在智慧製造與精益轉型的浪潮下，產品與系統的「可靠度」早已不再是傳統的品質管控指標，而是影響客戶滿意度、品牌信任與運營效率的核心競爭力。從消費電子、汽車零部件，到工業設備與半導體產品，可靠度分析正快速成為工程團隊不可或缺的關鍵能力。
可靠度是指產品在特定時間和使用條件下無故障運行的能力。從資料分析的角度出發，我們通常會通過「壽命分佈模型」來描述產品的失效時間分佈，其中最常見的是 Weibull分佈，它可以精準描繪不同時間點的失效率與風險函數。
在實際工作中，可靠度工程師經常面對以下三類資料：
- 完整觀測資料：記錄產品在某時間點發生的失效事件；
- 右設限數據（Right-censored data）：觀測截止時產品尚未失效；
- 加速壽命實驗資料：透過加嚴條件類比產品失效過程。
這些資料不僅可用於產品壽命預測，也能支援備件儲備、維修週期規劃等應用，進而降低風險、提升運營效率。
為什麼要做壽命分析？來看一個案例
以風扇產品為例，假設我們收集了 70 台風扇的壽命資料，其中包括一部分完整失效事件以及部分右刪失資料。我們可以利用這些資料建立壽命分佈模型，評估例如「有多少風扇會在 6000 小時前失效」這類問題。
一個在製造業中常見的指標是 B10 壽命，即當失效概率為 10% 時所對應的產品壽命。如果某產品的 B10 值能夠滿足或優於客戶需求，那說明其可靠度達標；反之，則需進一步改善產品設計或製程。
無法等待產品「用壞」？加速壽命實驗來幫忙
有些產品在正常使用條件下可能需要數月甚至數年才會出現失效，難以通過自然方式觀察其壽命。這時就需要借助 加速壽命實驗。
比如，我們希望評估產品在 35 Nm正常使用扭矩下，10% 產品失效所需的時間。但在實際條件下達到這一比例可能要經歷上萬個週期，非常耗時。因此，我們可以在更高扭矩（如 50 或 100 Nm）下加嚴測試，通過Weibull模型回推出正常條件下的可靠度指標。
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