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统计学 > 应用

arXiv:2507.14666 (stat)
[提交于 2025年7月19日 ]

标题: 质量工程师需要了解的退化模型知识?

标题: What Quality Engineers Need to Know about Degradation Models?

Authors:Jared M. Clark, Jie Min, Mingyang Li, Richard L. Warr, Stephanie P. DeHart, Caleb B. King, Lu Lu, Yili Hong
摘要: 退化模型在质量工程中起着关键作用,它们通过基于数据来评估和预测系统可靠性。本文的目的是提供一个易于理解的退化模型介绍。我们探讨了常用的退化数据类型,包括重复测量退化数据和加速破坏性退化测试数据,并回顾了如一般路径模型和随机过程模型等建模方法。关键的推断问题,包括可靠性估计和预测,得到了解决。在材料科学、可再生能源、土木工程、航空航天和制药等领域中的应用,展示了退化模型在工业中的广泛影响。我们还讨论了质量工程师的最佳实践、软件实现以及应用这些模型时的挑战。本文旨在为质量工程师提供退化模型的基础理解,使他们具备在实际场景中有效应用这些技术的知识。
摘要: Degradation models play a critical role in quality engineering by enabling the assessment and prediction of system reliability based on data. The objective of this paper is to provide an accessible introduction to degradation models. We explore commonly used degradation data types, including repeated measures degradation data and accelerated destructive degradation test data, and review modeling approaches such as general path models and stochastic process models. Key inference problems, including reliability estimation and prediction, are addressed. Applications across diverse fields, including material science, renewable energy, civil engineering, aerospace, and pharmaceuticals, illustrate the broad impact of degradation models in industry. We also discuss best practices for quality engineers, software implementations, and challenges in applying these models. This paper aims to provide quality engineers with a foundational understanding of degradation models, equipping them with the knowledge necessary to apply these techniques effectively in real-world scenarios.
评论: 37页,16图
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2507.14666 [stat.AP]
  (或者 arXiv:2507.14666v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.14666
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Yili Hong [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 7 月 19 日 15:34:58 UTC (1,297 KB)
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