The reliability of the product can be improved by making the product less sensitive to noises. Especially, it Is important to make products robust against various noise factors encountered in production and field environments. In this paper, the phenomenon of degradation assumes a simple random coefficient degradation model to present analysis procedures of degradation data for robust experimental design. To alleviate weak points of previous studies, such as Taguchi's, Wasserman's, and pseudo failure time methods, novel techniques for analysis of degradation data using the cross array that regards amount of degradation as a dynamic characteristic for time are proposed. Analysis approach for degradation data using robust experimental design are classified by assumptions on parametric or nonparametric degradation rate(or slope). Also, a simulation study demonstrates the superiority of proposed methods over some previous works.
LEDs have rapidly replaced old light devices such as incandescent or fluorescent lamps, and have been widely applied in general lighting, signals, automobile, signs and others. Since LEDs are for both indoor and outdoor use, temperature and humidity inevitably affect its reliability. We explain the result of the degradation life test on LEDs, and guide to reliability analysis procedure. Analysis on reliability measures are performed by Weibull++6 program, and a common shape parameter of Weibull distribution on the LED is suggested. Also, we make a description of reliability analysis procedures for the degradation data using collected test data from degradation tests. Reliability analysis procedures are consisted of estimating degradation models and failure time, verifying of distribution and parameters of the distribution, and estimating of reliability measures. Finally, this paper suggests reliability analysis method for light characteristics on LEDs.
Purpose: The purpose of this study is to estimate the lifetime of commercial passenger vehicles shock absorber using degradation test and data. Method: The degradation factor of shock absorber was determined to be a damping force using FMEA. Degradation test was performed on damping force under real world usage condition and analysed the degradation data. Results: To estimate the lifetime of shock absorber, a degradation model was developed and a numerical example was provided. Conclusion: Evaluation of the lifetime of commercial and military vehicles shock absorber will be possible by using the proposed degradation analysis method.
In general, the product is used under several circumstances including environmental and usage conditions. According to the circumstances, the product has various performance degradation processes. In order to optimize the lifecycle of product usage, it is important to observe the degradation process and make suitable decisions on product operations. However, there are not much research works in evaluating the degree of product degradation based on product usage data. Recently, due to emerging ICT (Information and Communication Technology) technologies, it becomes possible to get the product usage data. Based on the gathered data, it is possible to analyze the degree of product degradation. The analysis of product usage data can improve product use and product design with advanced decisions. To this end, this study addresses one approach based on FMEA/FMECA method, called PDMCA (Performance, Degradation Modes and Criticality Analysis) for evaluating product degradation status and making suitable decisions.
Life time data analysis requires some time-to-failure data to an extent. Some life tests result in few or no failure. In such cases, it is difficult to access reliability with traditional life tests that record only time to failure. Furthermore, with short product development time, reliability tests must be conducted with severe time constraints. For some devices, it is possible to obtain degradation measurements over time, and these measurements may contain useful information about product reliability. This article describes degradation reliability analysis methods to do inferences and predictions about a failure-time distribution by using software. In addition, the possibility of extension to CBM (Condition Based Maintenance) is suggested as an example of applied degradation data analysis.
LED lightings typically do not fail catastrophically during use. However, over time the light output will gradually depreciate. Even if there are same LED lighting, they are so different at all. because of dissimilar the use and environment of each LED lighting. In this paper, we make a description of reliability analysis procedures for the degradation data using collected field data. Reliability analysis procedures are consisted of estimating degradation models and failure time, verification of distribution and parameters of the distribution, and reliability measures estimation. At some point in time, the light emitted from an LED lightings depreciates to a level where it is no longer considered adequate for a specific application.
Purpose: Accelerated degradation tests can be effective in assessing product reliability when degradation leading to failure can be observed. This article proposes an accelerated degradation test model for highly reliable solid state drives (SSDs). Methods: We suggest a nonlinear mixed-effects (NLME) model to degradation data for SSDs. A Monte Carlo simulation is used to estimate lifetime distribution in accelerated degradation testing data. This simulation is performed by generating random samples from the assumed NLME model. Conclusion: We apply the proposed method to degradation data collected from SSDs. The derived power model is shown to be much better at fitting the degradation data than other existing models. Finally, the Monte Carlo simulation based on the NLME model provides reasonable results in lifetime estimation.
Degradation data can provide more reliability information than traditional failure-time data, especially products with few or no failures. This paper is concerned with a method of estimating lifetime distribution from field data with supplementary information on degradation data and covariates. When a distribution of degradation rate obtained by follow-up study for a portion of products that survive after-warranty follows a reciprocal-Weibull or lognormal distribution. A time-to-failure distribution of the product follows Weibull or lognormal distribution, respectively. A method of estimating lifetime parameters for this kind of data and their asymptotic properties are studied. Effects of after-warranty report probability, follow-up rate, and proportion of degradation data on pseudo maximum likelihood estimators of these parameters are investigated.
A fuze detonator comprising star shells is an important device so that its failure usually leads to failure of the shells. In this paper, accelerated degradation tests of RD1333 (lead azide) using temperature stress were performed, and then degradation data of explosive power for the detonator were analyzed to predict the storage lifetime of detonator. Degradation data analysis to estimate the storage lifetime is based on a distribution-based degradation process. Statistical distribution parameters of explosive power degradation measures at each time were estimated for each temperature level, and then reliability of the detonator for each accelerated temperature level was estimated using both time-varying distribution parameters and critical level of explosive power. Arrhenius model was applied to estimate storage lifetime of the detonator under the field temperature condition. Accelerated distribution-based degradation analysis to estimate storage lifetime is explained in detail, and estimation results are compared to field data of storage lifetime in this paper.
Accelerated degradation is concerned with models and data analyses for degradation of product performance over time at overstress and design conditions. Although there have been numerous studies with accelerated degradation theory in reliability, very few actually apply to parametric statistical analyses. This paper shows how to analyze degradation data, provides tests for how well the assumptions hold. Reel sensors, a sort of photointerrupters in home VCR, hive been tested, and least-square analyses are used to illustrate our approach. Tests for linearity of the performance-time relationship, dependence of the lognormal distribution, and the standard deviation on time are performed. The mean life of tested sensors is assessed at about 414,000 hours, and the Arrhenius activation energy of this reaction is concluded to be 0.39 eV as results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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