パラメトリック分布分析の概要

データがパラメトリック分布に従う場合、パラメトリック分布分析を使ってシステムの全体的な信頼性を推定しましょう。

最小極値、ワイブル、3-パラメータワイブル、指数、2-パラメータ指数、正規、対数正規、3-パラメータ対数正規、ロジスティック、対数ロジスティック、および3-パラメータ対数ロジスティックの11種類の分布からいずれかを選択して寿命データをモデル化します。適合分布に基づいて、次の処理を実行できます。

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。

製品がさまざまな方法で故障した場合、この分析のために故障モード情報を入力し、各故障の種類が全体の信頼性に与える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見なされ、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。

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

パラメトリック分布解析を行うには、統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > パラメトリック分布分析を選択します。