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如何用JMP进行可靠性(Reliability)分析

出处:CIOAge 文: CIOAge 评论( 0 )条论坛博客

导读：可靠性是一个在产品的设计、制造和使用的每个环节中都存在的问题。简单地说，所谓可靠性就是产品不易发生故障的程度。众所周知，产品在出

厂检验时通常都是合格的，但是随着时间的推移，产品的功能和性能.....

可靠性是一个在产品的设计、制造和使用的每个环节中都存在的问题。

简单地说，所谓可靠性就是产品不易发生故障的程度。众所周知，产品在出

厂检验时通常都是合格的，但是随着时间的推移，产品的功能和性能会渐渐

发生变化，最终导致故障的发生。虽然这一趋势无法改变，但设计、制造出

在指定时间内不出现故障的产品却是企业和消费者都关心的话题。远到二战

早期美军战斗机频频发生的通信故障，近到今年3·15期间屡屡曝光的某品

牌笔记本电脑的质量问题，究其实质，都是产品可靠性不过关惹的祸。合理

应用可靠性分析，可以帮助研发、工程、质量等部门的技术人员提高产品质

量的稳定性，降低产品全寿命周期费用和售后服务成本，改善顾客的满意度

和忠诚度。

令人不解的是，很多企业已经意识到可靠性分析的重要性，却依然在刻

意地回避可靠性分析，这是为什么呢？原因很多，其中的一个主要原因是因

为一般企业觉得常规的统计质量管理已经够复杂了，而可靠性的研究还需要

用到许多更高深的统计学知识，这对于没有经过正规统计方法培训的人来说，会让人望而生畏，这在客观上大大限制了可靠性方法在企业的推广。

笔者尝试过用不同软件进行可靠性分析，SAS公司的高端六西格玛软件JMP(试用版可以在jmp/china下载)是其中之一，其交互式可视化分析的特

点在可靠性方面也有很好的体现。下面以一个典型的实例来看看如何用JMP

做可靠性分析。

例：某公司为了对一个电子产品进行可靠性分析，收集了一批该产品

的使用寿命数据(如图一所示，当“删失”=0时表示“时间”是精确的失效

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时间，当“删失”=1时表示精确的失效时间不详，但肯定大于“时间”所

显示的数值)。在这组具有代表性的数据下，我们来研究一下该产品的失效

特性如何？当失效概率为90%时，该产品的可靠寿命是多少？

图一可靠性试验原始数据表(部分)

按照可靠性方法的理论，要解决这两个问题，需要首先解决一个基本问题：这组寿命数据是服从什么分布的？实在地讲，这不是一个容易解决的问题，得一个一个分布地去尝试、去比较、去验证，什么威布尔Weibull分布啊，对数正态分布啊，指数分布啊，等等，少说也有十几种。而一般质量工

程师一听这些专业的统计学名词就犯晕，而且由于寿命数据中又含有“删失”特性，判断起来就更复杂了，通常需要通过一系列冗长的统计分析报表和统

计指标去判断。

笔者在用JMP软件做分析的时候，发现JMP中有一条命令叫“拟合所有

分布”，它可以在几秒钟的时间内对所有常规的可靠性分布逐一拟合，然后

自动筛选出最佳的分布拟合。比如在下图中，“对数正态”分布就是JMP在

快速比较所有寿命分布后找到的最佳分布。如果不太懂统计学原理，只想直

观地看一看这个分布长什么样的话，就看图上那个红色曲线及其周边粉红色

的置信区间带;如果对统计学原理比较懂，想深入了解统计学上的判别依据，还可以看下面那个“模型拟合”表格中的相关指标。总之，可以各取所需，

完成最基本的分布模型识别的任务。

图二可靠性分布模型比较的可视化展示

此外，在获得最佳拟合分布的同时，与该产品质量相关的各种可靠性特

征(如可靠寿命、失效概率、失效概率密度、故障率等等)也可以用图形化方

式来表现。比如在下图中，“分布刻画器”和“分位数刻画器”都显示了失

效概率与产品寿命之间的关系(两者的主要差别是X轴和Y轴所代表的变量

正好相反)，“危险率刻画器”显示的是危险率(即通常所说的Hazard Rate)

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