생존 그림 – 생명표법 추정 방법
생존 그림은 품목이 특정 시간까지 생존할 확률을 나타냅니다. 따라서 이 그림은 시간 경과에 따른 제품의 신뢰도를 표시합니다. Y-축은 생존 확률을 표시하고 X-축은 신뢰도 측도(시간, 복사지의 수, 주행 마일 등)를 표시합니다.
비모수 분석의 경우, 생존 그림은 각 구간의 끝 점에 계단을 갖는 계단 함수입니다. 이 예에서 함수는 생명표법 추정 방법을 사용하여 계산됩니다.
출력 예
해석
새 소음기 데이터의 경우 새로운 유형의 소음기가 50000마일까지 생존할 확률은 0.95입니다. 다시 말하면 소음기가 50,000마일까지 생존할 가능성은 95%입니다.
누적 고장 그림 - 생명표법 추정 방법
누적 고장 그림은 품목이 특정 시간 후 고장날 확률을 나타냅니다. 따라서 이 그림은 시간 경과에 따른 제품의 고장 확률을 표시합니다. Y-축은 고장 확률을 표시하고 X-축은 신뢰도 측도(시간, 복사지의 수, 주행 마일 등)를 표시합니다.
비모수 분석의 경우, 누적 고장 그림은 각 구간의 끝 점에 계단을 갖는 계단 함수입니다. 이 예에서 함수는 생명표법 추정 방법을 사용하여 계산됩니다.
출력 예
해석
소음기 데이터의 경우 새로운 유형의 소음기가 50,000마일이 될 때까지 고장날 확률은 0.05입니다. 다시 말하면 소음기가 50,000마일이 되기까지 고장날 가능성은 5%입니다.
위험 그림 - 생명표법 추정 방법
위험 함수는 고장 우도를 단위가 생존한 시간 함수로 보여줍니다. 비모수 위험 그림을 사용하면 모수 추정 방법을 사용하는 경우 어떤 분포가 데이터를 모형화하기에 적합한지 확인할 수 있습니다.
비모수 분석의 경우 위험 그림은 각 구간의 중간점에 계단을 갖는 계단 함수입니다. 이 예에서 함수는 생명표법 추정 방법을 사용하여 계산됩니다.
출력 예
해석
새 소음기 데이터의 경우 위험 함수는 증가 함수입니다. 따라서 신뢰도 그룹에서는 위험 함수가 증가하는 분포의 사용을 고려합니다.
다중 고장 모드 그래프 - 생명표법 추정 방법
다중 고장 데이터의 경우 각 고장 모드에 대한 그래프가 표시됩니다.
- 생존 그림을 사용하여 품목이 특정 시간까지 생존할 확률을 평가합니다. 생존 그림은 시간 경과에 따른 제품의 신뢰도를 표시합니다.
- 위험 함수를 사용하여 고장 우도를 단위가 생존한 시간의 함수(즉, 특정 시간 t에서의 순간 고장률)로 나타냅니다. 위험 그림은 시간 경과에 따른 고장률의 추세를 나타냅니다.
출력 예
해석
급수 펌프 데이터의 경우 급수 펌프의 84%가 베어링 고장에 대해 적어도 60,000마일 이상 생존했으며, 급수 펌프의 75%가 가스캣 고장에 대해 적어도 60,000마일 이상 생존했습니다.
각 고장 모드에 대한 위험률은 시간이 지남에 따라 봉우리에 도달할 때까지 약간씩 증가한 다음 감소하는 것으로 보입니다.
