Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator

Öz

Today’s consumer electronics companies try to produce more reliable products to reduce service costs and obtain a good brand reputation. However, producing more reliable products means an increase in manufacturing costs. The balance between reliability costs and service costs can only be adjusted with an accurate estimation of field return rate, in R&D phase, before mass production. Although using lots of international standards and accelerated life tests to estimate field return rate, usually, estimated field return rate differs from real field return rate. The reason for this is, the product does not fail only because of the stress factors mentioned in standards and used in accelerated life tests. This means, an additional parameter should be created for field return rate estimation. In this paper, field return rate estimation in R&D stage with an indicator is introduced. Indicator function consists of three failure rates which are calculated by component level testing, product level testing, and a new parameter called maturity level. With this estimation, companies can improve the reliability of their products to decrease possible service costs.

Anahtar Kelimeler

• Field Return Rate Estimation
• Parts Count Reliability Prediction
• Accelerated Life Test
• Failure Rate in Exponential Distribution
• Failure Rate in Weibull Distribution
• Mean Time to Failure
• Maturity Level

Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi / Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator

Öz

Günümüz tüketici elektroniği şirketleri servis maliyetlerini azaltmak ve iyi bir marka saygınlığı kazanmak için daha güvenilir ürünler üretmeye çalışmaktadırlar. Bununla birlikte, daha güvenilir ürünler üretmek, üretim maliyetlerinde artış anlamına gelmektedir. Güvenilirlik ve servis maliyetleri arasındaki denge ancak AR-GE aşamasında, üretim öncesinde, yapılacak doğru bir saha geri dönüş oranı tahmini ile ayarlanabilir. Saha geri dönüş oranı tahmini için birçok uluslararası standart ve hızlandırılmış ömür testleri kullanılmasına rağmen, çoğu zaman tahmin edilen geri dönüş
oranı, gerçekleşen geri dönüş oranından farklı olmaktadır. Bunun sebebi, ürünün, sadece standlarda belirtilen veya hızlandırılmış ömür testlerinde kullanılan stres faktörlerinden arızalanmamasıdır. Bu da, saha geri dönüş oranı hesaplama yönteminde yeni bir parametrenin daha oluşturulması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Bu makalede, saha geri dönüş oranını, AR-GE aşamasında, bir indikatör yardımı ile tahmin etme yöntemi anlatılmıştır. İndikatör fonksiyonu, malzeme seviyesindeki testlerden, ürün seviyesindeki testlerden ve yeni bir parametre olan olgunluk seviyesinden elde edilen 3 hata oranından oluşmaktadır. Bu tahminle birlikte, şirketler ürünlerinin güvenilirliğini iyileştirebilir ve muhtemel servis maliyetlerini azaltabilirler

Anahtar Kelimeler

• Saha Geri Dönüş Oranı Tahmini
• Parça Sayımı Güvenilirlik Tahmini
• Hızlandırılmış Ömür Testi
• Exponensiyel Dağılım Hata Oranı
• Weibull Dağılım Hata Oranı
• Hata Yapma Zamanı
• Olgunluk Seviyesi
• Field Return Rate Estimation
• Parts

Kaynakça

1. Shaw, M., “LCD TV Reliability Testing: An Effective Approach”, ARS, Europe: Berlin, Germany, 2010, Sayfa 4.
2. Goel,A. ve Graves, R. J., “Electronic System Reliability: Collating Prediction Models”, IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, Vol. 6, No. 2, Sayfa 1- 5, 2006,
3. Jones, J. ve Hayes, J.,”A Comparison of Electronic- Reliability Prediction Models”, IEEE Transactions on Reliability, Vol 48, No 2, Sayfa 1-8, 1999.
4. Harms, J.W., “Revision of MIL-HDBK-217, Reliability Prediction of Electronic Equipment”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2010, Sayfa 1-2.
5. Chan, H.A., “Accelerated Stress Testing for Both Hardware and Software”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2004, Sayfa 1-3.
6. Yang, G., “Accelerated Life Tests at Higher Usage Rates”, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 54, No. 1, Sayfa 1-2, 2005.
7. Mettas, A., “Reliability Predictions based on Customer Usage Stress Profiles”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2005, Sayfa 1-4.
8. Ma, H. ve Meeker, W.Q., “Strategy for Planning Accelerated Life Tests With Small Sample Sizes”, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 59, No.4, Sayfa 1, 2010.

9. Tekcan, T. ve Kirisken, B., "Reliability test procedures for achieving highly robust electronic products," Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2010 Proceedings - Annual , vol., no., pp.1-6, 25-28 Jan., 2010, Sayfa 1-6.
10. Defense, U.D.o.: 'MIL-HDBK-217F Reliability Prediction of Electronic Equipment', (Defense, US Department of, 28 Feb 1995,).
11. Keçecioğlu, D., Reliability Engineering Handbook, Destech Publications, Pensilvanya, ABD, 2002.
12. Bayle, F. ve Mettas, A., “Acceleration Models in Reliability Prediction Standards: Justification and Improvements”, ARS, Europe: Berlin, Germany, 2010, Sayfa 7-13.
13. Enkhmunkh, N., Kim, G.W., Hwang, K. ve Hyun, S., “A Parameter Estimation of Weibull Distribution for Reliability Assessment with Limited Failure Data”, Strategic Technology, IFOST, 2007, Sayfa 1-3.
14. De Visser, I.M., Yuan, L. ve Nagappan, G., “Understanding Failure Severity in New Product Development Processes of Consumer Electronics Products”, IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology, 2006, Sayfa 1-5.
15. Kahramanoğlu, G., “Field Return Rate Estimation in R&D Stage with an Indicator”, Accelerated Stres Testing Reliability Symposium, Denver, Colorado, ABD, 2010, Sayfa 1-40.