전자제품 솔더링에서 위험스러운 결졍을 할때 위험 우선 순위 번호 (FEME) 사용
여러분,
오류 모드와 효과 분석 (FEMA) 의 위험 순위 번호는 위험에 관한 솔더링 의사 결정을 할 때 도움을 줄 유용한 도구입니다.
다음과 같이 정의됩니다: RPN = P*S*D,
P는 이벤트의 확률입니다.
S는 만약 발생하는 경우 심각도입니다
D는 이벤트를 감지하고 이를 정정할 수 있는 능력입니다.
한 예가 RPN이 작동하는 방법을 가장 잘 설명할 수 있습니다.
제품에서 오류를 초래하는 주석 위스커스에 대해 우려하고 있다고 가정해 봅시다 (여러분의 제품에 단지 주석 도금 리드만 있는 일부 구성부품이 있을 때). 어떤 사람들은 심지어 주석 위스커 완화로도 제품이 주석 위스커를 격지 않을 것이라고는 완전히 확신할 수 없다는 점을 지적했어요. 따라서 그것이 절망적인가요? 전혀 아니에요!
완화와 함께, 주석 위스커 형성이 매우 가능성이 있음을 가정해 보죠. 10 척도에서 우리는 1과 위스커 형성 확률 P를 평가할 수 있을 거에요. 위스커가 많은 코팅에 침투한 것으로 보여졌기 때문에 그 문제를 완전히 해결할 수 없는 리드 등각 코팅을 계획하고 있습니다. 도표 1을 참조하세요.
그러나 문제가 되려면, 위스커는 두번째에 멀리 떨어진 리드에서 코팅을 관통해야 하고 따라서 쇼트를 야기시켜야 합니다. 위스커는 길고 유연하므로, 외부로부터 코팅 침투가 매우 낮아요. 따라서, 주석 위스커가 발생하는 경우, 그것들은 실패할 가능성이 없어요. 결과적으로, 이 사례에서,심각도는 약 3이 될 것이에요. 주석 위스커 오류를 탐지하고 고치기가 어려우므로, 탐지는 9 또는 10이 될 수 있어요. 더 수수하게 10이라고 말합시다.
열 챔버에서 컨포멀 코팅된 쿠폰
쿠폰의 절반은 컨포멀 코팅이 되어 있고 다른 나머지 절반은 노출되어 있어요. 다양한 컨포멀 코팅의 효과를 결정하는 것은 주석 위스커의 성장을 억제해요.
도표 1 주석 위스커는 컨포멀 코팅에 침투할 수 있지만 실패를 초래하려면 (다른 쪽 끝에서) 두 번을 해야 해요.
따라서 저희는 P*S*D = 1 * 3* 10 = 30을 가져요. 최대 숫자가 1000 (10*10*10)이기 때문에 30은 매우 작아요. 따라서 전체적인 위험은 작죠, 낮은 숫자를 낳는 RPN의 양상은 바로 낮은 확률과 적은 심각도입니다.
유사한 개념이 인생의 다른 측면에도 사용될 수 있어요. 저는 여객기에서 “화이트 너클 플라이어”가 되곤 했죠. 지난 몇 년 동안 저는 항공편은 운전보다 적어도 1000배는 안전한 것으로 계속 생각했습니다. 따라서, 항공편에 대한 P는 매우 낮아요. 시간이 지남에 따라, 비행의 두려움은 거의 완전히 사라졌어요.
그러므로, 전문적이거나 개인적인 문제에 RPN을 고려하세요.
인공지능 업데이트
스티븐 호킹조차도 AI가 인간 종말을 가져올 수 있다고 경고하고 로봇이 일자리를 빼앗는다는 근심에 저는 토론에 일부 새로운 생각을 추가하고 싶다고 생각했죠. 저는 전체 기술이 축복이었고 앞으로 계속 그렇게 될 것으로 계속 믿습니다. 1900년에, 현대 기술 이전에, 수명은 50년 미만이었는데, 오늘날은 약 80년이에요. 거의 모든 이런 진전은 기술 때문입니다.
허지만, 그렇게 우리를 위협하는 오늘날의 로봇은 얼마나 똑똑하죠? 저는 제 12살짜리 손자, 크리스티안 수가 자신의 해먹 침대를 조립하는 것을 발견했을 때 이것을 생각했어요 (그림 2 참조). 침대에는 200개 이상의 부품들이 있었고 크리스티안은 성인의 도움 없이 그것을 했죠. 그가 할아버지와 같았다면 또한 방법을 많이 묻지 않고 했을 거에요. 확실히 로봇은 이것을 올바로 할 수 있을까요? 심지어 가깝게도 못하죠. 아마 누군가 그것을 프로그래밍하는 데 100시간을 소요하고 부품들을 설정했다면, 로봇은 할 수도 있을 겁니다. 그러나 단지 박스와 몇 개의 도구만 주어졌다면, 심지어 가깝게도 못하죠. 그리고 이 기술은 예측 가능한 미래에도 가능하지 않을 수 있어요. 추가로, 로봇이 비슷하지만 다른 침대를 조립하도록 프로그램을 할 수 있다면, 로봇은 재 프로그램되어야 할 거에요.
도표 2 200개 이상의 부품이 있는 크리스티안 수의 다락 침대
로봇은 매우 집중되고 반복적인 일인 용접과 같은 일을 수행할 수 있죠. 그리고, 그것들은 피곤하거나 지루하지 않아 좋은 결과를 낼 수 있어요. 그러나, 로봇은 대폭적으로 사람들을 대신하는 데 근접조차 못하고 있다.
저는 올해 MIT에서 팀쿡이 한 졸업식 연설이 기술에 대 근거가 확실한 유려를 제기한 것으로 생각해요.
그의 연설에서, 그는 “저는 사람과 같이 생각하는 능력을 컴퓨터에 주는 인공 지능에 대해 걱정하지 않아요”. 저는 가치나 열정 없이, 결과에 대한 근심 없이 컴퓨터처럼 생각하는 사람들이 더 걱정이에요."
이에 덧붙여, 많은 젊은이들이 이제 스마트폰과 태블릿에 중독되었다는 걱정도 포함합니다. 이제 기술 접촉 없는 식사와 제한된 시청 시간을 이끌어내는 것들에게 박수를 보냅니다. 인간 상호작용은 여전히 우리 젊은들을 개발하는 데 가장 중요한 활동이에요.
감사합니다,
론 박사
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