와이블 분포 개요

• 와이블 분포

- 신뢰도 데이터를 모형화하기 위한 가장 일반적으로 사용되는 분포 

• 적용 분야

- 부품의 수명 추정 분석

- 신뢰성 공학에서 실패 분석

- 일기예보

• 특징

- 유연한 접근으로 인해 타 분포와 유사한 결과를 도출 가능

- 산업현장에서 부품의 수명 추정에 사용

- 고장날 확률의 유지, 상승, 하강의 모든 경우를 추정 가능

와이블 분포를 이용한 신뢰성 분석의 특징

• 검증된 방식

- 기존의 고장데이터를 기반으로 한 검증된 방법

• 적용의 어려움

- 방대한 양의 스프레드쉬트(엑셀 형태)의 자료관리 필요

- 통계의 정기적이지만 간헐적 필요성

- 반복적 작업 수행

• 도구의 필요성

- 분석의 어려움을 극복하고자 엑셀 형식의 자료를 읽어 가시적으로 표현하는 SW 필요

제조, 판매 흐름 속 신뢰성 분석의 위치

신뢰성 도구 : 와이블 아이

• 와이블-아이 (Weibull-Eye)

- 자동차 부품의 신뢰도 분석을 위해 제작된 전무화된 소프트웨어 도구

- 고장 데이터를 기초로 하여 와이블 분포로 신뢰성 현황을 분석

- 향후 신뢰도를 예측하여 미래에 발생할 고장의 가능성을 예측

- 기술적인 의사결정이 가능하도록 지원하는 방법론 제공

• 주요 대상

- 신뢰성을 중요시하는 자동차 부품 생산업체에 특화되었으나

- 엑셀 형태의 고장데이터를 기반으로 한 모든 제품에 적용 가능

• 와이블-아이 에서의 와이블 분포

- 엑셀파일 형태의 대량 고장 데이터를 데이터베이스에 적재하고 사용자에게 '와이블 쉬트(Weibull Sheet)' 라는 표를 생성

- '와이블 쉬트'를 기초자료로 활용하여 관련제품의 미래 신뢰도를 예측 및 분석

와이블-아이의 운용 흐름

와이블 쉬트 상세

• 제품별 사용기간에 따른 단위시간별(월 단위) 고장대수 분석 

- 생산일자를 기준으로 필드(Field)에서의 고장수량 분석

- 시계열평가

- 제품 vs. 고장유형(Failure Mode)별 정리가 바람직

고장 유형 분석

• 제품별 사용기간에 따른 단위시간별(월 단위) 고장유형 분석

- 와이블 쉬트를 바탕으로 고장분포형태 분석

⊙ 감소형 ; 초기고장(Quality Failure)

⊙ 일정형 ; 우발고장(Catastrophic Failure)

⊙ 증가형 ; 마모고장(Wear-out Failure)

- 고장분포의 형태에 따라 개선 대응방안 설정

⊙ 감소형 ; 품질 향상에 주력(Repair/Retrofit제거)

⊙ 일정형 ; 시스템 신뢰성 향상에 주력

⊙ 증가형 ; 수명향상에 주력

신뢰도 예측

• 제품별 사용기간에 따른 단위시간별(월 단위) 신뢰도 분석

- 제품사용시간에 따른 신뢰도(생존율) 분석

- 신뢰도 분석결과에 따른 신뢰도 향상방안 수립

- 제품 vs. 고장유형(Failure Mode)별 정리가 바람직

와이블-아이의 장점

• 영구 사용 : 기간 사용 형태가 아닌 영구 사용 형태의 구입 방식
• 영구 업데이트 : 1회 키 구입으로 이후 모든 업데이트 기능 사용 가능
• 자동 업데이트 : 와이블-아이 실행 시 기능 업데이트 체크 및 자동 업데이트
• 온라인 지원 : 기능개선 및 문제 발생 시 온라인 지원