আমি বিশ্বাস করি যে সহকর্মীরা নির্ভরযোগ্যতার কাজে নিযুক্ত আছেন তাদের একটি প্রশ্ন আছে: গবেষণা এবং উন্নয়ন পর্যায়ে নমুনার সংখ্যা কীভাবে চয়ন করবেন? প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট স্টেজে, পণ্যের পরীক্ষার স্পেসিফিকেশন অবশ্যম্ভাবীভাবে থাকবে, যা বর্ণনা করে যে আমাদের পণ্যগুলি কী তাপমাত্রার পরিসীমা পূরণ করতে পারে, তারা কতটা শক এবং কম্পনের চাপ মান সহ্য করতে পারে ইত্যাদি।
তারপরে আমরা আমাদের পণ্যগুলি পণ্যের নির্দিষ্টকরণের প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে পারে কিনা তা যাচাই করার জন্য পরীক্ষার ব্যবস্থা করা শুরু করি। তাই প্রতিটি পরীক্ষার আইটেমের জন্য, আমরা বলতে পারি যে আমাদের পণ্যটি আমাদের পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি পূরণ করে তার আগে আমরা কতগুলি নমুনা পরীক্ষা করি?
ব্যবহারিক নির্ভরযোগ্যতা প্রকৌশল বইতে প্রবর্তিত একটি পদ্ধতি শেয়ার করুন যা আমি পড়ছি, এবং কিছু মৌলিক নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপের শর্তাবলীর ব্যাখ্যা এবং গণনার ক্ষেত্রেও শেয়ার করুন।
গবেষণা ও উন্নয়ন পর্যায়ে পরীক্ষার নমুনার সংখ্যা নির্বাচন
প্রথমে দ্বিপদ বণ্টনের ধারণাটি উল্লেখ করুন: দ্বিপদী বন্টনটি স্বাধীন বার্নোলি ট্রায়ালের পুনরাবৃত্তি হয়। প্রতিটি ট্রায়ালে শুধুমাত্র দুটি সম্ভাব্য ফলাফল রয়েছে এবং দুটি ফলাফল একে অপরের বিপরীত এবং একে অপরের থেকে স্বাধীন কিনা। অন্যান্য পরীক্ষার ফলাফলের সাথে তাদের কোন সম্পর্ক নেই। প্রতিটি স্বাধীন বিচারে ঘটনা ঘটার বা না হওয়ার সম্ভাবনা অপরিবর্তিত থাকে। .
পণ্য বিকাশের পর্যায়ে, এটি বিবেচনা করা হয় যে প্রতিটি পরীক্ষা আইটেমের প্রতিটি R&D নমুনার পরীক্ষার ফলাফলের (পাস) বা (ফেল) সম্ভাবনা প্রতিটি স্বাধীন পরীক্ষায় অপরিবর্তিত থাকে। দ্বিপদী বন্টন তত্ত্ব অনুসারে, ব্যবহারিক নির্ভরযোগ্যতা প্রকৌশল 14 উদ্ধৃত করুন।{1}} আইটেম বন্টন আস্থার সূত্রটি নিম্নরূপ:
উপরের সূত্রটি অনুমান করে যে ব্যর্থতার সংখ্যা k=0, এবং সরলীকৃত সূত্রটি নিম্নরূপ: C=1-R^N; পরীক্ষার নমুনার সংখ্যা হল N=Ln(1-C)/Ln(R); নিচের স্ক্রিনশটটি ব্যবহারিক নির্ভরযোগ্যতা প্রকৌশল থেকে উদ্ধৃত করা হয়েছে।
উপরের স্ক্রিনশট উদাহরণের জন্য, দ্রষ্টব্য: R এখানে পণ্য পরীক্ষার নির্দিষ্টকরণের নির্ভরযোগ্যতা প্রদর্শনের সম্ভাব্যতা বোঝায়। সূচকীয় বিতরণের নির্ভরযোগ্যতার সাথে এটিকে বিভ্রান্ত করবেন না। সূচকীয় বন্টনের R=e^(-λt); সময়ের সাথে পরিবর্তন হয়। .
