한 신뢰도 엔지니어가 새로운 소음기 신뢰도를 평가하고 50,000마일 보증을 통해 기대할 수 있는 보증 클레임의 비율을 평가하려고 합니다. 엔지니어는 구형 및 신형 소음기 둘 다의 고장 데이터를 수집합니다. 고장 여부를 확인하기 위해 10,000마일마다 소음기를 검사했습니다.
엔지니어는 각 10,000마일 구간에 대해 고장 횟수를 기록합니다. 따라서 데이터가 임의로 관측 중단됩니다. 엔지니어는 모수 분포 분석(임의 관측 중단)을 사용하여 다음 사항을 결정합니다.
통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(임의 관측 중단) > 모수 분포 분석을 선택합니다.
시작 변수에 구제품 시작 마일 수신제품 시작 마일 수을 입력합니다.
끝 변수에 구제품 끝 마일 수신제품 끝 마일 수을 입력합니다.
빈도 열(옵션)에 구제품 고장 횟수신제품 고장 횟수을 입력합니다.
가정된 분포에서 Weibull 분포을 선택합니다.
추정치을 클릭합니다. 이 시간(값)에 대한 확률 추정에 50000을 입력합니다. 확인을 클릭합니다.
그래프을 클릭합니다. 생존 그림을 선택합니다.
각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
결과 해석
백분위수 표를 사용하여 엔지니어는 여러 가지 비율의 이전 소음기 및 새 소음기가 고장나는 거리를 확인할 수 있습니다. 이전 소음기의 경우 소음기의 10%가 38,307마일 전까지 고장납니다. 새 소음기의 경우 소음기의 10%가 56,006.1마일 전까지 고장납니다.
생존 확률 표를 사용하여 엔지니어는 50,000마일 이상 생존할 것으로 기대되는 소음기의 비율을 확인할 수 있습니다. 이전 소음기의 경우 50,000마일 이상 생존할 확률은 약 75.07%입니다. 새 소음기의 경우 50,000마일 이상 생존할 확률은 약 94.67%입니다.
엔지니어는 생존 그림을 사용하여 여러 거리에서의 생존 확률을 확인하고, 확률도를 사용하여 Weibull 분포가 데이터를 적절하게 적합하는지 확인합니다.