험 모듈을 구매하시면 가속 시험 계획 및 정량적 가속 수명 시험 데이터 분석을 위해 설계된 Weibull++의 새로운 기능을 이용하실 수 있습니다. 이 모듈은 가속 수명 시험 설계, 모델 적합성 평가, 신뢰성 지표 계산, 그래프 생성 및 관련 통계 분석 수행을 위한 다양한 유틸리티를 지원합니다. 또한, 이 프로그램은 스트레스가 일정하거나 시간에 따라 변하는 최대 8가지 유형의 스트레스를 동시에 적용한 가속 수명 시험 데이터를 분석하는 데 필요한 수명-스트레스 관계를 제공합니다.

가속수명시험 모듈의 모든 기능을 확인하세요 fact_check

신뢰성 향상 모듈

신뢰성 향상 모듈을 구매하시면 Weibull++의 새로운 기능을 이용하실 수 있습니다. 신뢰성 향상 모델을 사용하면 개발 테스트 데이터와 현장에 배치된 수리 가능 시스템 데이터 모두를 분석할 수 있습니다. 개발 단계에서는 여러 테스트 단계를 거치면서 시스템의 신뢰성 향상을 정량화하고 추적할 수 있습니다. 이 모듈은 신뢰성 향상 예측, 계획 및 관리를 위한 고급 방법을 지원합니다.

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