제품의 신뢰성을 계산하는 방법

신뢰성은 제품 개발 및 수명 주기 관리, 특히 에너지 관련 제품(ErP)의 중요한 요소입니다. 높은 수준의 신뢰성을 보장하면 환경에 미치는 영향을 크게 줄이고 생산 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이 블로그는 EN 45552:2020에 요약된 지침에 따라 제품의 신뢰성을 계산하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

신뢰성 이해

신뢰성은 제품이 주어진 기간 동안 지정된 조건에서 고장 없이 의도한 기능을 수행할 확률로 정의됩니다. 제품의 총 예상 수명과 관련된 내구성과 달리 신뢰성은 지정된 기간 내에 고장 없는 성능을 발휘할 가능성에 중점을 둡니다.

주요 개념

• 신뢰성: 제품이 고장 없이 정의된 조건에서 필요에 따라 작동할 가능성.
• Failure Modes: 제품이 의도한 기능을 수행하지 못할 수 있는 구체적인 방법.
• 실패 메커니즘: 재료 피로 또는 환경 스트레스와 같은 실패의 근본적인 원인.
• Failure Sites: 고장이 발생할 가능성이 있는 제품의 특정 부품 또는 구성 요소.

신뢰성 평가를 위한 프레임워크

신뢰성 평가에는 몇 가지 주요 단계가 포함되며, 아래에 자세히 설명되어 있습니다:

1. 제품 정의

먼저, 1차, 2차, 3차 기능을 포함한 제품 또는 제품 그룹을 명확하게 정의하십시오. 이 기능 분석은 신뢰성을 평가해야 하는 제품 내의 모든 중요한 구성 요소와 시스템을 식별하는 데 도움이 됩니다.

2. 환경 및 작동 조건

다음으로, 제품이 작동할 것으로 예상되는 환경 및 작동 조건을 결정합니다. 이러한 조건에는 온도, 습도, 기계적 응력 및 전기 부하와 같은 요인이 포함됩니다. 이러한 조건을 이해하는 것은 신뢰성 테스트에서 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 데 매우 중요합니다.

3. 추가 정보

필드 데이터, 제조업체 제약 조건, 규정, 응력 분석, 고장 모드 및 효과 분석(FMEA)과 같은 다양한 소스에서 추가 정보를 수집합니다. 이 데이터는 잠재적인 안정성 문제와 가능한 오류 메커니즘에 대한 포괄적인 그림을 구축하는 데 도움이 됩니다.

4. 신뢰성 분석 수행

함수를 고장 모드, 고장 사이트 및 고장 메커니즘에 연결하여 신뢰성 분석을 수행합니다. 여기에는 FMEA 또는 유사한 분석을 수행하여 가장 가능성이 높은 실패를 식별하고 순위를 매기는 것이 포함됩니다. 분석을 통해 가능성에 따라 순위가 매겨진 오류 사이트 및 메커니즘 목록이 생성되어야 합니다.

5. 신뢰성 평가 방법 선택 및 적용

제품의 신뢰성을 평가하기 위한 적절한 방법을 선택하십시오. 이러한 방법에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 물리적 테스트: 성능을 관찰하고 고장 지점을 식별하기 위해 통제된 조건에서 제품을 테스트합니다.
• Accelerated Life Testing (ALT): 정상 조건에서보다 더 빨리 고장을 유발하기 위해 제품에 높은 응력 수준을 가합니다. 이는 더 짧은 시간에 제품의 수명과 고장률을 추정하는 데 도움이 됩니다.
• 통계 분석: 통계 모델을 사용하여 테스트 데이터를 분석하고 제품의 신뢰성을 예측합니다.

6. 평가 문서화

마지막으로 입력 데이터, 가정, 분석 방법 및 결과를 포함한 전체 평가 프로세스를 문서화합니다. 이 문서는 투명성을 보장하고 향후 안정성 향상을 위한 기반을 제공하는 데 필수적입니다.

예시: 전자 장치의 신뢰성 평가

자동차의 전자 제어 장치의 신뢰성을 평가하는 예를 살펴보겠습니다.

1. 제품 정의: 전자 제어 장치는 자동차의 엔진 성능을 관리하는 중요한 구성 요소로 정의됩니다.
2. 환경 및 작동 조건: 이 장치는 -20°C에서 85°C의 온도 범위에서 작동할 것으로 예상되며 진동과 습도에 노출됩니다.
3. 추가 정보: 필드 데이터는 이전 버전의 장치가 구성 요소 피로로 인해 3년 이내에 10%의 고장률을 보였음을 나타냅니다.
4. 신뢰성 분석 수행: FMEA는 솔더 조인트 피로 및 커패시터 고장과 같은 주요 고장 모드를 식별합니다. 이것들은 가능성에 따라 순위가 매겨집니다.
5. 신뢰성 평가 방법 선택 및 적용: 가속 수명 테스트는 고장을 빠르게 유도하기 위해 고온에서 수행됩니다. 테스트 데이터의 통계 분석은 정상 작동 조건에서 5년의 평균 고장 시간(MTTF)을 예측합니다.
6. 평가 문서화: 고장 모드, 테스트 조건 및 예측된 MTTF를 포함한 결과는 향후 참조 및 개선을 위해 문서화됩니다.

자세한 지침은 EN 45552:2020의 전체 텍스트와 수리, 재사용 및 업그레이드 평가에 대한 EN 45554:2020, 신뢰성 평가 방법에 대한 EN 62308과 같은 관련 표준을 참조하십시오.

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