Mọi người ơi,
Hãy cùng xem tình hình của Patty tại Ivy U thế nào nhé.
Patty sắp kết thúc thời gian giảng dạy tại Ivy U. Chỉ còn vài lớp nữa là kết thúc. Cô phải thừa nhận rằng cô buồn khi thấy cuộc phiêu lưu này kết thúc. Ồ, cuộc sống là vậy.
Giáo trình cho phép một vài bài giảng cuối cùng đề cập đến “Các chủ đề đã chọn”, vì vậy Patty quyết định rằng các chủ đề cô chọn sẽ là Phân tích Weibull. Cô cảm thấy say mê rằng tất cả các kỹ sư nên có một số tiếp xúc với phân tích lỗi và chủ đề này phù hợp với thống kê kỹ thuật.
Trước khi kịp nhận ra, cô đã đi về phía bắc đến Ivy U cho bài giảng áp chót của mình. Cô nghĩ mình nên đắm mình trong vẻ đẹp của khuôn viên trường khi chiếc xe của cô tiến đến, vì đây sẽ là lần cuối cùng cô đến Ivy U trong một thời gian. Hôm nay cô may mắn, cô đã tìm được chỗ đậu xe ngay lập tức.
Khi cô bước vào tòa nhà kỹ thuật chính, cô thấy một tờ giấy trong hộp thư của mình. Đó là của Trưởng khoa Howard. Cô nhanh chóng mở nó ra. Ông ấy yêu cầu một cuộc họp ngắn sau buổi học cuối cùng của cô.
“Ôi trời!” Patty nghĩ, “Trưởng khoa Howard muốn gặp mình! Không biết có nghiêm trọng không. Mình có làm hỏng chuyện gì không nhỉ?”
Cô sẽ phải đợi hai ngày để biết được Trưởng khoa muốn gì và cô không thể lo lắng về điều đó lúc này vì lớp học của cô sẽ bắt đầu sau 10 phút nữa.
Patty bắt đầu lớp học bằng cách giải thích sự phát triển của lý thuyết Weibull và đưa ra một vài ví dụ. Cô ấy chỉ ra hệ số tỷ lệ và độ dốc xuất phát từ đâu. Patty nhấn mạnh rằng độ dốc lớn cho thấy sự phân phối dữ liệu chặt chẽ (một điều tốt để dự đoán từ dữ liệu) và rằng tỷ lệ lớn hơn cho thấy tuổi thọ trung bình dài hơn. Sau đó, cô ấy thảo luận về tầm quan trọng của các loại thử nghiệm khác nhau trong thiết bị điện tử, chẳng hạn như thử nghiệm chu kỳ nhiệt và thử nghiệm sốc rơi. Ví dụ, cô ấy nghĩ rằng cô ấy sẽ chia sẻ một số dữ liệu chu kỳ nhiệt tăng tốc cho hai hợp kim khác nhau được sử dụng trong lắp ráp thiết bị điện tử.
Cô ấy đã trình bày tập dữ liệu đầu tiên trong một trang trình bày PowerPoint (Hình 1).
Hình 1.
“Có ai có thể giải thích những kết quả này cho tôi không?” Patty hỏi.
Sau một hồi lẩm bẩm, Karen Armstrong giơ tay.
“Đúng vậy, Karen,” Patty đáp.
Karen trả lời: "Có vẻ như Alloy 2 đã chứng minh được hiệu suất vượt trội, thể hiện ở độ dốc lớn hơn nhiều và quy mô tốt hơn một chút".
“Làm tốt lắm, Karen,” Patty đáp lại.
"Còn điểm này thì sao?" Patty hỏi trong khi chỉ vào điểm ngoại lệ rõ ràng của Hợp kim 1.
Có nhiều tiếng thì thầm hơn, nhưng không ai giơ tay. Vì vậy, Patty đã cho xem một slide với phần ngoại lệ đã được loại bỏ. (Hình 2.)
Patty cho biết: “Tôi đã loại bỏ giá trị ngoại lệ vì phân tích lỗi cho thấy nó không điển hình”.
Hình 2.
“Như bạn thấy, hợp kim 1 hiện có độ dốc tốt hơn một chút. Điều này cho thấy sự phân phối chặt chẽ hơn và do đó có khả năng dự đoán hiệu suất tốt hơn”, cô tiếp tục.
Lúc này, tiếng thì thầm rất lớn vang lên, cuối cùng Scott Bryzinski giơ tay.
“Vâng, Scott?” Patty đáp lại.
“Giáo sư, việc này có vẻ giống như gian lận khi loại bỏ một điểm dữ liệu sai chỉ vì ông cho rằng nó không đại diện cho các mẫu khác,” Scott giải thích.
Có rất nhiều tiếng vang đồng tình.