উপরের উদাহরণটিকে R=90% এবং C=50% হিসাবে নিলে, R&D পর্যায়ে পরীক্ষার নমুনার গণনাকৃত সংখ্যা হল 7। জনপ্রিয় অর্থ নিম্নরূপ: যখন 7টি পরীক্ষার নমুনা নির্বাচন করা হয়, যদি সমস্ত 7 টি নমুনার পরীক্ষার ফলাফল পাস, 50% আত্মবিশ্বাস রয়েছে যে আমরা যে পণ্যটি বিকাশ করি তা 90% সম্ভাবনার সাথে পণ্য পরীক্ষার বৈশিষ্ট্যগুলি পূরণ করবে (আমরা ভবিষ্যতে যত পণ্য বিক্রি করি না কেন বাজারে, যতক্ষণ না সমস্ত 7 টি নমুনা R&D পর্যায়ে পরীক্ষিত, আমরা বহির্বিশ্বের কাছে ঘোষণা করতে পারি যে আমরা 50% আত্মবিশ্বাসী যে বাজারে থাকা পণ্যগুলির 90% আমাদের পণ্যের পরীক্ষার বৈশিষ্ট্যগুলি পূরণ করতে পারে। অবশ্যই, এখানে ভিত্তি হল R&D নিশ্চিত করা। পর্যায় ব্যাচ সেগমেন্ট হিসাবে একই)।
বইয়ের ভূমিকা পড়ার পরে, শিল্প অটোমেশনের জন্য শিল্প মান হল R=97% এবং C=50%, যার ফলাফল N=23 হয়। এখানে কিছু লোকের প্রশ্ন থাকতে পারে, কোন বিভাগ R এবং C এর মান নির্ধারণ করে? কিভাবে এটা সংজ্ঞায়িত? এটিও আমার প্রশ্ন, এবং এটি নির্ভরযোগ্যতা এবং মানসম্পন্ন কাজের বিকাশের ক্ষেত্রেও একটি অসুবিধা... উদাহরণস্বরূপ, কিছু পণ্যের গবেষণা এবং বিকাশের খরচ খুব বেশি। সাধারণত, প্রকল্পটি গবেষণা এবং উন্নয়ন পরীক্ষার জন্য শুধুমাত্র একটি পণ্য প্রদান করবে। যদি এটি এই নমুনার উপর ভিত্তি করে পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়, তবে এটি শুধুমাত্র C=50%, R=50% বলতে পারে... আমি বিশ্বাস করি যে এটি বেশিরভাগ কোম্পানির বর্তমান অবস্থা...
মৌলিক নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপের শর্তাবলী এবং গণনার উদাহরণের ব্যাখ্যা
সম্প্রতি, আমি কর্মক্ষেত্রে একজন গ্রাহকের মুখোমুখি হয়েছি যিনি PPM, MTBF এবং নির্ভরযোগ্যতার সম্ভাব্যতা R এর গণনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিলেন। আমি গ্রাহকের ক্ষেত্রে কথা বলব না, তবে আমি ব্যবহারিক নির্ভরযোগ্যতা ইঞ্জিনিয়ারিং-এ যা দেখেছি তা শেয়ার করব;
MTBF: ব্যর্থতার মাঝে; সূচকীয় বিতরণে R(t)=e^(-1/MTBF*t);
পিপিএম: পার্টস প্রতি মিলিয়ন; R(t)=1-PPM(t)/(10^6);
বিএক্স-লাইফ: এখানে যদি x=10 হয়, তাহলে এর অর্থ R=90%;
উপরের উদাহরণের বিশ্লেষণ: পণ্যটির জন্য B10 এর আয়ু 5 বছর হতে হবে, যার অর্থ হল 5 বছর পর পণ্যটির নির্ভরযোগ্যতা 90%। উদাহরণে, এটি হল MTTF (MeanTime To Failure), যা সূচকীয় বন্টনকে সন্তুষ্ট করে। MTTF=47.5 বছর, যার অর্থ বার্ষিক ব্যর্থতার হার λ=0.021, (আর একটি বিবৃতি এখানে চালু করা হয়েছে, কারণ MTTF {{10} }.5 বছর, তারপর বার্ষিক মেরামতের হার=1/47৷{14}}.1%, যা খুব বেশি... সাধারণত ভোক্তা পণ্যগুলি 0.3% থেকে কম হয়...); PPM মান হল 100,000, যার মানে হল যে 5 বছর পরে, 100,000 পণ্য প্রতি মিলিয়ন ব্যর্থ হবে৷