Analyse mehrerer Ausfallursachen für Verteilungsgebundene Analyse (Rechtszensierung)

Analyse mehrerer Ausfallursachen – Parameterschätzwerte

Die Parameterschätzwerte definieren die am besten angepassten Parameterschätzwerte für die Verteilung, die Sie für die einzelnen Ausfallursachen ausgewählt haben. Alle anderen Grafiken und Statistiken der verteilungsgebundenen Analyse beruhen auf der Verteilung. Um also sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau sind, muss die ausgewählte Verteilung angemessen an die Daten angepasst sein.

Aus den geschätzten Verteilungsparametern können Sie nicht ableiten, ob die ausgewählte Verteilung angemessen an die Daten angepasst ist. Ermitteln Sie anhand einer Verteilungsidentifikation, eines Wahrscheinlichkeitsnetzes und der Maße für die Güte der Anpassung, ob die Verteilung ausreichend an die Daten angepasst ist.

Beispielausgabe

Parameterschätzwerte Normales 95,0%-KI Parameter Schätzwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze Form 1,97672 0,276587 1,50260 2,60044 Skala 891,929 90,8270 730,552 1088,96
Parameterschätzwerte Normales 95,0%-KI Parameter Schätzwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze Lage 5,75328 0,271171 5,22179 6,28476 Skala 1,95933 0,238720 1,54311 2,48780

Interpretation

Für die Geschirrspülerdaten haben die Techniker eine Weibull-Verteilung zum Modellieren der Brüche in den Sprüharmen und eine lognormale Verteilung zum Modellieren der Verstopfungen in den Sprüharmen ausgewählt. Die folgenden Parameter definieren die am besten geeigneten Verteilungen für jede Ausfallursache:

Form = 1,97672 und Skala = 891,929 für die Brüche in den Sprüharmen

Lage = 5,75328 und Skala = 1,95933 für Verstopfungen von Sprüharmen

Analyse mehrerer Ausfallursachen – Perzentile

Die Perzentile geben das Alter an, bis zu dem der Ausfall eines bestimmten Prozentsatzes der Grundgesamtheit erwartet wird. Verwenden Sie die Perzentilwerte, um zu ermitteln, ob Ihr Produkt die Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt, oder um die Ausfallursachen zu bestimmen, die sich auf die allgemeine Zuverlässigkeit auswirken.

Verwenden Sie diese Werte nur, wenn die Verteilung adäquat an die Daten angepasst ist. Wenn die Verteilung nicht ausreichend an die Daten angepasst ist, entstehen ungenaue Schätzwerte. Ermitteln Sie anhand einer Verteilungsidentifikation, eines Wahrscheinlichkeitsnetzes und der Maße für die Güte der Anpassung, ob die Verteilung ausreichend an die Daten angepasst ist.

Beispielausgabe

Perzentiltabelle Normales 95,0%-KI Prozent Perzentil Standardfehler Untergrenze Obergrenze 1 87,0276 30,6339 43,6548 173,493 2 123,896 37,7877 68,1466 225,252 3 152,497 42,3555 88,4796 262,833 4 176,847 45,7243 106,541 293,548 5 198,502 48,3870 123,105 320,077 6 218,260 50,5811 138,583 343,746 7 236,594 52,4406 153,227 365,317 8 253,812 54,0493 167,205 385,279 9 270,130 55,4632 180,636 403,963 10 285,703 56,7217 193,608 421,606 20 417,625 64,8194 308,086 566,111 30 529,457 69,7943 408,905 685,548 40 634,964 74,3928 504,686 798,871 50 740,979 79,9464 599,746 915,471 60 853,343 87,6525 697,736 1043,65 70 979,746 99,1411 803,489 1194,67 80 1134,71 117,529 926,234 1390,11 90 1360,10 152,029 1092,51 1693,23 91 1391,24 157,433 1114,50 1736,69 92 1425,26 163,497 1138,28 1784,59 93 1462,89 170,393 1164,31 1838,05 94 1505,19 178,371 1193,22 1898,73 95 1553,77 187,816 1226,02 1969,15 96 1611,28 199,369 1264,30 2053,50 97 1682,59 214,223 1311,01 2159,50 98 1778,36 235,032 1372,53 2304,18 99 1931,34 270,138 1468,25 2540,49
Perzentiltabelle Normales 95,0%-KI Prozent Perzentil Standardfehler Untergrenze Obergrenze 1 3,30424 1,78563 1,14571 9,52940 2 5,63679 2,72980 2,18177 14,5631 3 7,91050 3,55915 3,27511 19,1066 4 10,2074 4,33709 4,43857 23,4741 5 12,5595 5,08849 5,67682 27,7867 6 14,9838 5,82646 6,99250 32,1079 7 17,4916 6,55916 8,38765 36,4772 8 20,0913 7,29230 9,86408 40,9221 9 22,7896 8,03022 11,4236 45,4641 10 25,5926 8,77646 13,0681 50,1206 20 60,5984 17,2863 34,6455 105,993 30 112,822 29,6226 67,4371 188,749 40 191,884 49,8160 115,359 319,171 50 315,222 85,4790 185,266 536,337 60 517,841 152,725 290,505 923,079 70 880,729 291,401 460,480 1684,51 80 1639,73 627,451 774,563 3471,28 90 3882,58 1807,19 1559,26 9667,69 91 4360,12 2080,97 1710,97 11111,0 92 4945,69 2424,60 1892,04 12927,8 93 5680,72 2866,84 2112,69 15274,7 94 6631,50 3454,60 2388,85 18409,2 95 7911,58 4269,92 2747,04 22785,7 96 9734,61 5470,91 3235,47 29288,6 97 12561,2 7407,95 3953,98 39904,9 98 17628,0 11054,7 5157,08 60256,0 99 30072,1 20656,8 7824,62 115575

Interpretation

Für die Geschirrspülerdaten ziehen die Techniker auf der Grundlage der an die einzelnen Ausfallursachen angepassten Verteilungen die folgenden Schlussfolgerungen:
  • 1 % der Sprüharme fallen innerhalb von 87,0276 Durchläufen durch Bruch aus.
  • 1 % der Sprüharme fallen innerhalb von 3,30424 Durchläufen durch Verstopfung aus.

Insgesamt fallen innerhalb von 3,30048 Durchläufen 1 % der Sprüharme aus. Um die Produktzuverlässigkeit zu maximieren, sollten die Techniker den Schwerpunkt ihrer Verbesserungsmaßnahmen darauf legen, Verstopfungen der Sprüharme zu reduzieren.

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