 |
|
|
|
出厂检测能抓到的，是那些"现在就已经坏了"的产品。 而有一类缺陷，现在还看不出来：
这些产品在检测台上，指标全部合格。 它们只是在等待时间。 这就是为什么"100% 合格"和"零客诉"之间，还隔着一道坎。 而这道坎的名字，叫早期失效率。 三、浴盆曲线：故障率不是均匀的如果把产品的故障率按时间画出来，得到的是一条著名的 "浴盆曲线"：
早期失效期通常持续数百至数千小时——正好落在用户开始使用产品的头几个月。 这一段里倒下的产品，就是所谓的"早期失效"。 而它们的问题，在出厂那一刻就已经存在了，只是尚未显现。 四、算一笔概率账我们把这件事量化一下。 假设某批次出货 5000 台，已知早期失效率为 2%。
这意味着，有 100 台产品会在用户使用初期出问题。 如果做了高温老化筛选，情况会怎样？ 老化筛选的原理，是把产品推进到一个加速应力的环境中，让本该在数月内发生的早期失效，提前在几十小时内发生。 行业内常见的经验是：有效的老化筛选，可将早期失效率降低约一个数量级，即 2% 降至 0.2% 左右。 那么：
再往前推一步： 这 90 台被拦在厂内，按每台综合处理成本 200 元计算，节省约 1.8 万元—— 这与我们在成本账中算出的结果是一致的。 三本账，其实是同一件事的三种算法。 五、老化房还能给出一个别的设备给不了的东西：一致性数据除了拦截不良品，老化房还有一项常被低估的价值—— 它会产生大量过程数据。 一批 5000 台产品在 72 小时老化过程中，每一台的运行参数都可以被记录。这些数据能告诉你： 1. 批次一致性水平同一批产品的老化参数分布是否集中？ 分散程度越小，说明工艺越稳定。这与制程能力指标（如 CpK）的思路是一致的。 2. 异常趋势的早期信号某批次的平均温升比历史水平高了 2℃——这可能意味着某供应商的器件换批了，或者某道工艺参数漂移了。 这是产线异常的早期预警，比市场投诉早几个月。 3. 供应商与材料的客观评价依据两家供应商的器件，在同样老化条件下的表现差异，是最有力的选型证据。 从此，评审会上不必再凭经验争论。 六、三个指标，共同描述可靠性完整地描述一批产品的可靠性，至少需要三个指标：
很多企业只统计第一个。 而真正决定客户体验的，是第二个和第三个。 老化房，正是把第二个指标从"不可知"变成"可测量"的工具。 七、让概率账真正算准，前提是什么？需要说明的是：以上所有推算成立，有一个前提—— 老化测试本身必须是准确、可重复的。 如果老化房内温度分布不均、不同批次的老化条件不一致，那么测出来的"早期失效率"就失去了参考价值：
用不可靠的设备测出来的数据，比没有数据更危险——它会让你基于错误的结论做决策。 所以，在做概率账之前，先要确保老化房本身满足三个条件：
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 上一条： 新能源与电池行业的高温老化房，和普通老化房不是一回事 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 下一条： 老化房到底把时间"压缩"了多少倍？——一道能被算出来的物理题 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 相关文章 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
