In this paper, we aim to check the reliability growth of multiple launch rocket components by the life evaluation. We apply the Crow-AMSAA model to the sets of test data obtained from the development phase. The result of the data analysis shows that the reliability of some components needs to be improved. In order to improve their reliability, we analyze the failure mechanism and change their designs. The verification of the reliability growth for those components is done by analyzing the data sets obtained by the accelerated life tests. As a result, we show that the MTBF of those components is increased and also their reliabilities improved.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the failure modes of an auto transfer switch (ATS), determine the most common failure mechanisms, and iterate the design to improve reliability. Methods: We carried out failure mode and effect analysis (FMEA) to determine the failure modes and mechanisms. We identified the parts or modules that required improvement via two-stage quality function deployment based on FMEA, and improvements to reliability were monitored using the Gomperz growth model. Results: The main failure modes of the ATS were damage to, and deformation of, the stator / movable element due to repetitive movements. Five iterations of design modification were carried out, and the mean time to failure (MTTF) increased to 14,539 cycles, corresponding to 85% of the target MTTF. The Gompertz growth model indicates that the 10th iteration of design modification is expected to achieve the target MTTF. Conclusion: We improved the reliability of mechanical parts via failure mode analysis, and characterized the iterative improvements in the MTTF using the Gompertz growth model.
Accelerated life testing of a car is used to get information quickly on its life distribution. Test cars are no under severe conditions and fail sooner than under usual conditions. A model is fitted to the accelerated failure times and then extrapolated to estimate the life distribution under usual conditions. This paper presents an accelerated test md the reliability growth theory, and applies it to some subsystems of cars during their prototype and pilot testing. The data presented illustrates explicitly the prediction of the reliability growth in the product development cycle. The application of these techniques is a part of the product assurance function that plays an important role in product reliability improvement.
Continuing and Developing the growth, the company should focus on 'time to market of high quality production' and 'cost down'. Due to the complexity of the production, reliability is being one of the important factor. In this study, in particular, focus on parts reliability test improvement about printer product and proceeded. Need test improvement for time to market that is developed, and reduce expense with test period that is required at Reliability Test time of new parts and should high quality level of product. Finally huge Failure Cost (F-COST) occurs because quality level of product drops if parts that accomplish product does not ensure reliability and this is associated by malfunction in marketplace.
Continuing and Developing the growth, the company should focus on 'time to market of high quality production' and 'cost down'. Due to the complexity of the production, reliability is being one of the important factor. In this study, in particular, focus on parts reliability test improvement about printer product and proceeded. Need test improvement for time to market that is developed, and reduce expense with test period that is required at Reliability Test time of new parts and should high quality level of product. Finally huge Failure Cost (F-COST) occurs because quality level of product drops if parts that accomplish product does not ensure reliability and this is associated by malfunction in marketplace.
Recent discussions in the active growth strategy based on getting a green environment, changes in the management of companies involved in environmental management is the analysis of various risk factors and the green growth at the same time the company's growth strategy is required. Thus, the corporate position on the green growth strategy based on risk management to analyze and respond to face reality, and respond to the scene of the applied methodology is required. In this study, contact the section of Environment to assess potential business risks that the EMEA Environment Mode Effects Analysis methodology through research and development company's in, contact the section of Environment to effectively analyze risk management by addressing the degree of risk assessment as a future-oriented and objective can manage is to provide technical management model.
In reliability analysis, the time difference between the expected next failure time and the current failure time or the Mean Time Between Failure(MTBF) is of significant interest. Until recently, in reliability growth studies, the reciprocal of the intensity function at current failure time has been used as being equal to MTBE($t_n$)at the n-th failure time $t_n$. That is MTBF($t_n$)=l/$\lambda (t_n)$. However, such a relationship is only true for Homogeneous Poisson Process(HPP). Tsokos(1995) obtained the upper bound and lower bound for the MTBF($t_n$) and proposed an estimator for the MTBF($t_n$) as the mean of the two bounds. In this paper, we provide the estimator for the MTBF($t_n$) which does not depend on the value of the shape parameter. The result of the Monte Carlo simulation shows that the proposed estimator has better efficiency than Tsokos's estimator.
In general, a software fault detection phenonenon is described by a software reliability model based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). In this paper, we propose a software reliability growth model considering the differences of the software environments in both the testing phase and the operational phase. Also, we consider the problem of determining the optimal release time and the optimal warranty period that minimize the total expected software cost which takes account of periodic software maintenance(e.g. patch, update, etc). Finally, we analyze the sensitivity of the optimal release time and warranty period based on the fault data observed in the actual testing process.
We summarize, in this paper, that we have learned from the slftwar reliability analysis of a large switching software composed of functional blocks which form slotware units. To determine the time of management activity related to sopftware reliability growth, we review the process of detection and correction of software failures. Also we apply the two softwre reliability frowth model, Goel-Okumoto and S-shaped model, to estimate the global software reliability growth to a set of failure found during period of the system test. The analysis methods and results can be applied to other large software development projects.
The recent stream to reliability prediction is that it is totally inclusive in depth to consider even the operating and environmental condition at the level of finished goods as well as component itselves. In this study, firstly we present the reliability prediction methods by entire failure rate model which failure rate at the system level is added to the failure rate model at the component level. Secondly we build up the improved bases of reliability demonstration through a, pp.ication of Kaplan-Meier, Cumulative hazard, Johnson's methods as non-parametric and Maximum Likelihood Estimator under exponential & Weibull distribution as parametric. And also present the methods of curve fitting to piecewise failure rate under Weibull distribution, PRST (Probability Ratio Sequential Test), curve fitting to S-shaped reliability growth curve, computer programs of each methods. Lastly we show the practical for determination of optimal burn-in time as a method of reliability enhancement, and also verify the practical usefulness of the above study through the a, pp.ication of failure and test data during 1 year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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