주요 특징: 신뢰성 향상 모듈

체험판을 신청하세요

견적 요청

모듈의 모든 기능을 살펴보세요

신뢰성 성장 분석 모델
신뢰성 성장 데이터 유형
신뢰성 향상 예측, 계획 및 관리

신뢰도 증가 분석 결과, 그래프 및 보고서
고장 모드 분류 및 효율성 요소

현장 적용 가능한 수리 가능 시스템 분석
몬테카를로 시뮬레이션

신뢰성 성장 분석 모델

신뢰성 성장 모듈은 Crow-AMSAA(NHPP), Duane, 표준 및 수정된 Gompertz, Lloyd-Lipow 및 Logistic과 같은 모든 기존 신뢰성 성장 분석 모델을 지원합니다.

신뢰도 증가 데이터 유형

고장 발생 시간 데이터

시스템이 고장날 때까지 지속적으로 작동된 개발 테스트 데이터가 있는 경우 Crow-AMSAA(NHPP) 또는 Duane 모델을 사용할 수 있습니다. 이 모듈은 개별 또는 그룹화된 고장 시간, 그리고 여러 개의 동일한 시스템에서 수집한 데이터를 결합하는 데 사용할 수 있는 다양한 데이터 유형을 제공합니다. 여기에는 모든 시스템이 동시에 작동하는 상황, 장애가 발생한 시스템과 장애가 발생하지 않은 시스템 모두의 정확한 작동 시간을 기록한 경우, 또는 각 장애 발생 날짜를 기록하여 해당 기간 동안의 일일 평균 사용률을 기준으로 장애가 발생하지 않은 시스템의 작동 시간을 추정할 수 있는 경우가 포함될 수 있습니다.

Crow-AMSAA(NHPP) 모델에는 특정 상황에 대한 추가 분석 옵션이 있습니다. 예를 들어, 데이터의 일부가 잘못되었거나 누락되었다고 판단되는 경우 갭 분석을 수행하거나, 시스템 설계 또는 운영 환경의 주요 변경으로 인해 테스트 중에 관찰된 고장 강도가 크게 변경된 경우 기울기 변화를 분석할 수 있습니다.

이산 데이터(속성 데이터, 일회성 데이터 또는 성공/실패 데이터라고도 함)

일회성(합격/불합격) 신뢰성 향상 테스트 데이터가 있는 경우(데이터 유형에 따라), 이 모듈은 Crow Extended 및 Crow Extended-Continuous Evaluation 모델과 함께 사용할 수 있는 혼합 데이터 모델을 지원합니다. 이산 데이터의 경우, 각 설계 구성에 대해 단일 시행, 구성당 여러 시행, 또는 이 둘의 조합을 처리할 수 있는 데이터 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 이 모듈은 연속적인 일회성 테스트에서 특정 고장 모드를 기록한 경우 고장 할인 기능을 지원합니다.

신뢰도 데이터

개발 테스트의 여러 시점/단계에 대한 계산된 신뢰도 값을 분석하려는 경우 표준 곰페르츠, 수정 곰페르츠, 로이드-리포우 또는 로지스틱 모델을 사용할 수 있습니다.

신뢰성 향상 예측, 계획 및 관리

신뢰성 향상 모듈은 기존의 신뢰성 향상 방법을 확장하여 실제 테스트 관행 및 실제 응용 분야를 더 잘 반영하는 여러 혁신적인 접근 방식을 지원합니다.

Crow Extended 모델을 사용하면 고장 모드를 수리 여부 및 시기에 따라 분류할 수 있습니다. 이를 통해 신뢰성 증가를 예측하고 신뢰성 증가 관리 전략을 평가할 수 있습니다.

성장 계획 포트폴리오는 단계별 신뢰성 향상 테스트 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 또한 Crow Extended – 지속적 평가 모델을 사용하여 여러 테스트 단계의 데이터를 분석하고 다단계 플롯을 생성하여 테스트 결과를 계획과 비교할 수 있습니다. 이를 통해 신뢰성 목표를 달성하기 위해 후속 테스트 단계에서 조정이 필요한지 여부를 판단하는 데 도움이 될 것입니다.

개별 신뢰성 향상 계획 포트폴리오를 사용하면 일회성 장치에 대한 전반적인 전략을 개발할 수 있습니다.

미션 프로파일 폴리오는 균형 잡힌 운영 테스트 계획을 수립하고 계획 대비 실제 테스트 진행 상황을 추적하여 데이터가 신뢰성 향상 분석에 적합한지 확인하는 데 도움이 됩니다.

MIL-HDBK-189 계획 모델은 지속적 성장 계획(Continuous Growth Planning) 책자에서 확인할 수 있습니다.

신뢰도 증가 분석 결과, 그래프 및 보고서

기존의 신뢰성 증가 분석에서는 특정 시간/단계에 대한 평균 고장 간격(MTBF), 고장 강도 또는 신뢰성을 계산할 수 있습니다. 지정된 MTBF, 고장 발생률 또는 신뢰성을 입증하는 데 필요한 테스트 횟수를 결정할 수 있습니다. 또한 특정 시점/단계에서 예상되는 실패 횟수를 추정할 수 있습니다. 이 모듈을 사용하면 분석 결과를 시각적으로 표현하기 위한 다양한 그래프와 차트를 쉽게 만들 수 있습니다.

