【培训信息】可靠性测试样本数的实用统计方法培训开课通知

主办方: 国可工软（苏州）科技有限公司

厂商: 国可工软（苏州）科技有限公司

开始时间: 2025-07-01 09:00:00

结束时间: 2025-07-06 18:00:00

地址: 苏州

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【可靠性测试样本数的实用统计方法】

2025年7月1日-2日

中国·苏州

课程受众

产品可靠性工程师，系统研发工程师，零部件研发工程师，产品质量工程师，试验及测试工程师。

课程介绍

此次培训的目的是介绍实用的统计方法来决定可靠性（寿命）测试的样本量。我们专注于具有设计变更的任何系统、子系统或组件的样本量解决方案。现实世界中,我们经常用设计变更来试图提高产品的可靠性和性能退化问题，这些问题大多来自产品的客户/现场维修数据（与保修相关或与耐用性相关），或者在交付给客户之前的设计验证阶段存在开发测试的问题数据。这次培训引入了有效的统计方法（经典方法和贝叶斯方法），有助于将当前产品可靠性数据融入样本量的决定过程中。产品可靠性数据包括定性（如 DFMEA 和测试剖面/负载）和定量（如测试数据或现场返修数据）两种。

此次培训所介绍的这些方法，对于在高置信水平下的高可靠性（或 MTBF及失效率）目标样本数的决定特别有价值。通常在这种情况下，经典统计方法会要求非常大的样本量，目前没有公司能够负担得起资源来做测试大量的样本数。我们将讨论超过 11 种实用方法和 20 个实际应用示例，也将进行超过 10 个课堂练习，帮助工程师了解如何计算这些方法的细节，以便工程师能够在日常工作中使用这些方法。完成本培训后，工程师可以识别可靠性测试的可靠性指标，分析当前产品的数据，评估设计变更的挑战及风险，并且能够量化风险将其集成到统计框架中，使用有效且实用的方法来制定满足产品可靠性和置信度目标的样本量。

课程安排

【授课讲师简介】

王政 Julius

曾任职于三星美国电池系统(Samsung SDl America Battery Systems)质量总监，菲亚特克来斯勒汽车(FCA)亚太区整车及发动机质量可靠性总监和北美区可靠性及大数据分析高级经理，梅赛德斯奔驰技术(Mercedes-Benz Technology)北美区电气电子部可靠性总监。美国质量协会(ASQ)CecilC.Craig Award奖得主，ASl Taguchi Award 田口奖得主。Wayne State University 及Purdue University客座教授。University of Michigan，Ann Arbor 机械硕士，Wayne State University 工业工程博士研究。41篇技术文章在技术期刊及技术会议发表。RAMS(Reliability & Maintainability Symposium)会议培训讲师。