¿Qué significan los conocimientos SPC, DOE y FMEA y cómo aplicarlos?
Aquí la tecnología estadística se refiere a cualquier método estadístico matemático aplicable, principalmente la teoría de gráficos de control.
Sin embargo, el SPC tiene sus limitaciones históricas. No puede decir qué causó la anormalidad o dónde ocurrió, es decir, no puede diagnosticar, pero necesita resolver urgentemente el problema de diagnóstico en el sitio; de lo contrario, incluso si quiere corregir la anormalidad, no podrá comenzar.
DOE: Diseño de Experimentos (DOE para abreviar) es una teoría y un método matemático que estudia cómo formular planes experimentales apropiados y realizar análisis estadísticos efectivos de datos experimentales.
El diseño experimental debe seguir tres principios: aleatorización, control local y replicación.
El propósito de la aleatorización es evitar el sesgo de factores subjetivos y objetivos del sistema que afectan los resultados experimentales; el control local es dividir los grupos para que las condiciones dentro de los grupos sean lo más consistentes posible; el impacto de los errores aleatorios, y el propósito sigue siendo Esto es evitar la influencia de factores controlables del sistema.
Los diseños experimentales se pueden dividir a grandes rasgos en cuatro tipos: diseño factorial, diseño de bloques, diseño de regresión y diseño uniforme.
El diseño factorial se divide en método de implementación total y método de implementación parcial.
El método de diseño experimental factorial es lo que solemos llamar diseño experimental ortogonal.
FMEA: Los cinco manuales de TS 16949-FMEA son métodos importantes para el diseño de confiabilidad. FMEA es en realidad una serie de actividades. El proceso incluye: identificar modos de falla potenciales en productos/procesos; evaluar cuantitativamente modos de falla potenciales de acuerdo con el sistema de evaluación correspondiente; enumerar las causas/mecanismos de falla y buscar medidas de prevención o mejora.
La parte central del módulo de análisis, efectos y modos de falla es analizar y estudiar sistemas específicos y determinar cómo modificar el sistema para mejorar la confiabilidad general y evitar fallas.
Para calcular con precisión los peligros de las fallas, se proporciona un proceso de procesamiento sistemático durante el análisis y las tareas FMEA se compilan automáticamente, incluida la determinación de todas las posibles ubicaciones de fallas y sus modos de falla, y la determinación del impacto local de cada modo de falla, los efectos del siguiente nivel y el impacto final en el sistema, determinando el peligro causado por la falla e identificando modos de falla fatal para eliminar o reducir la probabilidad o gravedad de la ocurrencia.
FMEA puede completar las siguientes funciones: modo de falla, análisis de impacto (FMEA) y análisis de criticidad (FMEA). Análisis de modo y efecto de falla (DMEA) FMEA tiene las siguientes características: base de datos rica en modo de falla, función de personalización completa de la especificación FMEA empresarial y el módulo FTA (faulttreesalysis) original es generado automáticamente por FMEA. Durante el proceso de diseño del sistema, se analizan varios factores (incluidos hardware, software, entorno, factores humanos, etc.) que causan fallas del sistema y se dibuja un diagrama de bloques lógico (es decir, árbol de fallas) para determinar las diversas causas posibles de fallas del sistema y su probabilidad de ocurrencia. Combinación para calcular la probabilidad de falla del sistema y tomar las medidas correctivas correspondientes, proporcionando un método de análisis para la confiabilidad del sistema.
Muestra gráficamente la interacción entre eventos de falla y otros eventos en el sistema, y es un método común y efectivo para el análisis de seguridad y confiabilidad de sistemas grandes y complejos.
Utilizando FTA, los usuarios pueden establecer fácil y rápidamente un árbol de fallas, ingresar parámetros relevantes, realizar análisis cualitativos y cuantitativos del sistema, generar informes y, finalmente, imprimir resultados.
Módulo de análisis de árbol de eventos