Utilisez le diagramme de probabilité pour évaluer l'ajustement de la loi de distribution à vos données. Si les points suivent étroitement la droite d'ajustement, vous pouvez supposer que la loi de distribution s'ajuste correctement aux données.
Pour les données relatives aux nouveaux silencieux, les points semblent suivre la droite d'ajustement. Par conséquent, vous pouvez supposer que la loi de Weibull est un choix approprié pour les données. La droite d'ajustement est calculée pour une loi de Weibull avec une forme de 5,76770 et une échelle de 82733,7.
Le diagramme de survie représente la probabilité de survie de l'élément jusqu'à un moment donné. Le diagramme de survie montre donc la fiabilité du produit dans le temps.
Lorsque vous maintenez le pointeur sur la courbe de survie, Minitab affiche un tableau des temps et des probabilités de survie.
Utilisez ce diagramme uniquement lorsque la loi s'ajuste correctement aux données. Moins la loi est adaptée aux données, moins ces estimations sont précises. Pour cela, vous devez utiliser le diagramme d'identification de répartition, le diagramme de probabilité et les mesures d'adéquation de l'ajustement.
Pour les données relatives aux nouveaux silencieux, la probabilité que ces derniers survivent jusqu'à 50 000 miles est de 95 % environ. La fonction de survie repose sur une loi de Weibull avec un paramètre de forme de 5,7677 et un paramètre d'échelle de 82733,7.
Pour exprimer la fiabilité du produit en fonction du moment où il connaît une défaillance, le diagramme des défaillances cumulées affiche le pourcentage cumulé d'éléments qui rencontrent une défaillance à un temps t donné. La fonction des défaillances cumulées est égale à 1 moins la fonction de survie.
Lorsque vous maintenez le pointeur sur la courbe, Minitab affiche la probabilité de défaillance cumulée et le temps de défaillance.
Utilisez ce diagramme uniquement lorsque la loi s'ajuste correctement aux données. Moins la loi est adaptée aux données, moins ces estimations sont précises. Pour cela, vous devez utiliser le diagramme d'identification de répartition, le diagramme de probabilité et les mesures d'adéquation de l'ajustement.
Pour les données relatives aux nouveaux silencieux, la probabilité que ces derniers rencontrent une défaillance avant 50 000 miles est de 5 % environ. La fonction des défaillances cumulées repose sur une loi de Weibull avec un paramètre de forme de 5,76770 et un paramètre d'échelle de 82 733,7.
La forme de la fonction de risque est déterminée à partir des données et de la loi sélectionnée. Lorsque vous maintenez le pointeur sur la courbe de risque, Minitab affiche un tableau des temps de défaillance et des taux de risque.
Utilisez ce diagramme uniquement lorsque la loi s'ajuste correctement aux données. Moins la loi est adaptée aux données, moins ces estimations sont précises. 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.
Pour les données relatives aux nouveaux silencieux, la fonction de risque repose sur la loi de Weibull avec une forme de 5,76770 et une échelle de 82 733,7. Ici, le taux de risque augmente dans le temps, ce qui signifie que les nouveaux silencieux sont plus susceptibles de connaître une défaillance avec l'âge.
Pour les données à défaillances multiples, Minitab affiche des graphiques pour chaque mode de défaillance.
Pour les données relatives aux pompes, la loi log-normale semble un choix approprié pour modéliser les deux modes de défaillance. Pour les défaillances de coussinets, le paramètre d'emplacement est égal à 11,4289 et le paramètre d'échelle est égal à 0,386879, tandis que pour les défaillances de joints, le paramètre d'emplacement est égal à 11,6318 et le paramètre d'échelle est égal à 0,805358.
La probabilité que les pompes survivent aux défaillances de coussinets pendant 70 000 miles est de 70 % environ, et celle qu'elles survivent pendant autant de miles aux défaillances de joints est également de 70 %.
Le taux de risque relatif à chaque mode de défaillance augmente légèrement dans le temps, mais diminue ensuite pour les défaillances de joints.