Übersicht über Verteilungsgebundene Analyse

Verwenden Sie Verteilungsgebundene Analyse diese Methode, um die Gesamtzuverlässigkeit Ihres Systems zu schätzen, wenn Ihre Daten einer parametrischen Verteilung folgen.

Sie können unter elf Verteilungen auswählen, um Ihre Lebensdauerdaten zu modellieren: kleinster Extremwert, Weibull, Weibull mit 3 Parametern, exponential, exponential mit 2 Parametern, normal, lognormal, lognormal mit 3 Parametern, logistisch, loglogistisch und loglogistisch mit 3 Parametern. Auf der Grundlage der angepassten Verteilung haben Sie folgende Möglichkeiten:

Darstellungsparameter-Schätzungen und Verteilungsmerkmale, wie z. B. mittlere Ausfallzeit (MTTF)
Schätzen Sie Perzentile, Überlebenswahrscheinlichkeiten, kumulative Ausfallwahrscheinlichkeiten und deren Konfidenzintervalle
Zeigen Sie Überlebensdiagramme, kumulative Ausfalldiagramme und Gefahrendiagramme an, um die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns oder Überlebens grafisch zu analysieren
Untersuchen der Anpassung der ausgewählten Verteilung mit einem Wahrscheinlichkeitsnetz

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, können Sie für diese Analyse Informationen zum Fehlermodus eingeben, um die Auswirkungen jeder Ausfallart auf die Gesamtzuverlässigkeit zu bewerten. Jeder Ausfallmodus wird als unabhängig angenommen und kann durch verschiedene Verteilungen modelliert werden. 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 parametrische Verteilungsanalyse durchzuführen, wählen Sie Statistik > Zuverlässigkeit/Lebensdauer > Verteilungsanalyse > Verteilungsgebundene Analyse.

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

Um zu bestimmen, welche parametrische Verteilung am besten zu Ihren Daten passt, verwenden Sie Verteilungsidentifikation.
Wenn keine parametrische Verteilung ausreichend zu Ihren Daten passt, verwenden Sie Verteilungsfreie Analyse.