Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
- Recopilar los tiempos de falla de un sistema reparable
- Los datos de reparaciones del sistema usualmente consisten de tiempos de falla sucesivos (o reparaciones). Por ejemplo, un automóvil se avería, se repara y vuelve a entrar en servicio, luego se avería nuevamente, y así sucesivamente. Los valores de los datos representan el tiempo de cada falla sin considerar el tiempo de reparación.
- Los datos pueden ser tiempos de falla exactos o fallas dentro de intervalos de tiempo
- Si usted tiene datos exactos, sabe con exactitud cuándo ocurrió cada falla. Por ejemplo, un motor falló exactamente a los 490 días, se reparó, luego falló nuevamente a los 822 días. Si tiene datos de intervalos, solo sabe que cada falla ocurrió entre dos tiempos específicos. Por ejemplo, un motor falló en algún momento entre el día 475 y el día 500, se reparó y luego falló nuevamente en algún momento entre el día 800 y el día 825.
- Los datos exactos pueden estar truncados por fallas o truncados por tiempo
- Un sistema truncado por fallas se retira después que ocurre un cierto número de fallas. En un sistema truncado por fallas, el sistema se retira inmediatamente en la falla finaa. Se retira un sistema truncado por tiempo después de un período de tiempo especificado. En un sistema truncado por tiempo, el tiempo más grande no es un tiempo de falla. Si usted tiene datos truncados tanto por fallas como por tiempo, debe utilizar una columna de retiro para indicar si cada tiempo es un tiempo de falla o un tiempo de retiro. Para obtener más información, vea "Especificar información de retiro".
- Identificar datos de múltiples sistemas
- Para evaluar múltiples sistemas en un análisis de sistema reparable, usted debe tener una columna que contenga tiempos de falla y una columna correspondiente que identifique de cuál sistema proviene la falla. Minitab presupone que todos los sistemas dentro de una columna de datos provienen de procesos idénticos y proporcionan una estimación de la curva de crecimiento agrupada.
