Resumen de interpretación de Curva de crecimiento paramétrico

Utilice curvas de crecimiento paramétrico para analizar datos de un sistema reparable, a fin de estimar curvas de crecimiento del número medio de fallas y ROCOF en el tiempo. Minitab ofrece dos tipos de modelos para estimar las curvas de crecimiento paramétrico:

Proceso de ley de potencia: Utilice para modelar tiempos de falla/reparación que ocurren a una tasa que puede ser creciente, decreciente o constante. La tasa de falla para un proceso de ley de potencia es una función de tiempo.
Proceso de Poisson: Utilice para modelar tiempos de falla/reparación que ocurren a una tasa que permanece estable en el tiempo.

Al utilizar curvas de crecimiento paramétrico, puede estimar lo siguiente:

Número acumulado esperado de fallas como una función de tiempo
Tasa de fallas como una función de tiempo

Usted puede estimar curvas de crecimiento del número medio de fallas en el tiempo. Utilice estas curvas para determinar si existe una tendencia en los tiempos entre fallas sucesivas y si las fallas del sistema se están volviendo más frecuentes, menos frecuentes o permanecen constantes.

Descripción de los datos

Un ingeniero especializado en fiabilidad evalúa la tasa de fallas de una unidad específica de aire acondicionado que se utiliza en aviones a reacción comerciales. El ingeniero recoge datos sobre las fallas de las unidades de aire acondicionado en 13 aviones. Cada vez que fallaba una unidad, era reparada y puesta de nuevo en servicio.

El ingeniero desea determinar si la tasa de fallas está aumentando, disminuyendo o si permanece constante en el tiempo. Para estos datos, se retiraron de servicio las unidades que no fueran de aire acondicionado. Todos los tiempos hasta producirse las fallas son exactos.

Datos: FiabilidadAireAcond.MTW