ความน่าเชื่อถือและความคงทน เดิมพันสูงสำหรับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

ถึงแม้ว่าจะมีสถิติมากมายสนับสนุนความปลอดภัยของการเดินทางทางอากาศ แต่ผมก็ยังเป็นนักเดินทางที่มีความกังวล เป็นอย่างมาก เวลาที่เครื่องบินเจอกับกระแสอากาศปั่นป่วน ผมจะมีอาการหน้าถอดสีและหายใจแรง เหมือนสุนัขป่วย เมื่อมองไปรอบๆในห้องผู้โดยสาร ทุกคนดูเหมือนไม่ได้ใส่ใจอะไรและเบื่อหน่ายกับสิ่งที่เกิดขึ้น แต่สำหรับตัวผมถึงกับจับที่พักแขนเก้าอี้อย่างแน่น ในท้องปั่นป่วนเหมือนมีนักบัลเลต์เป็นหมื่นคนกำลังเต้นหมุนตัวอยู่ในท้อง แต่มันยิ่งเพิ่มความกลัวมากขึ้นเมื่อผมได้สัญญาณเตือนรายงานเมื่ออาทิตย์ก่อนนั้นว่ามีเครื่องบินเจท 2 ลำได้ถูกเรียกให้นำเครื่องลงจอดใกล้กันที่สนามบินดีทรอยด์

FAA รายงานว่าความวุ่นวายที่เกิดขึ้นนี้มาจากชุดอุปกรณ์หูฟังสื่อสาร (Headset) เพื่อใช้ในการควบคุมการจราจร ทางอากาศเกิดไม่ทำงาน นักบินไม่สามารถได้ยินคำแนะนำเส้นทางและทันใดนั้นเครื่องบินเกิดกระแทกในบริเวณพื้นที่ปลอดภัย (safety zone) เป็นบริเวณยาวเกือบ 3 ไมล์ เพราะว่าเครื่องบินทั้งสองนำเครื่องลงในทางลงคนละทิศทางกัน

แต่ยังโชคดีที่นักบินเห็นเครื่องบินของแต่ละฝั่งตรงข้ามกันเสียก่อน จึงทำให้พยายามหลบการชนกัน ผู้โดยสารใน เครื่องบินลำ 737 บอกว่าเขาสามารถมองเห็นเครื่องบินอีกลำบินอยู่ใต้เครื่องของตนและท้ายสุดแล้วไม่มีใครได้รับบาดเจ็บ แต่ประการใด คุณจะเห็นได้ว่าเพียงแค่ชุดอุปกรณ์หูฟังทำงานบกพร่องสามารถทำให้ชีวิตคนเป็นร้อยเกือบจะต้องเป็นอะไรไปเสียแล้ว

การหาค่าความเสี่ยง : หัวใจหลักของการกำหนดความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์

ในปัจจุบันนี้ชีวิตเรามีการพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้น ตั้งแต่อุปกรณ์การควบคุมการเต้นของหัวใจ มาร์ทโฟน และรถยนต์ เพื่อช่วยทำให้ชีวิตเราสะดวกสบายมากขึ้นและผลกระทบที่เราจะได้รับจะยิ่งมากขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์หรือชิ้นส่วน นั้นๆของเรา มีโอกาสที่จะทำงานผิดพลาดได้ตลอดเวลา (โดยเฉพาะคนที่มีระบบประสาทซิมพาเทติกไวกว่าคนอื่น – ตื่นตระหนกง่าย) โดยปกติแล้วความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์และชิ้นส่วนต่างๆจะเป็นหน้าที่รับผิดชอบของวิศวกรด้านคุณภาพ

ในการทำให้ลูกค้ามีความมั่นใจในคุณภาพและความปลอดภัย ต้องทำความเข้าใจและรู้ถึงโอกาสและความสี่ยงที่ ผลิตภัณฑ์จะเสียหายและไม่สามารถใช้งานได้ในระยะเวลาเท่าไหร่ การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ(Reliability) และ/หรือ การความคงทน(Survival), ในโปรแกรม Minitab มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงดังนี้

