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
estándar
IC normal de 95.0%
ParámetroEstimaciónInferiorSuperior
Forma1.976720.2765871.502602.60044
Escala891.92990.8270730.5521088.96

Cálculos del parámetro



Error
estándar
IC normal de 95.0%
ParámetroEstimaciónInferiorSuperior
Ubicación5.753280.2711715.221796.28476
Escala1.959330.2387201.543112.48780

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
estándar
IC normal de 95.0%
PorcentajePercentilInferiorSuperior
187.027630.633943.6548173.493
2123.89637.787768.1466225.252
3152.49742.355588.4796262.833
4176.84745.7243106.541293.548
5198.50248.3870123.105320.077
6218.26050.5811138.583343.746
7236.59452.4406153.227365.317
8253.81254.0493167.205385.279
9270.13055.4632180.636403.963
10285.70356.7217193.608421.606
20417.62564.8194308.086566.111
30529.45769.7943408.905685.548
40634.96474.3928504.686798.871
50740.97979.9464599.746915.471
60853.34387.6525697.7361043.65
70979.74699.1411803.4891194.67
801134.71117.529926.2341390.11
901360.10152.0291092.511693.23
911391.24157.4331114.501736.69
921425.26163.4971138.281784.59
931462.89170.3931164.311838.05
941505.19178.3711193.221898.73
951553.77187.8161226.021969.15
961611.28199.3691264.302053.50
971682.59214.2231311.012159.50
981778.36235.0321372.532304.18
991931.34270.1381468.252540.49

Tabla de percentiles



Error
estándar
IC normal de 95.0%
PorcentajePercentilInferiorSuperior
13.304241.785631.145719.52940
25.636792.729802.1817714.5631
37.910503.559153.2751119.1066
410.20744.337094.4385723.4741
512.55955.088495.6768227.7867
614.98385.826466.9925032.1079
717.49166.559168.3876536.4772
820.09137.292309.8640840.9221
922.78968.0302211.423645.4641
1025.59268.7764613.068150.1206
2060.598417.286334.6455105.993
30112.82229.622667.4371188.749
40191.88449.8160115.359319.171
50315.22285.4790185.266536.337
60517.841152.725290.505923.079
70880.729291.401460.4801684.51
801639.73627.451774.5633471.28
903882.581807.191559.269667.69
914360.122080.971710.9711111.0
924945.692424.601892.0412927.8
935680.722866.842112.6915274.7
946631.503454.602388.8518409.2
957911.584269.922747.0422785.7
969734.615470.913235.4729288.6
9712561.27407.953953.9839904.9
9817628.011054.75157.0860256.0
9930072.120656.87824.62115575

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.