Análisis de múltiples modos de falla para Análisis de distribución paramétrico (Censura por la derecha)

Análisis de múltiples modos de falla – estimaciones de parámetros

Las estimaciones de parámetros definen las estimaciones de parámetros de mejor ajuste para la distribución que usted seleccionó para cada modo de falla. Todas las demás gráficas y estadísticos del análisis paramétrico de distribución se basan en la distribución. Por lo tanto, para asegurar que los resultados sean exactos, la distribución que seleccione debe ajustarse adecuadamente los datos.

Usted no puede determinar a partir de los parámetros de distribución estimados si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos. Utilice la gráfica de ID de distribución, gráfica de probabilidad y medidas de bondad de ajuste para determinar si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos.

Ejemplo de salida

Cálculos del parámetro Error IC normal de 95.0% Parámetro Estimación estándar Inferior Superior Forma 1.97672 0.276587 1.50260 2.60044 Escala 891.929 90.8270 730.552 1088.96
Cálculos del parámetro Error IC normal de 95.0% Parámetro Estimación estándar Inferior Superior Ubicación 5.75328 0.271171 5.22179 6.28476 Escala 1.95933 0.238720 1.54311 2.48780

Interpretación

Para los datos sobre lavaplatos, los ingenieros seleccionaron una distribución de Weibull para modelar roturas de los brazos rociadores y una distribución lognormal para modelar obstrucciones de los brazos rociadores. Los siguientes parámetros definen las distribuciones de mejor ajuste para cada modo de falla:

Forma = 1.97672 y escala = 891.929 para roturas de los brazos rociadores

Ubicación = 5.75328 y escala = 1.95933 para obstrucciones de los brazos rociadores

Análisis de múltiples modos de falla – percentiles

Los percentiles indican la antigüedad en la que se espera que un porcentaje de la población falle. Utilice los valores de percentiles para determinar si su producto cumple con los requisitos de fiabilidad o para determinar cuáles modos de falla influyen en la fiabilidad general.

Utilice estos valores solo cuando la distribución se ajuste adecuadamente a los datos. Si la distribución no se ajusta adecuadamente a los datos, estas estimaciones serán inexactas. Utilice la gráfica de ID de distribución, gráfica de probabilidad y medidas de bondad de ajuste para determinar si la distribución se ajusta adecuadamente a los datos.

Ejemplo de salida

Tabla de percentiles Error IC normal de 95.0% Porcentaje Percentil estándar Inferior Superior 1 87.0276 30.6339 43.6548 173.493 2 123.896 37.7877 68.1466 225.252 3 152.497 42.3555 88.4796 262.833 4 176.847 45.7243 106.541 293.548 5 198.502 48.3870 123.105 320.077 6 218.260 50.5811 138.583 343.746 7 236.594 52.4406 153.227 365.317 8 253.812 54.0493 167.205 385.279 9 270.130 55.4632 180.636 403.963 10 285.703 56.7217 193.608 421.606 20 417.625 64.8194 308.086 566.111 30 529.457 69.7943 408.905 685.548 40 634.964 74.3928 504.686 798.871 50 740.979 79.9464 599.746 915.471 60 853.343 87.6525 697.736 1043.65 70 979.746 99.1411 803.489 1194.67 80 1134.71 117.529 926.234 1390.11 90 1360.10 152.029 1092.51 1693.23 91 1391.24 157.433 1114.50 1736.69 92 1425.26 163.497 1138.28 1784.59 93 1462.89 170.393 1164.31 1838.05 94 1505.19 178.371 1193.22 1898.73 95 1553.77 187.816 1226.02 1969.15 96 1611.28 199.369 1264.30 2053.50 97 1682.59 214.223 1311.01 2159.50 98 1778.36 235.032 1372.53 2304.18 99 1931.34 270.138 1468.25 2540.49
Tabla de percentiles Error IC normal de 95.0% Porcentaje Percentil estándar Inferior Superior 1 3.30424 1.78563 1.14571 9.52940 2 5.63679 2.72980 2.18177 14.5631 3 7.91050 3.55915 3.27511 19.1066 4 10.2074 4.33709 4.43857 23.4741 5 12.5595 5.08849 5.67682 27.7867 6 14.9838 5.82646 6.99250 32.1079 7 17.4916 6.55916 8.38765 36.4772 8 20.0913 7.29230 9.86408 40.9221 9 22.7896 8.03022 11.4236 45.4641 10 25.5926 8.77646 13.0681 50.1206 20 60.5984 17.2863 34.6455 105.993 30 112.822 29.6226 67.4371 188.749 40 191.884 49.8160 115.359 319.171 50 315.222 85.4790 185.266 536.337 60 517.841 152.725 290.505 923.079 70 880.729 291.401 460.480 1684.51 80 1639.73 627.451 774.563 3471.28 90 3882.58 1807.19 1559.26 9667.69 91 4360.12 2080.97 1710.97 11111.0 92 4945.69 2424.60 1892.04 12927.8 93 5680.72 2866.84 2112.69 15274.7 94 6631.50 3454.60 2388.85 18409.2 95 7911.58 4269.92 2747.04 22785.7 96 9734.61 5470.91 3235.47 29288.6 97 12561.2 7407.95 3953.98 39904.9 98 17628.0 11054.7 5157.08 60256.0 99 30072.1 20656.8 7824.62 115575

Interpretación

Para los datos sobre lavaplatos, basados en las distribuciones ajustadas a cada modo de falla, los ingenieros concluyen lo siguiente:
  • 1% de los brazos rociadores falló debido a ruptura antes de los 87.0276 ciclos
  • 1% de los brazos rociadores falló debido a obstrucción antes de los 3.30424 ciclos

En general, antes de 3.30048 ciclos,1% de los brazos rociadores fallará. A fin de obtener la mayor mejora en fiabilidad, los ingenieros deberían concentrar sus esfuerzos de mejora en minimizar las obstrucciones de los brazos rociadores.

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