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如何利用非可靠性实验数据分析产品的可靠性？
    1. 有些公司规模不大，没有昂贵的可靠性实验设施，没有真正的可靠性实验数据，怎样预测产品的可靠性？
    2. 公司的数据库中，有生产中出现的不良、仓库中出现的不良、代理在销售的过程中出现的不良、消费者/使用者在使用之后出现的不良、售后服务人员发现的不良，等。
   那么，经对这种产品长期生产，又没有可靠性实验数据，怎样利用产品现有的数据进行可靠性分析和预测呢？这里就你要寻找的答案。本人在工作、学习、研究中奋斗了20余载，特别是在欧、美国际跨国性公司从事quality management,Lean six sigma, reliability study, operation excellence 相关工作20多年，后又在国内著名咨询公司工作过3年多，这些都是活生生的案例案例。当然，我还有一些案例，由于涉及到商业保密要求，不能在此分享，如你遇到这书中还没涉及到的，可以同我在QQ中交流。
  由于可靠相关的计算比较复杂，我不建议读者用传统书本中所学的公式去计算，这样太耗时了。建议读者通过学习运用统计软件，如JMP， Minitab,等。在这里，我有一个<<如何用JMP进行可靠性(Reliability)分析>>，是介绍用JMP的可靠性分析操作、数据分析结果的解读。读者首先可以看一看这个。
  目录

1.收集可靠性数据的作用

2.谁将关注可靠性数据

3.CCPS对数据库的分类

4.产品/设备失效的表现

5.失效数据分四类

6.分布函数、密度函数、可靠度函数、危害度函数、累计危害度函数关系

7.案例分析

1>.50个三极管，在实验室内测试，直至失效

2>.有17台设备处于库存(或闲置)状态,当抽检时才发设备坏了,但不知道之前什么时候坏的

3>.有5个产品经受测试，失效时间分别为：43，57，80小时，另外2个测试到80小时没有失效就截尾测试

书中的数据文件清单：

     

   

     书中的相关的案例数据文件，是JMP格式，读者可以从官网下载JMP软件的试用版学习、理解其中的数据分析方法。如果你想要JMP Pro13, 我有这个，你懂的。QQ：2725848194

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