กราฟ Probability Plots

กราฟ Probability Plots แผนภาพนี้ใช้ช่วยประเมินเปอร์เซนต์ที่ชิ้นส่วนจะเสียหายเมื่อมีการใช้งานตามจำนวนรอบและยังสามารถช่วยในการตรวจสอบการแจกแจงเบื้องต้นของข้อมูล เพื่อนำไปเลือกใช้รูปแบบการกระจายที่ใช้ในการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ

case5_pic2
  • จากกราฟเส้นกลางจะแสดงถึงค่าเปอร์เซ็นไทล์ (percentile) ซึ่งแสดงค่าเวลาที่ประมาณได้ที่เปอร์เซนต์ที่ผลิตภัณฑ์จะพังเสียหาย โดยมีสมมติฐานว่าข้อมูลจริง(จุดบนแผนภาพ)และรูปแบบการแจกแจง(เส้นกลาง)นั้นเหมาะสม
  • เพื่อดูเวลาที่ผลิตภัณฑ์จะพังเสียหายและประมาณค่าความน่าจะเป็นสะสมของเวลาที่ผลิตภัณฑ์พังเสียหายแต่ละจุดของข้อมูลให้เลื่อนลูกศรไปยังจุดที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถคาดได้ว่า 22%ของผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะฟังเสียหายเมื่อเวลาผ่านไปแล้ว 86 เดือน
  • คุณสามารถใช้กราฟในการประเมินว่ารูปแบบการกระจาย(distribution)ของข้อมูลเหมาะสมหรือไม่ รูปแบบการกระจายที่เหมาะสมนั้น ข้อมูล(จุดสีแดง)ควรเรียงอยู่บนแนวเส้นกลาง หรือดูได้จากค่า AD ที่ต่ำกว่าและมีค่า Correlation ใกล้ 1

เมื่อเลื่อนลูกศรไปที่เส้นกราฟในแผนภาพ Minitab แสดงตารางค่าเปอร์เซ็นไทล์และช่วงความเชื่อมั่นสำหรับค่าเปอร์เซ็นต์ของที่จะพังเสียหายหลายๆค่า

Untitled 1

จากกรอบสีแสดงบนตารางคุณคาดได้ว่า 10% ของผลิตภัณฑ์จะพังเสียหาย เมื่อใช้งานไป 61 เดือนกับอีกครึ่งเดือน, คุณเชื่อมั่นได้ 95% ว่า 10% ของผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะพังในช่วง 45 ถึง 84 เดือน

กราฟ Survival Plot

จากกราฟ Survival Plot จะแสดงถึงฟังก์ชั่นความเสียหายของผลิตภัณฑ์หรือชิ้นส่วน ซึ่งจะแสดงค่าความน่าจะเป็นที่ผลิตภัณฑ์หรือชิ้นส่วนจะยังทำงานได้ดีตามระยะเวลาและรอบการใช้ ซึ่งจะเห็นได้ว่าเส้นกราฟจะมีลักษณะโค้งลง เมื่อเวลาผ่านไปซึ่งเท่ากับว่าความน่าเชือถือของผลิตภัณฑ์จะลดลงตามอายุการใช้งาน

case5_pic4
  • เส้นกลางเป็นค่าประมาณของความน่าเชื่อถือตามระยะเวลา จากตัวอย่างคือโอกาส 80% ที่จะใช้ไงานได้ถึง 78 เดือน
  • ค่าทางด้านซ้ายและขวาของเส้นกลางของกราฟคือช่วงความเชื่อมั่น 95% ของค่าความน่าเชื่อถือ

เมื่อเลื่อนลูกศรไปตามเส้นกราฟ Minitab จะแสดงตารางค่าความน่าเชื่อถือและช่วงความเชื่อมั่นตามระยะเวลา(หรือรอบการใช้งาน)ต่างๆที่ ค่าทางด้านซ้ายและขวาของเส้นกราฟ เป็นค่าพิกัดบนและล่าง 95% ความเชื่อมั่นของค่าความน่าเชื่อถือ

