Introduzione alle prove di vita accelerata

Introduzione ai test accelerati

Questo articolo ha lo scopo di presentare nozioni introduttive riguardanti l’analisi di campioni sottoposti a prove di vita accelerata con l’intento di raccogliere dati da esaminare e con i quali fare previsioni riguardo la vita del componente alle condizioni nominali. Questa tipologia di test accelerati, comunemente conosciuta come QALT (Quantitative Accelerated Life Test) si distingue per impostazione e modalità di esecuzione dai test accelerati di tipo qualitativo volte ad identificare debolezze del prodotto con lo scopo di migliorarlo ed irrobustirlo.

Un test accelerato di quantitativo è un test indubbiamente meno estremo del suo equivalente qualitativo quale ad esempio test HALT (Highly Accelerated Life Test), ma che richiede un numero di campioni superiore. Inoltre, deve saper gestire correttamente sia guasti che sospensioni (unità non guastatesi durante la prova).

Aspetti da considerare nel test accelerato

Cosa si richiede prima di partire con un test accelerato di tipo quantitativo?

Il test accelerato quantitativo non parte da un impulso. Quindi la prima domanda che ci si dovrebbe porre è

  • Quali sono le problematiche che ho riscontrato sul campo con le versioni precedenti del prodotto (se queste sono ancora applicabili in un certo senso)

Non ha senso partire con l’idea di testare una serie di provini a diversi profili di vibrazione se i guasti riscontrati non sono attribuibili a problematiche legate alle vibrazioni.

In questo senso un Reliability DoE presente in Weibull++ come funzionalità standard è uno strumento molto utile al fine di determinare quali stress influiscono significativamente sulla vita del prodotto.

DoE affidabilistico o (Reliability DOE) eseguito con Weibull++. Analisi di dati di vita di un prodotto analizzato in funzione di 5 variabili di processo. Analisi della risposta (vita) con un modello lognormale

DoE affidabilistico o (Reliability DOE) eseguito con Weibull++. Analisi di dati di vita di un prodotto analizzato in funzione di 5 variabili di processo. Analisi della risposta (vita) con un modello lognormale

  • Pianifica un numero di campioni sufficienti

Il numero di campioni da testare è influenzato direttamente dai livelli di stress a cui si testeranno i campioni. A titolo informativo un test con sola temperatura richiede almeno due livelli di temperatura come requisito minimo per calcolare due parametri del modello. Di più se si richiede goodness of fit test o test della bontà del modello. Bisognerà inoltre tener conto dell’adeguato rapporto guasti/sospensioni al fine di ottenere un risultato valido.

In teoria si potrebbero ottenere risultati analizzabili con solo 4 guasti a due livelli di stress (per singolo stress), tuttavia il risultato sarebbe solo un numero con poca validità reale.

  • Pianifica i livelli di stress

Ci sono metodi e strumenti a disposizione per far sì che il test si concluda con guasti da analizzare. E’ importante, al fine di contenere le incertezze derivanti dal test, di valutare sia le sospensioni che le estrapolazioni da effettuare. Entrambe incidono negativamente sul livello di confidenza del risultato del test.

Relazione vita-stress (life stress relationship) ottenuta con soli 4 guasti a due livelli di stress ed estrapolazione molto lontana dai dati del test.

  • Verifica che la relazione vita-stress che si intende utilizzare sia ancora valida per i livelli di stress a cui si intende testare

I guasti ottenuti dal test devono essere esaminati così come la curva di accelerazione derivante per capire se la situazione sta sfuggendo di mano a qualche valore di stress. Anche se il test di ipotesi di tendenza comune non ha esito negativo, è opportuno analizzare i dati sotto un occhio statistico curando in particolare i residui al fine di identificarne anomalie.

Analisi dei residui a diversi valori di stress

  • Verifica che la relazione vita-stress sia corretta per il test impostato

Tutte le relazioni vita-stress vanno bene entro il gamma di valori in cui sono presenti i dati e quindi inducono un senso di assicurazione che l’analisi dei dati post-test sia corretta. Tuttavia, l’errore emerge solo nell’estrapolazione e naturalmente non si ha modo di scoprirlo dai numeri stessi.

  • Considera una valida distanza di estrapolazione

L’errore che si ottiene dai risultati aumenta di dismisura con l’aumentare dell’estrapolazione. E’ bene ricordare che qualsiasi strumento utilizzato è un tool matematico che applica formule matematiche al fine di risolvere un problema indipendentemente dalla logica del problema impostato

  • Presta attenzione alle diverse modalità di guasto

E’ importante distinguere tra modalità di guasto e maccanismo di guasto. Il test impostato attiva un certo meccanismo di guasto dietro il quale si profilano diverse modalità di guasto. E’ bene quindi verificare che le rotture evidenziate siano conformi al meccanismo di guasto che si è accelerato. Se il guasto non ha alcun riferimento a tale problematica, è un punto anomalo all’analisi e dovrebbe essere convertito in sospensione.

Molto probabilmente il test avrà evidenziato diverse modalità di guasto. Queste potrebbero non essere facilmente analizzate separatamente. Il ripiego è analizzare dal punto di vista del maccanismo di guasto.

  • Considera con cautela fattori di accelerazione ed energie di attivazione generici

L’energia di attivazione che si ottiene da un test con stress termico è specifica alla modalità di guasto in considerazione. Ogni modalità di guasto ha una sua energia di attivazione Ea. Tuttavia, spesso si tende ad utilizzare energie di attivazione derivanti da libri di testo o fattori di accelerazione indicativi così da ridurre il peso economico del test. Questi numeri vanno presi con una certa cautela. Basta osservare i cambiamenti ai valori di energia di attivazione negli anni per rendersi conto che si potrebbero prendere in considerazione valori incorretti. Inoltre, tali valori sono suscettibili a tecnologie impiegate e potrebbero anche variare di campionatura in campionatura.  L’uso di un fattore di accelerazione errato porterebbe di sicuro a estrapolazioni errate. In tal caso, un falso risparmio.

Nel caso estremo possono essere utilizzati come ipotesi di partenza. Tuttavia un buon test fornisce entrambe i risultati pertinenti a tutte le caratteristiche del test dalle campionature alle tecnologie impiegate.

Conclusioni

In questo breve articolo abbiamo elencato alcuni spunti molto importanti da prendere in considerazione nella preparazione ed esecuzione di un test accelerato di tipo quantitativo. Naturalmente ce non sono altri riguardo ai test accelerati di tipo qualitativo ma rimangono al di fuori delle nostre competenze.

Un test accelerato di tipo quantitativo offre una buona base di partenza per stimare il valore dell’affidabilità del prodotto sotto esame alle condizioni di esercizio. Un test improvvisato, raramente porta ai risultati sperati e si traduce spesso in un costo eccessivo con un numero insufficiente di guasti da analizzare.

Per fortuna, ALTA, ora add-on del programma Weibull++, può essere un valido strumento per ovviare a questi costosi inconvenienti.