パラメトリック分布がデータに十分に適合しない場合、 ノンパラメトリック分布分析 を使って製品の信頼性を推定しましょう。
選択するノンパラメトリック法に応じて、次の処理を実行できます。
- さまざまな時間区間で故障または正常に機能する品目の割合を推定する
- ハザードプロットと生存プロットを表示して故障確率と生存確率を確認する
- 複数のサンプルにおける生存曲線の同等性を試験する
また、パラメトリック分布分析の結果を検証・比較するために、非パラメトリック分布分析を使うこともできます。非パラメトリック分布解析は適切な分布モデルを持つパラメトリック解析よりも効率が劣り、そのため信頼区間が広いことが多いです。しかし、ノンパラメトリック解析ではデータにいかなる分布も当てはめる必要がないため、分布適合不良によって結果が悪影響を受けることはありません。
この分析は、正確な故障時刻や検閲方式に活用してください。
- 正確な故障データ
- 研究または信頼性試験終了前の一定時点での故障時間を記録します
- 右打ち切りデータ
- 研究や信頼性テストの終了時にユニットがまだ生き残った時間を記録してください。例えば、患者が試験終了前に中止したり、割り当てられた検査時間を過ぎてもユニットが稼働し続けたりする場合などです。正確な故障時間は不明ですが、割り当てられた研究時間を過ぎても確実に発生します。
- 区間打ち切りデータ
- 正確な故障時間は不明ですが、既知の間隔内で発生しました。例えば、信頼性エンジニアが昼休憩のために退席したとき、あるユニットがまだ12時まで稼働していた場合、12時30分に機関士が戻った際、ユニットが故障していることに気づきました。そのため、12時から12時30分までのインターバルでこのユニットは故障しました。
- 左打ち切りデータ
- 左検閲データは、区間検閲データ点の特殊なケースであり、区間の開始点が時刻0である場合もあれば、未知である場合もあります。エンジニアは信頼性試験開始時から特定の時点でユニットが故障したことしか知りません。
この分析において、区間検閲は左検閲データと異なる検閲タイプを組み合わせたデータを指定することを可能にします。詳細については、打ち切りデータ を参照してください。
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。
ヒント
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。
この分析の場所
ノンパラメトリック分布解析を行うには、 を選択します。
代替の分析を使用する場合
- パラメトリック手法は、仮定されたパラメトリック分布モデルが正しい場合、より正確な結果を提供し、より多くの種類の関数を推定できます。したがって、パラメトリック分布をデータにフィットさせることができれば、 パラメトリック分布分析を使いましょう。
- パラメトリック分布がデータに十分適合しているかどうかを判断するには、 分布識別プロットを使いましょう。
