Gente,
Controlliamo come se la cava Patty all'Ivy U.
Patty si stava avvicinando alla fine del suo periodo di insegnamento all'Ivy U. Rimanevano solo poche classi. Doveva ammettere che le dispiaceva vedere la fine di questa avventura. Oh, beh, così è la vita.
Il programma prevedeva che le ultime lezioni riguardassero "argomenti selezionati", così Patty decise che il suo argomento selezionato sarebbe stato l'analisi di Weibull. Riteneva con passione che tutti gli ingegneri dovessero avere a che fare con l'analisi dei guasti e questo argomento si adattava perfettamente alle statistiche ingegneristiche.
Prima di rendersene conto, si stava dirigendo a nord verso l'Ivy U per la sua penultima lezione. Pensò di godersi la bellezza del campus mentre la sua auto si avvicinava, perché presto sarebbe stata la sua ultima volta all'Ivy U per un po'. Oggi fu fortunata, trovò subito un parcheggio.
Mentre entrava nell'edificio principale di ingegneria, notò un biglietto nella cassetta della posta. Era di Dean Howard. Lo aprì rapidamente. Chiedeva un breve incontro dopo l'ultima lezione.
"Accidenti!", pensò Patty, "Dean Howard vuole vedermi! Mi chiedo se sia una cosa seria. Ho fatto un errore, in qualche modo?".
Avrebbe dovuto aspettare due giorni per sapere cosa voleva il preside e non poteva preoccuparsene ora, visto che la sua lezione iniziava tra dieci minuti.
Patty ha iniziato la lezione spiegando lo sviluppo della teoria di Weibull e ha fornito alcuni esempi. Ha mostrato l'origine del fattore di scala e della pendenza. Patty ha sottolineato che una pendenza elevata indica una distribuzione stretta dei dati (un aspetto positivo per la previsione dei dati) e che una scala più ampia suggerisce una vita media più lunga. Ha poi discusso l'importanza dei diversi tipi di test nell'elettronica, come i test dei cicli termici e i test di caduta. A titolo di esempio, ha pensato di condividere alcuni dati sui cicli termici accelerati di due diverse leghe utilizzate nell'assemblaggio dei componenti elettronici.
Ha mostrato la prima serie di dati in una diapositiva di PowerPoint (Figura 1).
Figura 1.
"Qualcuno può spiegarmi questi risultati?". Chiese Patty.
Dopo qualche mormorio, Karen Armstrong ha alzato la mano.
"Sì, Karen", rispose Patty.
"Sembra che Alloy 2 abbia dimostrato prestazioni superiori, come si evince dalla pendenza molto più elevata e dalla scala leggermente migliore", ha risposto Karen.
"Bel lavoro, Karen", rispose Patty.
"E questo punto?" Chiese Patty, indicando l'ovvio valore anomalo della Lega 1.
Ci sono stati altri mormorii, ma nessuno ha alzato la mano. Patty ha quindi mostrato una diapositiva con la rimozione dell'anomalia. (Figura 2.)
"Ho rimosso l'outlier perché l'analisi dei fallimenti ha dimostrato che era atipico", ha detto Patty.
Figura 2.
"Come si può vedere, ora la lega 1 ha una pendenza leggermente migliore. Questo suggerisce una distribuzione più stretta e quindi una maggiore capacità di prevedere le prestazioni", ha proseguito.
A questo punto si è levato un forte mormorio e alla fine Scott Bryzinski ha alzato la mano.
"Sì, Scott?" Rispose Patty.
"Professore, sembra proprio un imbroglio, abbandonare un dato sbagliato perché si sostiene che non è rappresentativo degli altri campioni", ha spiegato Scott.
Si sono sentiti molti echi di consenso.
Patty ridacchiò un po'.
"Ok, ok, hai ragione. Non è giusto censurare un dato nella maggior parte dei casi. Questo fa parte della lezione di questo corso. Non censurare i dati con leggerezza", ha detto Patty.
"Esaminiamo i dati relativi alle leghe 3 e 4", ha proseguito Patty. Vedi Figura 3.
Figura 3.
Gli studenti hanno osservato i dati per qualche tempo e alla fine Diane Pompey ha alzato la mano.
"Sì, Diane", riconosce Patty.
"Sembrano più o meno uguali di quanto ci si possa aspettare, tranne per il fatto che le dimensioni dei campioni sono diverse. La Lega 3 ha 15 campioni e la Lega 4 solo 13, come si può vedere nella colonna 'F' della 'Tabella delle statistiche'", ha spiegato Diane.
"Bel lavoro Diane, poche persone avrebbero colto questa differenza", rispose Patty.
"Vi dirò che entrambe le leghe 3 e 4 avevano 15 campioni per iniziare il test. Cosa pensi sia successo?" chiese Patty.
Molto rapidamente, Fred Wilkins alzò la mano. Patty gli fece un cenno.
"Scommetto che due dei campioni della lega 4 non hanno fallito", suggerisce Fred.
"Esatto!" Patty rispose con entusiasmo.
"Voglio che vi prendiate tutti qualche minuto per discutere di questa situazione con le persone sedute intorno a voi. Poi voglio che votiate in modo anonimo se i due campioni che non hanno fallito rendono la lega 4 uguale, migliore o peggiore della lega 3", ha detto Patty.
Dopo cinque minuti di discussione rumorosa, gli studenti hanno votato su un sito web, i cui risultati Patty ha potuto mostrare sul suo portatile e proiettare alla classe. Dodici studenti pensavano che le leghe fossero sempre le stesse. 24 pensavano che la lega 4 fosse migliore e 6 pensavano che la lega 4 fosse peggiore.
"Qualche commento sui risultati?" Chiese Patty.
Non ci sono stati acquirenti.
"Supponiamo che i due campioni che si sono guastati siano stati testati per un periodo di tempo molto più lungo e che alla fine si siano guastati a un numero di cicli molto elevato, diciamo 2.000. Osserviamo l'aspetto del diagramma di Weibull", ha detto Patty.
Ha poi mostrato la Figura 4.
Figura 4.
"Qualcuno può spiegarlo?" Chiese Patty.
Dopo poco tempo, il giovane Koh ha fatto irruzione nella sua mano.
"Dott. Coleman, i cicli aggiunti hanno aumentato significativamente la scala, ma hanno rovinato la pendenza, suggerendo una maggiore dispersione dei dati. Come lei ha suggerito in precedenza, i test di affidabilità si basano sulla speranza di avere la capacità di prevedere la durata di vita. Con la forte diminuzione della pendenza, la previsione diventa molto più difficile, quindi il campione 4 è probabilmente peggiore del campione 3, anche se ha una scala ampia". Young ha aggiunto.
"Esattamente", rispose Patty.
"È interessante notare che molti ingegneri dell'industria elettronica oggi ignorano i campioni che non si guastano", ha proseguito Patty.
La classe la guardò con aria scioccata.
"Beh, questo è tutto fino alla prossima volta", disse Patty.
"Due studentesse, Jessica Han e Mary Connor, sono rimaste dopo la lezione per parlare con Patty.
"Professore, si dice che lei insegnerà "Processi di produzione" il prossimo trimestre, è vero?". Chiese Mary. Poi ha continuato: "Lo speriamo davvero. Lei è il miglior insegnante qui".
Patty era così commossa che iniziò ad avere gli occhi un po' annebbiati: "Grazie per il tuo gentile commento, ma dubito che sarà così", disse con la voce tremolante.
Il rettore licenzierà Patty o lei insegnerà Processi di produzione nel prossimo semestre. Restate sintonizzati per vedere.
Salute,
Dr. Ron
