Un ingeniero especializado en fiabilidad desea evaluar la fiabilidad de un nuevo tipo de silenciador y estimar la proporción de reclamos de garantía que se pueden esperar con una garantía de 50,000 millas. El ingeniero recopila datos de fallas sobre ambos tipos de silenciadores: los antiguos y los nuevos. Los silenciadores se inspeccionaban cada 10,000 millas para detectar fallos.
El ingeniero registra el número de fallas por cada intervalo de 10,000 millas. Por lo tanto, los datos están censurados por intervalos. Antes de analizar los datos de fallo de los nuevos silenciadores usando Análisis de distribución paramétrico, el ingeniero utiliza Gráfica de ID de distribución para seleccionar un modelo de distribución para el análisis.
- Abra los datos de muestra, FiabilidadSilenc.MWX.
- Elija .
- En Censura, seleccione Datos censurados por intervalos.
- En Datos, seleccione Una o más muestras, cada una en columnas de inicio y finalización separadas.
- En Columna de inicio, ingrese InicioNuevo.
- En Columna de finalización, ingrese FinNuevo.
- En Columna de frecuencia (opcional), ingrese FrecNuevo.
-
Deseleccionar Distribuciones de ubicación-escala y Distribuciones con un parámetro de umbral evaluar las siguientes distribuciones:
- Weibull
- Lognormal
- Loglogística
- Exponencial
- Seleccione Aceptar.
Interpretar los resultados
En la gráfica de probabilidad de Weibull, los puntos se ubican aproximadamente en la línea recta. Por lo tanto, la distribución de Weibull provee un ajuste adecuado. Por tanto, el ingeniero decide usar la distribución de Weibull para modelar los datos para Análisis de distribución paramétrico.
Minitab también muestra una tabla de percentiles y una tabla de tiempo promedio para fallar (MTTF), que provee tiempos de falla calculados para cada distribución. Usted puede comparar los valores calculados para ver cómo sus conclusiones pueden cambiar con diferentes distribuciones. Si varias distribuciones ajustan sus datos adecuadamente, le convendría utilizar la distribución que proporcione los resultados más conservadores.
Sugerencia
El análisis almacena una definición de datos de fiabilidad que incluye las columnas de muestra y el esquema de censura. Seleccione la definición para ejecutar rápidamente Gráfica de ID de distribución, Gráfica de revisión general de distribuciones, Análisis de distribución paramétrico, y Análisis de distribución no paramétrico sobre los mismos datos.
Bondad de ajuste
| Distribución | Anderson-Darling (ajust.) |
|---|---|
| Weibull | 7.278 |
| Lognormal | 7.322 |
| Loglogística | 7.277 |
| Exponencial | 8.305 |
Tabla de percentiles
| Error estándar | IC normal de 95% | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Distribución | Porcentaje | Percentil | Inferior | Superior | |
| Weibull | 1 | 37265.1 | 938.485 | 35470.3 | 39150.6 |
| Lognormal | 1 | 43817.7 | 688.033 | 42489.7 | 45187.2 |
| Loglogística | 1 | 41843.3 | 810.048 | 40285.4 | 43461.5 |
| Exponencial | 1 | 941.789 | 32.5296 | 880.143 | 1007.75 |
| Weibull | 5 | 49434.9 | 841.147 | 47813.5 | 51111.3 |
| Lognormal | 5 | 51458.9 | 624.451 | 50249.5 | 52697.5 |
| Loglogística | 5 | 51967.9 | 703.264 | 50607.7 | 53364.8 |
| Exponencial | 5 | 4806.55 | 166.019 | 4491.93 | 5143.21 |
| Weibull | 10 | 56006.1 | 759.186 | 54537.7 | 57514.0 |
| Lognormal | 10 | 56063.1 | 585.905 | 54926.4 | 57223.3 |
| Loglogística | 10 | 57323.9 | 638.684 | 56085.7 | 58589.5 |
| Exponencial | 10 | 9873.05 | 341.017 | 9226.79 | 10564.6 |
| Weibull | 50 | 77639.9 | 501.312 | 76663.5 | 78628.7 |
| Lognormal | 50 | 75850.3 | 576.625 | 74728.5 | 76988.9 |
| Loglogística | 50 | 76490.1 | 545.549 | 75428.3 | 77566.9 |
| Exponencial | 50 | 64952.9 | 2243.49 | 60701.3 | 69502.3 |
Tabla de MTTF
| Error estándar | IC normal de 95% | |||
|---|---|---|---|---|
| Distribución | Media | Inferior | Superior | |
| Weibull | 76585.0 | 488.71 | 75633.1 | 77549 |
| Lognormal | 77989.9 | 615.96 | 76792.0 | 79207 |
| Loglogística | 78702.3 | 579.02 | 77575.6 | 79845 |
| Exponencial | 93707.3 | 3236.67 | 87573.5 | 100271 |