Patty cười khúc khích một chút.
“Được rồi, được rồi, bạn nói đúng. Kiểm duyệt một điểm dữ liệu trong hầu hết các trường hợp là không công bằng. Đây là một phần bài học của lớp này. Đừng kiểm duyệt dữ liệu một cách hời hợt”, Patty nói.
“Chúng ta hãy xem dữ liệu của Alloy 3 và 4,” Patty tiếp tục. Xem Hình 3.
Hình 3.
Các sinh viên xem xét dữ liệu một lúc và cuối cùng Diane Pompey giơ tay.
“Đúng vậy, Diane,” Patty thừa nhận.
“Chúng trông có vẻ chết đều như người ta mong đợi, ngoại trừ kích thước mẫu khác nhau. Hợp kim 3 có 15 mẫu và Hợp kim 4 chỉ có 13 mẫu, như có thể thấy trong cột 'F' trong 'Bảng thống kê',” Diane giải thích.
“Làm tốt lắm Diane, ít người nhận ra sự khác biệt đó,” Patty đáp.
“Tôi sẽ cho bạn biết rằng cả hợp kim 3 và 4 đều có 15 mẫu để bắt đầu thử nghiệm. Bạn nghĩ điều gì đã xảy ra?” Patty hỏi.
Rất nhanh, Fred Wilkins giơ tay lên. Patty gật đầu với anh ta.
“Tôi cá là hai mẫu hợp kim số 4 không bị hỏng,” Fred gợi ý.
“Đúng vậy!” Patty đáp lại một cách nhiệt tình.
“Tôi muốn tất cả các bạn dành vài phút để thảo luận về tình huống này với những người ngồi xung quanh. Sau đó, tôi muốn các bạn bỏ phiếu ẩn danh xem hai mẫu không hỏng có làm cho hợp kim 4 giống, tốt hơn hay tệ hơn hợp kim 3 không,” Patty hướng dẫn.
Sau năm phút thảo luận ồn ào, các sinh viên đã bỏ phiếu trên một trang web, kết quả mà Patty có thể trình bày trên máy tính xách tay và trình chiếu cho lớp. Mười hai sinh viên cho rằng các hợp kim vẫn như vậy. 24 người cho rằng hợp kim 4 tốt hơn và 6 người cho rằng hợp kim 4 tệ hơn.
“Có bình luận gì về kết quả không?” Patty hỏi.
Không có người mua.
Patty cho biết: "Giả sử hai mẫu không đạt yêu cầu được thử nghiệm trong thời gian dài hơn nhiều và cuối cùng chúng đạt đến số chu kỳ rất cao, chẳng hạn như 2.000. Hãy xem biểu đồ Weibull trông như thế nào".
Sau đó cô ấy chỉ ra Hình 4.
Hình 4.
“Có ai giải thích được không?” Patty hỏi.
Sau một thời gian ngắn, Young Koh đã ra tay.
“Tiến sĩ Coleman, các chu kỳ bổ sung đã làm tăng đáng kể quy mô, nhưng lại làm hỏng độ dốc, cho thấy dữ liệu bị phân tán nhiều hơn. Như ông đã đề xuất trước đó, thử nghiệm độ tin cậy là về hy vọng có khả năng dự đoán tuổi thọ. Với độ dốc giảm lớn, dự đoán trở nên khó khăn hơn nhiều, Vì vậy, mẫu 4 có khả năng tệ hơn mẫu 3, mặc dù nó có quy mô lớn.” Young giải thích.
“Chính xác,” Patty trả lời.
Patty nói tiếp: “Điều thú vị là nhiều kỹ sư trong ngành điện tử ngày nay chỉ bỏ qua những mẫu không hỏng”.
Cả lớp nhìn cô với vẻ mặt sửng sốt.
"Được rồi, vậy thì hẹn gặp lại lần sau nhé," Patty nói.
“Hai nữ sinh, Jessica Han và Mary Connor, ở lại sau giờ học để nói chuyện với Patty.
“Giáo sư, có tin đồn rằng học kỳ tới anh sẽ dạy môn “Quy trình sản xuất”, có đúng không?” Mary hỏi. Sau đó tiếp tục, “Chúng tôi thực sự hy vọng như vậy. Anh là giáo viên giỏi nhất ở đây.”
Patty quá cảm động đến nỗi mắt cô bắt đầu ngấn lệ, "Cảm ơn lời bình luận tử tế của anh, nhưng tôi nghi ngờ điều đó sẽ xảy ra", cô nói với giọng run rẩy.
Liệu Trưởng khoa có đuổi Patty hay cô ấy sẽ dạy Quy trình sản xuất vào học kỳ tới. Hãy theo dõi để xem.
Chúc mừng,
Tiến sĩ Ron
