Verwenden Sie Verteilungsfreie
Analyse diese Methode, um die Zuverlässigkeit eines Produkts zu schätzen, wenn keine parametrische Verteilung ausreichend zu Ihren Daten passt.
Je nachdem, welche nichtparametrische Methode du wählst, kannst du Folgendes tun:
- Schätzen Sie den Prozentsatz der Gegenstände, die zu verschiedenen Zeitpunkten ausfallen oder überleben
- Anzeigen von Hazard-Diagrammen und Überlebensdiagrammen, um die Ausfall- und Überlebenswahrscheinlichkeiten zu veranschaulichen
- Testen der Überlebenskurven für mehrere Stichproben auf Gleichheit
Sie können auch eine nichtparametrische Verteilungsanalyse verwenden, um die Ergebnisse einer parametrischen Verteilungsanalyse zu validieren und zu vergleichen. Eine nichtparametrische Verteilungsanalyse ist weniger effizient als eine parametrische Analyse mit einem geeigneten Verteilungsmodell und erzeugt daher oft breitere Konfidenzintervalle. Da eine nichtparametrische Analyse jedoch keine Anpassung an Ihre Daten erfordert, werden ihre Ergebnisse durch eine schlechte Verteilungsanpassung nicht negativ beeinflusst.
Verwenden Sie diese Analyse für genaue Ausfallzeiten oder für jedes Zensurschema.
- Genaue Ausfalldaten
- Zeichnen Sie die Ausfallzeit an einem festen Zeitpunkt vor Ende der Studie oder des Zuverlässigkeitstests auf
- Rechtszensierte Daten
- Zeichnen Sie eine Zeit auf, in der die Einheit am Ende der Studie oder des Zuverlässigkeitstests noch überlebt hat. Zum Beispiel kann ein Patient eine Studie vor Ende beenden oder eine Station ist nach der zugewiesenen Testzeit noch in Betrieb. Die genaue Ausfallzeit ist unbekannt, wird aber sicherlich über die vorgesehene Lernzeit hinaus eintreten.
- Intervallzensierte Daten
- Die genaue Ausfallzeit ist unbekannt, aber sie trat in einem bekannten Zeitraum auf. Zum Beispiel war eine Einheit noch um 12 Uhr in Betrieb, als der Zuverlässigkeitsingenieur zur Mittagspause ging. Als der Lokführer um 12:30 Uhr zurückkehrte, bemerkten sie, dass die Einheit ausgefallen war. So versagte die Einheit in der Pause ab 12:30 Uhr und endend bei 12:30.
- Linkszensierte Daten
- Linkszensierte Daten sind ein Spezialfall von intervallzensierten Datenpunkten, bei dem der Anfangspunkt des Intervalls die Zeit 0 sein kann oder unbekannt ist. Der Ingenieur weiß nur seit Beginn des Zuverlässigkeitstests, dass die Einheit zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgefallen ist.
In dieser Analyse ermöglicht die Intervallzensur die Spezifikation linkszensierter Daten und Daten, die verschiedene Arten der Zensur kombinieren. Weitere Informationen finden Sie unter Zensieren von Daten.
Wenn Ihr Produkt auf unterschiedliche Weise versagt, verwenden Sie eine Fehlermodalanalyse, um die Auswirkungen jeder Ausfallart auf die Gesamtzuverlässigkeit zu bewerten. Jeder Ausfallmodus wird als unabhängig angenommen. Indem Sie jeden Fehlermodus einzeln analysieren, können Sie Ihre Verbesserungsbemühungen leichter priorisieren.
Tipp
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.
Wo finde ich diese Analyse?
Um eine nichtparametrische Verteilungsanalyse durchzuführen, wählen Sie .
In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?
- Parametrische Methoden liefern präzisere Ergebnisse und schätzen mehr Funktionstypen, wenn das angenommene parametrische Verteilungsmodell korrekt ist. Wenn Sie daher eine parametrische Verteilung auf Ihre Daten anpassen können, verwenden Sie Verteilungsgebundene
Analyse.
- Um festzustellen, ob eine parametrische Verteilung ausreichend zu Ihren Daten passt, verwenden Sie Verteilungsidentifikation.
