व्यवस्थित थर्मोकपल विफलता डेटा आँकड़े और विश्लेषण तंत्र स्थापित करने से उद्यमों को बार-बार होने वाले सेंसर दोषों के मूल कारणों का सटीक रूप से पता लगाने, स्पेयर पार्ट इन्वेंट्री को उचित रूप से समायोजित करने और प्रतिस्थापन आवृत्ति का आकलन करने के लिए व्यक्तिपरक अनुभव पर भरोसा करने के बजाय मोल्ड रखरखाव चक्र को अनुकूलित करने में मदद मिलती है। परिपक्व सांख्यिकीय विश्लेषण में चार मुख्य आयाम शामिल हैं: विफलता वर्गीकरण आँकड़े, मोल्ड समूह विफलता आवृत्ति तुलना, पर्यावरणीय कारक सहसंबंध विश्लेषण और सेवा जीवन वक्र फिटिंग, सभी हॉट रनर कार्यशाला उत्पादन डेटा पर लागू स्पष्ट मात्रात्मक गणना मानकों के साथ।
विफलता वर्गीकरण आँकड़े सबसे बुनियादी सांख्यिकीय विधि है, जो सभी थर्मोकपल दोषों को छह प्रमुख श्रेणियों में विभाजित करती है: ओपन सर्किट, शॉर्ट सर्किट, ध्रुवीयता उलट, तापमान बहाव, धीमी प्रतिक्रिया और यांत्रिक विरूपण। रखरखाव कर्मचारी हर दिन प्रतिस्थापन के समय प्रत्येक दोष प्रकार, संबंधित मोल्ड मॉडल, थर्मोकपल विनिर्देश और उत्पादन अवधि को रिकॉर्ड करते हैं। मासिक डेटा सॉर्टिंग प्रत्येक गलती श्रेणी के अनुपात की गणना करती है; उदाहरण के लिए, यदि शीथ संक्षारण लघु {{2}सर्किट दोष कुल विफलताओं के 40% से अधिक के लिए जिम्मेदार है, तो यह साबित होता है कि कार्यशाला बड़ी संख्या में हैलोजन युक्त {{4}लौ{5}मंदक प्लास्टिक का उत्पादन करती है, और साधारण स्टेनलेस स्टील जांच को हास्टेलॉय विरोधी संक्षारण मॉडल में अपग्रेड करने की आवश्यकता होती है। यदि स्प्रिंग थकान वायु अंतराल बहाव दोष हावी है, तो मानकीकृत स्थापना टोक़ प्रशिक्षण और त्रैमासिक स्प्रिंग निरीक्षण तंत्र को जोड़ने की आवश्यकता है।
मोल्ड समूह विफलता आवृत्ति तुलना विभिन्न प्रकार के मोल्डों से मेल खाने वाले थर्मोकपल के औसत सेवा जीवन की गणना करती है। मोल्डों को ऑटोमोटिव, मेडिकल, पैकेजिंग और इलेक्ट्रॉनिक पतली दीवार श्रेणियों में वर्गीकृत करें, प्रत्येक समूह के लिए सेंसर विफलता से पहले औसत कार्य घंटों की गणना करें, और एक तुलना तालिका बनाएं। यदि 64 - कैविटी माइक्रो इलेक्ट्रॉनिक मोल्ड्स पर थर्मोकपल का औसत सेवा जीवन बड़े पैकेजिंग मोल्ड्स का केवल 40% है, तो यह इंगित करता है कि अल्ट्रा-फाइन तार और माइक्रो मोल्ड्स की संकीर्ण स्थापना स्थान आसानी से तार थकान फ्रैक्चर का कारण बनते हैं, और अनुकूलित प्रबलित लघु जांच को अपनाया जाना चाहिए। यह डेटा विभिन्न मोल्ड उत्पादन लाइनों के लिए अलग-अलग स्पेयर पार्ट स्टॉकिंग मात्रा का मार्गदर्शन भी कर सकता है।
पर्यावरणीय कारक सहसंबंध विश्लेषण कार्यशाला की आर्द्रता, तापमान, प्लास्टिक कच्चे माल के प्रकार और दैनिक उत्पादन शिफ्ट घंटों के साथ विफलता आवृत्ति को सहसंबंधित करता है। यह निर्धारित करने के लिए दैनिक कार्यशाला सापेक्ष आर्द्रता और मासिक दोष मात्रा को रिकॉर्ड करें कि क्या उच्च आर्द्रता से शीथ जंग और इन्सुलेशन नमी दोष में वृद्धि होती है; विभिन्न प्लास्टिक वाष्पशील गैसों के संक्षारण त्वरण की डिग्री को मापने के लिए पीवीसी, पीपीएस, पीपी और अन्य सामग्रियों का अलग-अलग उत्पादन करते समय थर्मोकपल की विफलता दर की गणना करें। तीन {{2}शिफ्ट 24{4}घंटे निरंतर उत्पादन वाली फैक्ट्रियां लंबे समय तक उच्च-लोड ऑपरेशन के तहत थर्मोकपल सेवा जीवन के क्षीणन गुणांक की गणना करने के लिए एकल {5}शिफ्ट मोल्ड के साथ गलती डेटा की तुलना कर सकती हैं।
सेवा जीवन वक्र फिटिंग एक वेइबुल वितरण वक्र खींचने के लिए क्षैतिज अक्ष के रूप में संचयी कार्य घंटों और ऊर्ध्वाधर अक्ष के रूप में संचयी विफलता मात्रा को अपनाती है, जो थर्मोकपल स्पेयर पार्ट्स के एक निश्चित बैच की बैच केंद्रित विफलता अवधि की भविष्यवाणी कर सकती है। जब वक्र तेजी से बढ़ता है, तो इसका मतलब है कि इस विनिर्देश की अधिकांश जांचें 1-2 महीने के भीतर पुरानी विफलता चरण में प्रवेश कर जाएंगी, और स्टॉक आउट आपातकालीन शटडाउन से बचने के लिए खरीद विभाग को पहले से ही पुनःपूर्ति की व्यवस्था करने की आवश्यकता है।
नियमित मासिक डेटा सारांश रिपोर्ट खरीद, मोल्ड रखरखाव और उत्पादन विभागों को सांख्यिकीय निष्कर्ष वापस भेजती है, जिससे बंद लूप अनुकूलन होता है: थर्मोकपल सामग्री ग्रेड को समायोजित करें, रखरखाव चक्र को संशोधित करें और गलती डेटा नियमों के अनुसार इन्वेंट्री सुरक्षा स्टॉक मूल्यों को अनुकूलित करें। वैज्ञानिक मात्रात्मक सांख्यिकीय विश्लेषण पूरी तरह से अंधे अनुभवजन्य निर्णय को प्रतिस्थापित करता है, थर्मोकपल विफलता आवृत्ति को 60% से अधिक कम करता है, और अचानक सेंसर क्षति के कारण अनियोजित उत्पादन डाउनटाइम को कम करता है।
