JMP data visualization illustration - clades

Formation JMP®

Plan d'expériences et amélioration de la qualité

JMP® : Analyse de fiabilité pour les systèmes non réparables

Cette formation s'adresse à toutes les personnes qui ont besoin d'analyser des données, en utilisant JMP, sur la durée de fonctionnement d'un objet (fiabilité) ou d'une personne (survie) dans des paramètres acceptables (« temps avant évènement »). La formation est présenté à l'aide d'exemples de fabrication, mais les personnes intéressées par l'analyse de survie ou l'étude de la récidive trouveront également le cours utile.

Durée : 4 sessions d'une demi-journée

Frais d'inscription : 400 $ US

Découvrez comment : 

  • Distinguer les caractéristiques uniques des données sur la vie.
  • Calculer des estimations non paramétriques (limite de produit Kaplan-Meier) de la probabilité de défaillance.
  • Ajuster des modèles de distribution spécifiques aux données sur la vie.
  • Estimer la fiabilité ou les mesures et le risque de survie.
  • Estimer le taux de survie en présence de causes concurrentes.
  • Utiliser des modèles de survie paramétrique pour estimer les effets des covariables ou des facteurs expérimentaux.
  • Concevoir un test accéléré de durée de vie.

Avant de participer à cette formation, il est recommandé de suivre les formations Logiciel JMP® : Exploration de données au travers d'études de cas et JMP® : Décisions statistiques à l'aide d'une ANOVA et de la régression ou d'avoir une expérience équivalente.

Introduction à la fiabilité

  • Comprendre les principes de fiabilité, les mesures de fiabilité et la nature des données de durée de vie et les observations censurées.
  • Utilisation d'une estimation non paramétrique des probabilités de défaillance.
  • Application de modèles paramétriques de fiabilité et de risque de défaillance.
  • Prise en compte de l'incertitude à propos des estimations de fiabilité.
  • Déterminer une taille d'échantillon suffisante pour déterminer la fiabilité.

Fiabilité avec facteurs

  • Identification des modes de défaillance et les causes concurrentes.
  • Ajustement des modèles de mélange.
  • Ajustement des modèles de mélange de risques concurrents.
  • Description des données déficientes.
  • Inclusion de l'effet des covariables dans le modèle de fiabilité.

Fiabilité rapide

  • Comprendre les facteurs de stress et les défaillances accélérées.
  • Calcul des facteurs d'accélération.
  • Utilisation des relations d'accélération.
  • Conception de tests de durée de vie accélérée.
  • Réalisation d'analyses de dégradation pour des mesures répétées et des tests destructifs.
Dates de la formation

Cette formation n'est pas disponible actuellement. Veuillez revenir plus tard.

Cette formation est présenté en anglais.

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