Minitab에 포함된 신뢰도 분석

Minitab의 신뢰도 검정 분석에는 두 가지 기본 기능이 있습니다. 하나는 모형 모수를 추정하는 데 필요한 표본 크기 및 검정 시간을 결정하는 것이고, 다른 하나는 지정된 신뢰도 요구 사항을 충족했다는 것을 시연하는 것입니다.

검정 계획에는 다음 항목이 포함됩니다.

시연 검정 계획

신뢰도 요구 사항을 시연하는 데 필요한 검정 시간이나 표본 크기를 결정하려면 시연 검정 계획을 만듭니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 검사 계획 > 시연을 선택합니다.

추정 검정 계획

신뢰도 모수를 추정하는 데 필요한 표본 크기를 결정하려면 추정 검정 계획을 만듭니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 검사 계획 > 추정을 선택합니다.

가속 수명 검정 계획

가속 수명 검정을 위한 표본 크기를 결정하려면 가속 수명 검정 계획을 만듭니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 검사 계획 > 가속 수명 검사을 선택합니다.

Minitab의 신뢰도 분포 분석 명령을 사용하여 연구 중인 수명 특성을 이해할 수 있습니다.

분포 ID 그림

분포 적합을 조사하려면 11개의 일반적인 신뢰도 분포를 선택하여 확률도를 그립니다.

• 우측 관측 중단된 데이터를 사용하여 분포 ID 그림을 생성하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 분포 ID 그림을 선택합니다.
• 임의 관측 중단된 데이터를 사용하여 분포 ID 그림을 생성하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(임의 관측 중단) > 분포 ID 그림을 선택합니다.

분포 개관 그림

선택한 분포의 적합성을 평가하고 데이터의 요약 그래프를 볼 수 있습니다.

• 우측 관측 중단된 데이터를 사용하여 분포 개관 그림을 생성하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 분포 개관 그림을 선택합니다.
• 임의 관측 중단된 데이터를 사용하여 분포 개관 그림을 생성하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(임의 관측 중단) > 분포 개관 그림을 선택합니다.

모수 분포 분석

선택된 신뢰도 분포를 사용하여 백분위수, 생존 확률 및 누적 고장 확률을 추정할 수 있습니다.

• 우측 관측 중단된 데이터를 사용하여 모수 분포 분석을 수행하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 모수 분포 분석을 선택합니다.
• 임의 관측 중단된 데이터를 사용하여 모수 분포 분석을 수행하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(임의 관측 중단) > 모수 분포 분석을 선택합니다.

비모수 분포 분석

비모수 방법을 사용하여 백분위수, 생존 확률 및 누적 고장 확률을 추정할 수 있습니다.

• 우측 관측 중단된 데이터를 사용하여 비모수 분포 분석을 수행하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 비모수 분포 분석을 선택합니다.
• 임의 관측 중단된 데이터를 사용하여 비모수 분포 분석을 수행하려면 Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(임의 관측 중단) > 비모수 분포 분석을 선택합니다.

과거의 보증 데이터를 분석하고 미래의 보증 클레임 수와 비용을 예측하려면 Minitab의 보증 분석 명령을 사용합니다. 보증 분석은 미래의 제품 고장을 해결하기 위해 리소스를 할당하는 데 도움이 됩니다

보증 데이터 사전 처리

보증 데이터를 구간 관측 중단 데이터로 변환할 수 있습니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 데이터 사전 처리을 선택합니다.

보증 예측

보증 클레임으로 인한 고장 수 또는 비용을 예측할 수 있습니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 예측을 선택합니다.

Minitab의 성장 곡선을 사용하면 복구 가능한 시스템에서 추출된 수명 데이터를 분석할 수 있습니다. 복구 가능한 시스템은 부품이 고장났을 때 교체하지 않고 수리하는 시스템입니다. 성장 곡선은 시간이 지남에 따라 연속적으로 발생하는 고장과 고장 사이의 시간에 추세가 존재하는지 여부 및 시스템 고장이 더 자주 발생하는지, 더 드물게 발생하는지 또는 일정하게 유지되는지 보여줍니다.

모수 성장 곡선

멱함수 공정 또는 동종 포아송 공정을 사용하여 시간에 따른 평균 수리 횟수 및 고장 발생률(ROCOF)의 성장 곡선을 추정합니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 복구 가능한 시스템 분석 > 모수 성장 곡선을 선택합니다.

비모수 성장 곡선

비용 또는 수리 횟수의 분포를 가정하지 않고도 시스템 유지 보수에 필요한 평균 비용 또는 시간에 따른 평균 수리 횟수의 성장 곡선을 추정합니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 복구 가능한 시스템 분석 > 비모수 성장 곡선을 선택합니다.

Minitab의 수명 데이터 회귀 분석 명령을 사용하여 수명과 하나 이상의 예측 변수 사이의 관계를 조사할 수 있습니다.

가속 수명 검정

극단적인 스트레스 수준에서 제품의 성능(보통, 수명)을 모형화하여 정상 조건에서의 결과를 추정합니다. 모형에는 두 개의 예측 변수를 포함할 수 있으면 일반적으로 신뢰성이 높은 제품을 평가하기 위해 사용됩니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 가속 수명 검사을 선택합니다.

수명 데이터 회귀 분석

회귀 분석을 수행하여 여러 요인 및 공변량이 제품의 수명에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 수명 데이터 회귀 분석을 선택합니다.

여러 단위에 스트레스 또는 자극을 적용하고 각 단위가 고장났는지 생존했는지 여부를 기록하는 경우 프로빗 분석을 사용합니다. 프로빗 분석은 이항 반응 변수를 평가하기 위해 사용됩니다. 이 분석에서는 백분위수, 생존 확률, 누적 고장 확률을 추정하고 확률도를 그립니다. Minitab에서 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 프로빗 분석을 선택합니다.