Um engenheiro de confiabilidade quer avaliar a confiabilidade de um novo tipo de silenciador e calcular a taxa de reclamações de garantia que poderá ser esperada com uma garantia de 50.000 milhas. O engenheiro coleta dados de falha no tipo antigo e no novo tipo de silenciador. Os silenciadores foram inspecionados quanto a falhas a cada 10.000 milhas.
O engenheiro registra o número de falhas para cada intervalo de 10.000 milhas. