Qu'est-ce que la durée moyenne avant défaillance (MTTF) ?

Dans une analyse de fiabilité, la MTTF est la durée moyenne avant qu'un élément ne présente une défaillance. Cela correspond à la durée de vie moyenne de cet élément.

Dans le cadre de données tronquées, la moyenne arithmétique des données ne génère pas une bonne mesure du centre, car certains moments de défaillance restent inconnus. La durée moyenne avant défaillance correspond à une estimation du centre théorique de la distribution qui prend en compte les observations tronquées.

Voici quelques exemples d'utilisation de la durée moyenne avant défaillance :
  • Pour tester l'optimisation d'un système modifié par rapport à l'ancien système dans des plans de test de démonstration.
  • Pour mesurer le centre de la distribution lorsque celle-ci est adéquatement ajustée aux données.
  • Pour comparer les distributions sélectionnées à un diagramme d'identification de répartition.
Prenons l'exemple d'une étude sur la durée de vie des pneus d'une automobile par rapport au nombre de kilomètres parcourus. Vous tracez un diagramme d'identification de répartition des résultats et obtenez le tableau de durée moyenne avant défaillance suivant :
Tableau des durées moyennes avant défaillance (MTTF) IC normal de 95 % Loi de distribution Moyenne Erreur type Inférieur Supérieur Weibull 69545,4 629,34 68322,8 70789,9 Log-normale 72248,6 1066,42 70188,4 74369,3 Exponentielle 75858,8 2865,18 70446,0 81687,6 Plus petite valeur extrême 69473,1 646,64 68205,7 70740,5

Dans le cadre de la loi de Weibull et de la loi de plus petite valeur extrême, les durées moyennes avant défaillance avoisinent dans les deux cas 69500 (colonne Moyenne du tableau). Dans le cadre de la loi exponentielle, la durée moyenne avant défaillance est la plus élevée (75858,8).

Si l'ensemble des lois de distribution fournissent un ajustement adéquat, vous souhaiterez peut-être sélectionner la loi log-normale ou la loi exponentielle pour leur MTTF légèrement meilleure.

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