생존 그림 - Turnbull 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. 기본적으로 이 함수는 Turnbull 방법을 사용하여 계산합니다.
출력 예
해석
새 소음기 데이터의 경우 새로운 유형의 소음기가 50,000마일까지 생존할 확률은 0.95입니다. 다시 말하면 소음기가 50,000마일까지 생존할 가능성은 95%입니다.
누적 고장 그림 - Turnbull 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. 기본적으로 이 함수는 Turnbull 방법을 사용하여 계산합니다.
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.
다중 고장 모드 그래프 - Turnbull 추정 방법
다중 고장 데이터의 경우 각 고장 모드에 대한 그래프가 표시됩니다. 생존 그림은 시간 경과에 따른 제품의 신뢰도를 표시합니다.
하나의 고장 모드만 존재하는 것처럼 각 그림을 해석합니다. 예를 들어, 생존 그림을 사용하여 품목이 특정 시간까지 생존할 확률을 평가합니다.
출력 예
해석
급수 펌프 데이터의 경우 급수 펌프의 84%가 베어링 고장 없이 60,000마일 이상 생존했으며, 급수 펌프의 75%가 개스킷 고장 없이 60,000마일 이상 생존했습니다.
급수 펌프의 신뢰도를 크게 개선하려면 엔지니어는 개스킷을 개선하는 데 중점을 두어야 합니다.
