パラメトリック分布分析(右打ち切り)の解釈要約

パラメトリック分布分析を使用すると、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できます。パラメトリック分布分析は、選択した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

エンジン巻揚部品データ: 単一故障モード分析
エンジン巻揚部品の信頼性.MTW

ある信頼性エンジニアは、タービンアセンブリ用のエンジン巻揚部品の故障率を調査して、エンジン巻揚部品が故障するまでの時間を特定しようとしています。温度が高い場合、巻揚部品の分解が早くなりすぎる可能性があります。

エンジニアは、80°Cおよび100°Cでのエンジン巻揚部品の故障回数を記録します。いくつかのユニットは故障する前に試験から除外されるため、右打ち切りデータとなります。エンジニアは、対数正規分布を使用するパラメトリック分布分析を実行します。

食器洗い機データ: 多重故障モード分析
食器洗い機信頼性.MTW

ある家庭電化製品製造会社が、食器洗い機のスプレーアームの信頼性を向上しようとしています。改善する領域を絞り込むため、エンジニアはスプレーアームの故障状況と故障時点に関するデータを収集します。

エンジニアは、多重故障モードでパラメトリック分析を実行します。スプレーアームの破損をモデル化するためにワイブル分布を、スプレーアームの閉塞をモデル化するために対数正規分布を使用します。

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