In diesem Thema
Wahrscheinlichkeitsnetz
Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsnetz, um zu beurteilen, wie gut die ausgewählte Verteilung an Ihre Daten angepasst ist. Wenn die Punkte nahe der Anpassungslinie liegen, können Sie annehmen, dass die Verteilung angemessen an die Daten angepasst ist.
- Die Punkte im Diagramm sind die unter Verwendung einer verteilungsfreien (also von keiner bestimmten Verteilung abhängigen) Methode geschätzten Perzentile. Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf einen Datenpunkt zeigen, blendet Minitab die beobachtete Ausfallzeit und die geschätzte kumulative Wahrscheinlichkeit ein.
- Die Anpassungslinie (Mittellinie) beruht auf der angepassten Verteilung. Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf die Anpassungslinie zeigen, blendet Minitab eine Tabelle mit Perzentilen für verschiedene Prozentsätze ein.
- Die linke Linie verbindet die Untergrenzen für die Konfidenzintervalle der einzelnen Perzentile. Die rechte Linie verbindet die Obergrenzen für die Konfidenzintervalle der einzelnen Perzentile.
Beispielausgabe
Interpretation
Für die Daten zum neuen Typ von Schalldämpfern scheinen die Punkte der Anpassungslinie zu folgen. Daher können Sie annehmen, dass die Weibull-Verteilung für die Daten geeignet ist. Die Anpassungslinie beruht auf der Weibull-Verteilung mit Form = 5,76770 und Skala = 82733,7.
Überlebensdiagramm
Das Überlebensdiagramm stellt die Wahrscheinlichkeit dar, mit der eine Einheit bis zu einem bestimmten Zeitpunkt überlebt. Somit bildet das Überlebensdiagramm die Produktzuverlässigkeit über einen bestimmten Zeitraum ab.
- Die Mittellinie stellt die geschätzte Zuverlässigkeit über die Zeit dar.
- Mit der rechten Linie werden die Obergrenzen für die Zuverlässigkeit zu den einzelnen Zeitpunkten verbunden. Mit der linken Linie werden die Untergrenzen für die Zuverlässigkeit zu den einzelnen Zeitpunkten verbunden.
Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf die Überlebenskurve zeigen, zeigt Minitab eine Tabelle mit Zeiten und Überlebenswahrscheinlichkeiten an.
Verwenden Sie dieses Diagramm nur, wenn die Verteilung ausreichend 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
Interpretation
Für die Daten zum neuen Typ von Schalldämpfern beläuft sich die Wahrscheinlichkeit, dass der neue Typ von Schalldämpfern 50.000 Meilen überlebt, auf ungefähr 95 %. Die Überlebensfunktion beruht auf der Weibull-Verteilung mit Form = 5,76770 und Skala = 82733,7.
Diagramm der kumulierten Ausfälle
Das Diagramm der kumulierten Ausfälle zeigt den kumulierten Prozentsatz der Einheiten an, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt t ausfallen, um die Zuverlässigkeit des Produkts in Bezug auf dessen Ausfallzeit zu beschreiben. Die kumulierte Ausfallfunktion stellt 1 − Überlebensfunktion dar.
- Die Mittellinie stellt den geschätzten kumulierten Ausfallprozentsatz über die Zeit dar.
- Die rechte Linie verbindet die Untergrenzen der kumulierten Ausfallprozentsätze an den einzelnen Zeitpunkten. Die linke Linie verbindet die Obergrenzen der kumulierten Ausfallprozentsätze an den einzelnen Zeitpunkten.
Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf die Kurve zeigen, blendet Minitab die kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeit und die Ausfallzeit ein.
Verwenden Sie dieses Diagramm nur, wenn die Verteilung ausreichend 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
Interpretation
Für die Daten zum neuen Typ von Schalldämpfern beläuft sich die Wahrscheinlichkeit des Ausfalls von Schalldämpfern des neuen Typs bis 50.000 Meilen auf ungefähr 5 %. Die kumulierte Ausfallfunktion beruht auf der Weibull-Verteilung mit Form = 5,76770 und Skala = 82733,7.
Hazard-Diagramm
- Abnehmend: Die Einheiten fallen mit zunehmendem Alter mit geringerer Wahrscheinlichkeit aus. Ein abnehmender Hazard-Trend liegt meist in der Frühphase des Lebenszyklus eines Produkts vor.
- Konstant: Die Einheiten fallen mit gleichbleibender Rate aus. Ein konstanter Hazard-Trend liegt typischerweise während der eigentlichen Nutzungsdauer eines Produkts vor, in der Ausfälle nach zufälligem Muster auftreten.
- Zunehmend: Die Einheiten fallen mit zunehmendem Alter mit höherer Wahrscheinlichkeit aus. Ein zunehmender Hazard-Trend liegt meist in Spätphasen des Lebenszyklus eines Produkts vor, z. B. durch Abnutzung.
Die Form der Hazard-Funktion wird auf der Grundlage der Daten und der ausgewählten Verteilung ermittelt. Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf die Hazard-Kurve zeigen, blendet Minitab eine Tabelle von Ausfallzeiten und Hazard-Raten ein.
Verwenden Sie dieses Diagramm nur, wenn die Verteilung ausreichend 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
Interpretation
Entsprechend den Daten für den neuen Typ von Schalldämpfern basiert die Hazard-Funktion auf der Weibull-Verteilung mit Form = 5,76770 und Skala = 82733,7. In diesem Fall nimmt die Hazard-Rate mit der Zeit zu. Dies bedeutet, dass die Schalldämpfer des neuen Typs mit zunehmendem Alter mit höherer Wahrscheinlichkeit ausfallen.
Grafiken für mehrere Ausfallursachen
Für Daten mit mehreren Ausfallursachen zeigt Minitab Grafiken für jede einzelne Ausfallursache an.
- Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsnetz, um zu beurteilen, wie gut die ausgewählte Verteilung an Ihre Daten angepasst ist. Wenn die Punkte nahe an der Anpassungslinie liegen, verwenden Sie diese Verteilung, um die Daten darzustellen.
- Verwenden Sie das Überlebensdiagramm, um die Wahrscheinlichkeit auszuwerten, mit der die Einheit bis zu einem bestimmten Zeitpunkt überlebt. Das Überlebensdiagramm bildet die Zuverlässigkeit des Produkts über einen bestimmten Zeitraum ab.
- Verwenden Sie die Hazard-Funktion, um die Ausfallwahrscheinlichkeit als Funktion der Überlebensdauer einer Einheit darzustellen (die momentane Ausfallrate zu einem bestimmten Zeitpunkt t). Das Hazard-Diagramm zeigt den Trend der Ausfallrate über die Zeit an.
Beispielausgabe
Interpretation
Für die Pumpendaten scheint die Lognormalverteilung eine angemessene Auswahl zum Modellieren beider Ausfallursachen zu sein. Die Parameter sind Lage = 11,4289 und Skala = 0,386879 für die Lagerausfälle und Lage = 11,6318 und Skala = 0,805358 für die Dichtungsausfälle.
Die Wahrscheinlichkeit, mit der bei Pumpen bis 70.000 Meilen kein Lagerausfall auftritt, beträgt ca. 70 %, für Dichtungsausfälle beläuft sich die Wahrscheinlichkeit für dieselbe Zahl gefahrener Meilen ebenfalls auf etwa 70 %.
Die Hazard-Rate für beide Ausfallursachen steigt mit der Zeit leicht an, nimmt bei Dichtungsausfällen dann aber wieder ab.
