수명 데이터 분석 (LDA) : 신뢰성 예측을 위한 기록 데이터베이스를 준비하는 방법

 

훈련 목표

• 신뢰성 공학 평가의 기본으로서 LDA 방법론 개념 이해
• 신뢰성, 고장률 MTTF, MTBF, MTTR 개념 이해
• 지수, 로그 정규, 로지스틱, 로지스틱, weibull, Normal, Gumbel, Gama 등과 같은 확률 밀도 함수 이해
• Plot 방법, 회귀 분석, 가능도, 카이 제곱, Komogorov Smirnov 및 Cramer von mises와 같은 적합 테스트의 장점 이해
• 다양한 전문가 유도 방법 이해
• 장비 고장 및 수리 데이터베이스 구축 방법 이해
• LDA를 수행하기 위해 데이터베이스에서 데이터를 수집하는 방법 이해

교육 개요

2 시간	신뢰성 개념 통계 개념 신뢰성 개념 고장률 개념 MTBF, MTTF 및 MTTR 개념 전문가 유도 방법
2 시간	기록된 고장 및 복구 데이터베이스 데이터 유형 다양한 기록 데이터 수준 장비 데이터베이스 구축 방법 LDA를 수행하기 위해 데이터베이스에서 데이터를 수집하는 방법 RCA 분석 FRACAS (고장보고, 분석 및 교정조치 시스템)
4 시간	확률 밀도 함수 지수 정규 (Normal) 물류 (Logistic) 로그정규 (Lognormal) 로그물류 (Log Logistic) 검벨 (bumbel) 와이블 (Weibull) 감마 (Gama) 기타
2 시간	적합성 테스트의 장점 플롯 방법. 회귀 방법. 가능도 방법 카이-제곱법 Smirnov Komogorov Cramer Von Mises
6 시간	수명 데이터 분석 응용 사례 LDA 펌프. 압축기 LDA 열 교환기 LDA 밸브 LDA 센서 LDA 파이프 LDA 용광로 LDA

 

누가 참석해야 합니까?

이 과정에는 다음과 같은 선택된 참가자가 참석해야 합니다.

• 자산 관리자, 유지보수 관리자, 생산 관리자.
• 신뢰성 엔지니어 / 유지보수 엔지니어 / 감독자
• 회전 장비(기계) 엔지니어 / 정적 장비 엔지니어 / 감독자
• 설계 엔지니어 / 생산 엔지니어
• 이 주제에 대한 지식을 넓히고 싶은 전문가

 

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