右検閲のある分布識別プロット例

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。

エンジニアはさまざまな温度でのエンジン巻揚部品の故障回数を記録します。しかし、テスト終了前に失敗しないユニットもあります。したがって、このデータは右打ち切りです。80°Cで収集されたデータの分布モデルを選択するために、エンジニアは分布識別プロットを使用します。

結果を解釈する

故障時間の点は、対数正規確率プロットでほぼ直線上に収まります。このため、対数正規分布がうまくあてはまります。このようにして、エンジニアは80℃で収集したデータをモデル化するために対数正規分布の使用を決定します。

Minitabはまた、パーセンタイル表と平均故障時間表(MTTF)を表示し、各分布の計算された故障時間を示します。計算値を比較して、異なる分布で結論がどのように変わるかを確認できます。複数の分布があなたのデータに合致する場合は、最も保守的な結果をもたらす分布を使いたいかもしれません。

解析にはサンプルカラムと検閲方式を含む信頼性データ定義が格納されます。定義を選択して、同じデータに対して素早く分布識別プロット、分布概要プロット、パラメトリック分布分析、ノンパラメトリック分布分析を実行します。