パラメトリック分布分析(任意打ち切り)の解釈要約

パラメトリック分布分析(任意打ち切り)を使用すると、選択した分布をデータに適合して、製品の信頼性を記述する推定値を取得することができます。パラメトリック分布分析は、選択する分布のパラメータを推定します。

適合分布に基づいて、次の処理を実行できます。
  • パラメータ推定値と平均故障時間(MTTF)などの分布特性を表示する
  • 百分位数と生存確率を推定する
  • 適合分布と履歴分布、または複数のデータセットの分布を比較する
  • 確率、生存、累積故障、ハザードの各プロットを表示する

製品の故障の仕方が異なる場合、故障モード分析を使用すると、故障の各タイプが信頼性全般に及ぼす影響を評価できます。各故障モードは独立しているものとみなされ、異なる分布でモデル化できます。各故障モードを個別に分析することにより、改善する領域の優先順位を付けやすくなります。

データの説明

マフラーデータ: 単一故障モード分析

マフラーの信頼性.MTW

ある会社は、新型マフラーの保証を50,000マイルに設定しました。信頼性グループでは、新型マフラーの信頼性を評価し、期待される保証請求の比率を推定しようとしています。対象となる測定は、保証請求が行われる際のそのマフラーの運転マイル数です。

信頼性グループでは、データの記述にワイブル分布を使用してパラメトリック分析を実行します。

ポンプデータ: 多重故障モード分析

ウォーターポンプの信頼性.MTW

自動車メーカーが、ウォーターポンプの供給業者と共同で信頼性全般の改善に取り組んでいます。改善する領域を絞り込むため、エンジニアリングでは、ウォーターポンプの故障状況と故障時点に関するデータを収集しました。

エンジニアは、ポンプ内のベアリングとガスケットの故障数をモデル化するために対数正規分布を使用して、パラメトリック多重故障モード分析を実行します。

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