고장 모드 분류 및 효율성 요소

전통적인 신뢰성 향상 분석은 모든 설계 개선 사항이 테스트 종료 전에 반영된다는 가정(테스트-수정-테스트)을 필요로 하지만, 실제 테스트 시나리오에서는 일부 고장 모드가 수정되지 않거나, 수정 사항의 일부 또는 전부가 나중으로 미뤄지는 경우(테스트-수정-발견-테스트 또는 테스트-발견-테스트)도 발생할 수 있습니다. Crow Extended 및 Crow Extended – Continuous Evaluation 모델을 사용하면 고장 모드 분류를 통해 이러한 관리 전략에 적합한 분석 방법을 제공할 수 있습니다. 지연된 수정의 경우, 두 모델 모두 효과성 계수를 사용하여 수정 사항이 구현된 후 각 모드의 오류 강도가 얼마나 감소할지 나타냅니다.

현장 적용 가능한 수리 가능 시스템 분석

신뢰성 향상 모듈은 현장 적용 가능한 수리 시스템 분석 기회를 제공합니다. 수리 가능 시스템 분석은 일반적인 고객 사용 조건에서 현장에서 작동하는 수리 가능 시스템의 데이터를 분석합니다. 그러한 데이터는 보증 시스템, 수리 센터, 작동 테스트 등을 통해 얻을 수 있습니다. 구체적으로, 최소 수리(즉, 각 수리 후 시스템이 "기존 상태와 동일하게 나빠짐")를 가정하여 수리 가능한 시스템 분석을 위해 파워 법칙 또는 크로우-AMSAA(NHPP) 모델을 사용할 수 있으며, 이를 통해 다음과 같은 다양한 유용한 지표를 계산할 수 있습니다.

주어진 수리 비용 및 정비 비용에 대한 최적의 정비 시간
주어진 시간 동안의 조건부 신뢰도, 평균 고장 간격(MTBF) 또는 고장 강도
주어진 시간 동안 예상되는 실패 횟수
주어진 조건부 신뢰도, 평균 고장 간격(MTBF) 또는 고장 강도에 대한 시간
지정된 시간까지 모든 시스템에서 발생할 것으로 예상되는 고장 횟수를 계산하는 예상 시스템 고장률 계산

현장에서 운영 중인 모든 시스템에 일련의 수정 사항을 적용하여 얻을 수 있는 개선 효과(예: 평균 고장 간격(MTBF)의 증가)를 평가하려면 현장에 배치된 수리 가능 시스템에 Crow Extended 모델을 사용할 수도 있습니다.

수리 가능한 시스템의 신뢰성 테스트 설계는 NHPP 모델을 사용하여 특정 신뢰성 목표(MTBF 또는 주어진 시점의 고장 강도로 정의됨)를 입증하는 데 필요한 시스템당 테스트 시간(또는 테스트해야 하는 시스템 수)을 결정합니다.
운영 임무 프로필을 통해 테스트가 균형 있게 적용되어 신뢰성 향상 분석에 적합한 데이터를 얻을 수 있도록 합니다. 미션 프로파일 폴리오는 운영 테스트 계획을 수립하고, 모든 미션 프로파일에 대한 예상 사용량과 실제 사용량을 추적하며, 테스트가 수행되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능은 지정된 "수렴점"에서 데이터를 자동으로 그룹화하여 성장 모델을 적절하게 적용할 수 있도록 도와줍니다.

몬테카를로 시뮬레이션

Reliability Growth의 표준 포트폴리오 중 하나에서 직접 분석할 수 있는 데이터 세트를 생성합니다. SimuMatic® 유틸리티를 사용하면 시뮬레이션을 통해 생성된 수많은 데이터 세트를 자동으로 분석하고 결과를 그래프로 표시할 수도 있습니다. 이러한 통합 시뮬레이션 도구는 다음과 같은 다양한 신뢰성 관련 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

신뢰성 향상 테스트 설계.
시뮬레이션을 기반으로 한 신뢰구간 얻기.
표본 크기와 데이터 유형이 분석 방법에 미치는 영향을 실험해 봅니다.
할당된 시험 시간의 영향을 평가합니다.

Main Menu

Main Menu

Main Menu

Main Menu

Main Menu

Main Menu

Main Menu

Main Menu

주요 특징: 신뢰성 향상 모듈

모듈의 모든 기능을 살펴보세요

신뢰성 성장 분석 모델

신뢰도 증가 데이터 유형

고장 발생 시간 데이터

이산 데이터(속성 데이터, 일회성 데이터 또는 성공/실패 데이터라고도 함)

신뢰도 데이터

신뢰성 향상 예측, 계획 및 관리

신뢰도 증가 분석 결과, 그래프 및 보고서

고장 모드 분류 및 효율성 요소

현장 적용 가능한 수리 가능 시스템 분석

몬테카를로 시뮬레이션

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.

${referer}를 www.hbkworld.com로 이동했습니다.