Analyse de plusieurs modes de défaillance pour la fonction Analyse de répartition paramétrique (troncature à droite)

Analyse de plusieurs modes de défaillance - Estimations des paramètres

Les estimations des paramètres définissent les estimations qui offrent le meilleur ajustement pour la loi sélectionnée pour chaque mode de défaillance. Les autres graphiques et statistiques d'analyse de répartition paramétrique dépendent de la loi. Par conséquent, pour garantir l'exactitude des résultats, la loi sélectionnée doit s'ajuster correctement aux données.

Vous ne pouvez pas déterminer si la loi sélectionnée s'ajuste bien aux données à partir de l'estimation des paramètres de distribution. Pour déterminer si la loi offre un ajustement adéquat aux données, vous devez utiliser le diagramme d'identification de répartition, le diagramme de probabilité et les mesures d'adéquation de l'ajustement.

Exemples de résultats

Estimations des paramètres IC normal de 95,0 % Paramètre Estimation Erreur type Inférieur Supérieur Forme 1,97672 0,276587 1,50260 2,60044 Echelle 891,929 90,8270 730,552 1088,96
Estimations des paramètres IC normal de 95,0 % Paramètre Estimation Erreur type Inférieur Supérieur Emplacement 5,75328 0,271171 5,22179 6,28476 Echelle 1,95933 0,238720 1,54311 2,48780

Interprétation

Pour les données relatives aux lave-vaisselle, les ingénieurs ont sélectionné une loi de Weibull pour modéliser les interruptions des gicleurs et une loi log-normale pour modéliser les obstructions. Les paramètres suivants définissent les lois les mieux ajustées pour chaque mode de défaillance :

Forme = 1,97672 et échelle = 891,929 pour les interruptions des gicleurs

Emplacement = 5,75328 et échelle = 1,95933 pour les obstructions des gicleurs

Analyse de plusieurs modes de défaillance - Percentiles

Les percentiles indiquent l'âge avant lequel un certain pourcentage de la population devrait présenter une défaillance. Utilisez les valeurs de percentile pour déterminer si le produit répond aux exigences de fiabilité ou pour déterminer les modes de défaillance qui ont un impact sur la fiabilité globale.

Utilisez ces valeurs uniquement lorsque la loi s'ajuste correctement aux données. Moins la loi est adaptée aux données, moins ces estimations sont précises. Utilisez le diagramme d'identification de répartition, le diagramme de probabilité et les mesures d'adéquation de l'ajustement pour déterminer si la loi s'ajuste correctement aux données.

Exemple de résultats

Tableau des percentiles IC normal de 95,0 % Pourcentage Percentile Erreur type Inférieur Supérieur 1 87,0276 30,6339 43,6548 173,493 2 123,896 37,7877 68,1466 225,252 3 152,497 42,3555 88,4796 262,833 4 176,847 45,7243 106,541 293,548 5 198,502 48,3870 123,105 320,077 6 218,260 50,5811 138,583 343,746 7 236,594 52,4406 153,227 365,317 8 253,812 54,0493 167,205 385,279 9 270,130 55,4632 180,636 403,963 10 285,703 56,7217 193,608 421,606 20 417,625 64,8194 308,086 566,111 30 529,457 69,7943 408,905 685,548 40 634,964 74,3928 504,686 798,871 50 740,979 79,9464 599,746 915,471 60 853,343 87,6525 697,736 1043,65 70 979,746 99,1411 803,489 1194,67 80 1134,71 117,529 926,234 1390,11 90 1360,10 152,029 1092,51 1693,23 91 1391,24 157,433 1114,50 1736,69 92 1425,26 163,497 1138,28 1784,59 93 1462,89 170,393 1164,31 1838,05 94 1505,19 178,371 1193,22 1898,73 95 1553,77 187,816 1226,02 1969,15 96 1611,28 199,369 1264,30 2053,50 97 1682,59 214,223 1311,01 2159,50 98 1778,36 235,032 1372,53 2304,18 99 1931,34 270,138 1468,25 2540,49
Tableau des percentiles IC normal de 95,0 % Pourcentage Percentile Erreur type Inférieur Supérieur 1 3,30424 1,78563 1,14571 9,52940 2 5,63679 2,72980 2,18177 14,5631 3 7,91050 3,55915 3,27511 19,1066 4 10,2074 4,33709 4,43857 23,4741 5 12,5595 5,08849 5,67682 27,7867 6 14,9838 5,82646 6,99250 32,1079 7 17,4916 6,55916 8,38765 36,4772 8 20,0913 7,29230 9,86408 40,9221 9 22,7896 8,03022 11,4236 45,4641 10 25,5926 8,77646 13,0681 50,1206 20 60,5984 17,2863 34,6455 105,993 30 112,822 29,6226 67,4371 188,749 40 191,884 49,8160 115,359 319,171 50 315,222 85,4790 185,266 536,337 60 517,841 152,725 290,505 923,079 70 880,729 291,401 460,480 1684,51 80 1639,73 627,451 774,563 3471,28 90 3882,58 1807,19 1559,26 9667,69 91 4360,12 2080,97 1710,97 11111,0 92 4945,69 2424,60 1892,04 12927,8 93 5680,72 2866,84 2112,69 15274,7 94 6631,50 3454,60 2388,85 18409,2 95 7911,58 4269,92 2747,04 22785,7 96 9734,61 5470,91 3235,47 29288,6 97 12561,2 7407,95 3953,98 39904,9 98 17628,0 11054,7 5157,08 60256,0 99 30072,1 20656,8 7824,62 115575

Interprétation

Pour les données relatives aux lave-vaisselle, à partir des lois ajustées à chaque mode de défaillance, les ingénieurs tirent les conclusions suivantes :
  • 1 % des gicleurs deviennent défaillants en raison d'un bris avant 87 0276 cycles
  • 1 % des gicleurs connaissent une défaillance en raison d'une obstruction avant 3,30424 cycles

Globalement, 1 % des gicleurs connaîtront une défaillance avant 3,30048 cycles. Pour améliorer au mieux la fiabilité, les ingénieurs doivent se concentrer sur la réduction des obstructions des gicleurs.

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