Ein Zuverlässigkeitsingenieur möchte die Zuverlässigkeit eines neuen Auspufftyps bewerten und den Anteil der Garantieansprüche schätzen, der mit einer 50.000-Meilen-Garantie zu erwarten ist. Der Techniker erfasst Ausfalldaten sowohl für den alten als auch für den neuen Typ von Schalldämpfern. Die Schalldämpfer wurden alle 10.000 Meilen auf einen Ausfall geprüft.
Der Lokführer erfasst die Anzahl der Ausfälle für jeden 10.000-Meilen-Intervall. Daher werden die Daten intervallzensiert. Der Ingenieur verwendet Verteilungsübersicht es, um eine Weibull-Verteilung an die Daten anzupassen und die Überlebens- und Ausfallraten im Zeitverlauf visuell zu bewerten.
Das Wahrscheinlichkeitsnetz veranschaulicht, dass die Weibull-Verteilung für beide Variablen eine gute Anpassung an diese Daten bietet.
Verwenden Sie das Hazard-Funktionsdiagramm, um die Ausfallrate verschiedener Variablen zu vergleichen. Zum Beispiel ist die Ausfallrate des neuen Schalldämpferdesigns geringer als die des alten Entwurfs bei einer Nutzung von weniger als etwa 90.000 Meilen.
Verwenden Sie das Überlebensfunktionsdiagramm, um die Überlebensrate verschiedener Variablen zu vergleichen. Zum Beispiel ist der Anteil der erhaltenen Schallpuffer für das neue Auspuffdesign höher als für das alte Design über alle Nutzungskilometer.
Die Analyse speichert eine Zuverlässigkeitsdatendefinition, die die Stichprobenspalten und das Zensurschema umfasst. Wählen Sie die Definition aus, um schnell Verteilungsfreie Analyse, Verteilungsidentifikation, Verteilungsgebundene Analyse, und Verteilungsübersicht auf denselben Daten auszuführen.
