Análisis de múltiples modos de falla para Análisis de distribución paramétrico (Censura arbitraria)

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. Las demás gráficas y estadísticos de análisis paramétrico de distribución se basan en la distribución seleccionada. Por lo tanto, para asegurar resultados 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 que seleccionó 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

Inicio de la variable: Inicio  Fin: Fin
Frecuencia: Frec
Modo de falla: Falla = Rodamiento

Cálculos del parámetro



Error
estándar
IC normal de 95.0%
ParámetroEstimaciónInferiorSuperior
Ubicación11.42890.066198611.299111.5586
Escala0.3868790.05796570.2884300.518932
Inicio de la variable: Inicio  Fin: Fin
Frecuencia: Frec
Modo de falla: Falla = Junta

Cálculos del parámetro



Error
estándar
IC normal de 95.0%
ParámetroEstimaciónInferiorSuperior
Ubicación11.63180.15030611.337211.9264
Escala0.8053580.1399710.5728631.13221

Interpretación

Para los datos sobre bombas de agua, los ingenieros seleccionaron una distribución lognormal para modelar fallas de cojinetes y una distribución lognormal para modelar fallas de juntas. Los parámetros que definen la distribución de mejor ajuste para cada modo de falla son los siguientes:
  • Ubicación = 11.4289 y Escala = 0.386879 para fallas de cojinetes
  • Ubicación = 11.6318 y Escala = 0.805358 para fallas de juntas

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

Inicio de la variable: Inicio  Fin: Fin
Frecuencia: Frec
Modo de falla: Falla = Rodamiento

Tabla de percentiles



Error
estándar
IC normal de 95.0%
PorcentajePercentilInferiorSuperior
137378.24186.5530010.946554.0
241535.64092.3734241.650383.3
344409.94013.1637201.553015.1
446702.63946.0139575.055113.9
548654.43888.5341600.056905.2
650380.03839.1543390.358495.5
751943.23796.8345010.059944.3
853383.93760.8546499.161288.2
954728.93730.7147884.362552.0
1055997.03706.0349184.763752.8
2066386.73718.1359485.174089.2
3075055.24143.2167358.583631.3
4083353.34935.8874219.593611.2
5091937.06086.1080749.9104674
601014057648.6687468.9117560
701126169795.1394965.1133547
8012732112976.5104266155473
9015094418744.6118335192540
9115444119655.9120346198197
9215833220685.5122564204539
9316272421866.6125046211756
9416777323248.6127871220128
9517372324908.8131163230094
9618098426979.2135130242398
9719032729711.7140159258452
9820349833685.8147115281490
9922613240821.4158746322123
Inicio de la variable: Inicio  Fin: Fin
Frecuencia: Frec
Modo de falla: Falla = Junta

Tabla de percentiles



Error
estándar
IC normal de 95.0%
PorcentajePercentilInferiorSuperior
117295.94302.9510621.328164.9
221542.14636.3114128.332846.1
324761.74823.6916903.036274.2
427497.14951.3119320.339134.5
529943.65047.8721518.341667.6
632196.65126.8423565.143989.8
734311.25195.8325499.746167.4
836322.05259.6627347.148242.5
938253.05321.6629123.950243.8
1040121.15384.3330841.852192.2
2057180.06349.0445997.171081.8
3073823.88397.1559071.292260.7
4091833.411825.771349.1118199
5011261916927.383882.5151200
6013810924362.197740.3195152
7017180235634.2114413257976
8022180954607.2136906359366
9031611995637.2174716571965
91331557102872180491609060
92349183111286186970652131
93369648121249194350703061
94393925133323202921764718
95423565148416213139841741
96461250168122225778942306
975122051956072423121082708
985887582385272661241302535
997333003241053083661743799
Inicio de la variable: Inicio  Fin: Fin
Frecuencia: Frec
Modo de falla: Falla = Rodamiento, Junta

Tabla de percentiles



IC normal de 95.0%
PorcentajePercentilInferiorSuperior
117291.810624.027909.5
221511.514143.532140.0
324665.916938.535023.7
427287.419376.337286.9
529566.821584.139192.7
631599.223619.640869.3
733441.625513.642388.0
835132.027285.143791.9
936698.128948.145108.3
1038160.430513.646355.3
2049496.042607.756673.6
3058169.351495.765176.2
4066025.759190.373260.0
5073846.866445.581745.1
6082224.873737.491377.7
7091908.081606.5103179
8010433191022.7119199
90123832104763145869
91126682106692149894
92129844108814154393
93133401111178159496
94137476113860165393
95142259116972172382
96148072120708180967
97155514125421192100
98165939131908207946
99183695142684235557

Interpretación

La tabla de percentiles para los datos sobre bombas de agua indica lo siguiente:
  • 1% de las bombas falla debido a fallas de cojinetes antes de alcanzar 37378.2 millas
  • 1% de las bombas falla debido a fallas de juntas antes de alcanzar 17295.9 millas

En general, antes de alcanzar 17291.8 millas, 1% de las bombas de agua fallará. A fin de obtener la mayor mejora en fiabilidad de las bombas de agua, los ingenieros deberían concentrarse en minimizar las fallas de juntas.