Zusammenfassung zur Interpretation für Verteilungsgebundene Wachstumskurve

Verwenden Sie eine verteilungsgebundene Wachstumskurve, um Daten von reparierbaren Systemen zu analysieren und die Wachstumskurven für die mittlere Anzahl der Ausfälle sowie die Ausfallrate (ROCOF) über die Zeit zu schätzen. Minitab stellt zwei Modelle zum Schätzen von verteilungsgebundenen Wachstumskurven bereit:

Power-Law-Prozess: Zum Modellieren von Ausfall-/Reparaturzeiten bei steigender, sinkender oder konstanter Rate. Die Ausfallrate bei Power-Law-Prozessen ist eine Funktion der Zeit.
Poisson-Prozess: Zum Modellieren von Ausfall-/Reparaturzeiten mit einer über Zeit stabilen Rate.

Mit verteilungsgebundenen Wachstumskurven können Sie Folgendes schätzen:

Erwartete kumulierte Anzahl der Ausfälle als Funktion der Zeit
Ausfallrate als Funktion der Zeit

Sie können Wachstumskurven für die mittlere Anzahl der Ausfälle über Zeit schätzen. Anhand dieser Kurven können Sie ermitteln, ob ein zeitlicher Trend zwischen aufeinander folgenden Ausfällen vorliegt. Anders gesagt, Sie können ermitteln, ob die Systemausfälle häufiger oder seltener auftreten oder aber konstant bleiben.

Beschreibung der Daten

Ein Zuverlässigkeitstechniker untersucht die Ausfallrate einer bestimmten Klimaanlageneinheit in kommerziellen Düsenflugzeugen. Der Techniker erfasst Ausfallraten für Klimaanlageneinheiten in 13 Flugzeugen. Bei jedem Ausfall einer Einheit wurde diese repariert und wieder in Dienst genommen.

Der Techniker möchte ermitteln, ob die Ausfallrate über die Zeit zunimmt, abnimmt oder konstant bleibt. Für diese Daten wurde keine Klimaanlageneinheiten außer Dienst gesetzt. Alle Daten sind exakte Ausfallzeiten.

Daten: Klimaanlagenzuverlässigkeit.MTW