Ingresar los datos para Plan de pruebas de demostración

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Ingrese información para desarrollar planes para una prueba a fin de demostrar que solo cierto número de fallas ocurre en una cantidad establecida de tiempo de pruebas. La información de planificación puede provenir de especificaciones de diseño, opiniones de expertos, pequeños estudios piloto y otras fuentes.

  1. En Valor mínimo que se demostrará, seleccione los criterios que se utilizarán en la prueba y luego ingrese el valor mínimo para pasar.
    • Escala (Weibull o exponencial) o ubicación (otras distribuciones): Seleccione para demostrar la escala mínima para las distribuciones de Weibull y exponencial o la ubicación mínima para otras distribuciones. Luego ingrese el valor de escala o ubicación.
    • Percentil: Seleccione para demostrar el percentil mínimo. En Percentil, ingrese el percentil. Por ejemplo, para que una prueba demuestre cuánto dura un producto, ingrese un valor en unidades de tiempo, tales como un número de horas o un número de ciclos. En Porcentaje: ingrese un porcentaje entre 0 y 100 para el percentil. Por ejemplo, para demostrar fiabilidad, una cámara de combustión de motor de turbina debe alcanzar un percentil 1 por al menos 2000 ciclos.
    • Confiabilidad: Seleccione para demostrar la fiabilidad mínima. En Confiabilidad, ingrese un número entre 0 y 1. En Tiempo: ingrese bun tiempo asociado con el valor de fiabilidad.
    • MTTF: Seleccione para demostrar el tiempo promedio para fallar (MTTF). Luego ingrese un valor para el MTTF. El MTTF es la vida útil media de un elemento, que se basa en la estimación del centro teórico de la distribución que considera las observaciones censuradas. Para obtener más información, vaya a ¿Qué es el tiempo promedio para fallar (MTTF)?
  2. Número máximo de fallas permitidas: Ingrese uno o más valores para indicar el número máximo de fallas que permite su prueba. Ingresar 0 da como resultado el tamaño de muestra y el tiempo de pruebas más pequeños. Sin embargo, si solo ocurre una falla, la prueba de demostración no pasa y usted no puede concluir que haya alcanzado la fiabilidad deseada. Para obtener más información, vaya a ¿Cuál es la diferencia entre una prueba de m fallas y una prueba de 0 fallas?.
  3. Seleccione una opción para indicar si usted desea ingresar los tamaños de muestras o los tiempos de pruebas para el plan. Minitab calcule el valor o valores de la propiedad que usted no ingresa.
    • Tamaños de las muestras: Ingrese uno o más valores para indicar el número de unidades disponibles para pruebas.
    • Tiempos de prueba para cada unidad: Ingrese uno o más valores para indicar el tiempo disponible para pruebas.
    Nota

    Cada combinación de número máximo de fallas permitidas y tamaño de la muestra o tiempo de pruebas crea un plan de pruebas. Se recomienda crear varios planes de pruebas ingresando múltiples valores para cada propiedad y luego comparar los resultados.

  4. En Supuestos de distribución, en Distribución, seleccione una distribución para modelar sus datos. Base su decisión en conocimiento del proceso o una evaluación del ajuste de distribución. Para obtener más información, vaya a Ajuste de distribución para el análisis de fiabilidad.
  5. En Forma (Weibull) o escala (otras distribuciones), ingrese el valor de forma para una distribución de Weibull o un valor de escala para otra distribución. Si está utilizando la distribución exponencial, no ingrese un valor. Minitab presupone un valor de 1 para la distribución exponencial. Cuando prueba un sistema rediseñado, a menudo puede utilizar un valor histórico para estimar el parámetro de forma o escala de la distribución. El valor histórico suele ser una estimación adecuada, porque el rediseño no afecta este parámetro.
    Precaución

    Si su estimación del parámetro es incorrecta, entonces el tamaño de muestra o el tiempo de prueba del plan de pruebas podría no ser exacto. Si usted no está seguro del valor del parámetro, considere repetir el análisis del plan de prueba usando un rango de valores probables para el parámetro asumido. Los resultados de los distintos análisis pueden ayudar a determinar qué tan sensible es el tamaño de la muestra o el tiempo de prueba al parámetro asumido.

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