[신뢰성 공학 Ep.5] 열화시험과 데이터분석. 근데 신뢰성 개발을 곁들인

간단 소개

열화 시험의 개념과 데이터 분석 방법을 소개하고, 신뢰성 개발에 적용하는 방안을 제시합니다.

AI Summary

열화 시험의 이해
- 열화는 제품의 성능이 시간이 지남에 따라 점진적으로 저하되는 현상(Degradation)을 의미하며, Soft failure로 정의될 수 있음.
- **가속열화시험(ADT)**은 고장 인자를 가속화하여 시험을 진행, 이를 통해 제품의 수명을 예측.
데이터 분석 및 활용
- 수명 데이터는 제품 고장 시점에 대한 데이터, 열화 데이터는 성능 저하 과정을 기록한 데이터.
- 고장 판정 기준은 열화 시험에서 중요하며, 성능 저하 수준이나 누적 열화량을 기준으로 설정.
- 열화 모형은 선형, 지수, 대수, 멱수 모형 등이 사용되며, 데이터 적합도가 높은 모형을 선택.
- 가속열화데이터 분석은 열화 모형에 가속 모형을 외삽하여 수행, 모수 추정 방법으로 MLE가 활용됨.