위험 함수는 분포 개관 그림의 오른쪽 하단 모서리에 있습니다.
위험 함수는 고장 우도를 품목이 지속되어 온 시간의 함수(즉, 특정 시간 t에서의 순간 고장률)로 나타냅니다. 위험 그림은 시간 경과에 따른 고장률의 추세를 나타냅니다. 일반적으로 품목의 고장률이 감소하는지, 일정한지, 증가하는지 알고자 합니다. 이 패턴은 다음과 같이 해석할 수 있습니다.
- 감소: 시간이 지남에 따라 고장날 가능성이 줄어듭니다. 감소 위험은 고장이 일반적으로 제품 수명의 초기에 발생한다는 것을 나타냅니다.
- 일정: 일정한 비율로 고장납니다. 일정한 위험은 고정이 일반적으로 랜덤으로 발생하는 제품의 "실제 사용되는 수명" 동안에 발생한다는 것을 나타냅니다.
- 증가: 시간이 지남에 따라 고장날 가능성이 늘어납니다. 증가 위험은 일반적으로 제품 수명 후기에 마모에 의해 발생합니다.
위험 함수의 형상은 데이터와 분석에 대해 선택한 분포에 따라 결정됩니다. 위험 곡선 위에 포인터를 놓으면 수명과 위험률에 대한 표가 표시됩니다.
출력 예
해석
엔진 와인딩 데이터의 경우 각 온도 변수에 대한 위험 함수가 위험 그림에 표시됩니다. 두 변수 모두 위험 함수가 로그 정규 분포를 기반으로 합니다. 이 위험 그림에서는 초기에 두 변수 모두에 대한 위험률이 증가한 후 수평을 이루다가 시간이 지남에 따라 서서히 감소합니다. 100°C에 대한 위험 함수는 초기에 80°C에 대한 위험 함수보다 급격하게 증가하며, 이는 초기에 고장 우도가 더 크다는 것을 나타냅니다.
