Exemple pour la fonction Diagramme de présentation de répartition (troncature à droite)

Un ingénieur de fiabilité étudie les taux de défaillance des enroulements de moteur de turbines pour déterminer le moment où chaque enroulement de moteur rencontre une défaillance. A des températures élevées, les enroulements peuvent se décomposer trop rapidement.

L'ingénieur enregistre les moments de défaillance des enroulements de moteur à 80 °C et 100 °C. Toutefois, certaines unités doivent être retirées du test avant la défaillance. Par conséquent, les données sont tronquées à droite. L'ingénieur utilise un diagramme de présentation de répartition (troncature à droite) pour ajuster une loi log-normale aux données et évaluer visuellement les taux de survie et de défaillance au fil du temps.

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, FiabilitéEnroulementMoteur.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Fiabilité/Survie > Analyse de répartition (troncature à droite) > Diagramme de présentation de répartition.
  3. Dans la zone Variables, saisissez Temp80Temp100.
  4. Sélectionnez Analyse paramétrique. Dans la fonction Loi de distribution, sélectionnez Log-normale.
  5. Cliquez sur Tronquer. Sous Utiliser les colonnes de troncature, saisissez Tronc80Tronc100.
  6. Dans la zone Valeur de troncature, saisissez 0.
  7. Cliquez sur OK dans chaque boîte de dialogue.

Interprétation des résultats

Le diagramme de probabilité indique que les points correspondant aux temps de défaillance se trouvent approximativement sur la ligne droite pour les deux variables. Par conséquent, la loi log-normale offre un bon ajustement pour les données des deux variables.

Utilisez le diagramme de fonction de risque pour comparer le taux de défaillance de plusieurs variables. Par exemple, à 100 °C, le taux de défaillance est initialement plus important qu'à 80 °C, atteignant un pic de presque 0,03 au bout de 40 heures environ. A 80 °C, le taux de défaillance augmente plus lentement et atteint un pic de plus de 0,032 autour de 50 heures.

Utilisez le diagramme de fonction de survie pour comparer le taux de survie pour les diverses variables. Par exemple, pour les durées inférieures à 150 heures environ, le pourcentage de survie des enroulements est considérablement plus élevé à 80 °C qu'à 100 °C. Après 150 heures, le pourcentage de survie des enroulements est presque le même pour les deux températures.