เมื่อเลื่อนลูกศรไปตามเส้นกราฟ Minitab จะแสดงตารางค่าความน่าเชื่อถือและค่าพิกัดความน่าเชื่อถือในแต่ละระยะเวลา (หรือรอบการใช้งานหรือจำนวนที่ยังใช้งานได้)

Image

จากตัวอย่าง เมื่อเวลาผ่านไป 90 เดือน ค่าความค่าความน่าเชื่อถืออยู่ที่ 73% และเชื่อมั่น 95% ว่าเปอร์เซ็นต์ของผลิตภัณฑ์จะยังคงทนใช้งานได้ถึง 90 เดือนอยู่ระหว่าง 56.9% และ 83.9%

ความน่าเชื่อถือและความคงทนต้องสมบูรณ์ที่สุด

Minitab มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ ไม่ว่าจะเป็นคำสั่ง Hazard Plots, Cumulative Failure Plots, Distribution ID overview, estimation test plans, Demonstration test plans, warranty analyses และอีกหลายคำสั่ง สำหรับคนที่ยังไม่คุ้นเคยกับการวิเคราะห์ทางสถิติกับเรื่องเหล่านี้มากนัก ควรค้นหาศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องความสำคัญของการวิเคราะห์เรื่องความน่าเชื่อถือและความคงทน

แม้ว่าความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์จะไม่มีผลกระทบต่อชีวิตและความตายแต่เงินเดิมพันสำหรับความน่าเชื่อถือมีสูง ในหนังสือ Engineering Statistics Handbook ของ National Institute of Standards and Technology (NIST) บอกไว้ว่า

“เราสามารถคาดหวังไว้ว่า รถ คอมพิวเตอร์ เครื่องใช้ไฟฟ้า หลอดไฟ โทรทัศน์ และอีกหลากหลายอย่าง จะยังสามารถ ทำงานได้ดี ตราบเท่าที่เรายังต้องใช้มัน ไม่ว่าจะกี่วันหรือกี่ปี และเมื่อมันเกิดเสียหาย ผลลัพธ์ของมันอาจก่อให้เกิดอันตราย เกิดการบาดเจ็บ เสียหายทั้งชีวิตและทรัพย์สิน และเมื่อความเสียหายที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำอีก ก่อให้เกิดความรำคาญใจและความลำบากต่อลูกค้าจนทำให้เกิดความไม่พึงพอใจในที่สุดและส่งผลให้บริษัทอาจเสียส่วนแบ่งในตลาดได้”

บทที่ 8 เรื่อง Assessing Product Reliability,ในหนังสือ NIST Engineering Statistical Handbook หรือที่ Warren Buffett กล่าวไว้ว่า “ต้องใช้เวลากว่า 20 ปี ในการสร้างชื่อเสียงและใช้เวลาเพียง 5 นาทีในการทำลายมัน หากคุณคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้คุณจะทำสิ่งที่แตกต่างออกไป

ในสายงานการปรับปรุงคุณภาพ ความสำคัญอย่างที่สุดของความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ คือ สาสน์ที่ส่งถึงทุกคนนั้นต้องมีความชัดเจนและเสียงดังพอที่จะให้ทุกคนได้รับรู้


Case study:
Time-to-Market and Design for Reliability at the Speed of Light in Signify

Get ready for a light bulb moment! In a fast-changing industry where time-to-market and product reliability give a competitive edge, discover how the world’s leading lighting company Signify, rapidly validates new innovations. In this one hour webinar, Prof W.D. van Driel and Dr P. Watté will shed a light on design for reliability (DfR) using Minitab Statistical Software at Signify, the former Philips Lighting. Learn from real-life examples their methods to lower your development costs, improve your designs’ performance and compliance, and accelerate the testing of product design reliability. If you develop products intended to meet high specifications for years to come, you will discover how to reduce the risks and consequences of product failure and costly claims – for you and your customers.

Webinar 1
Pic 2

บทความต้นฉบับ : Reliability and Survival: The High Stakes of Product Performance

ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นำพาเจริญ,

บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย

Minitabbloglogo

เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab

Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ 
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ 
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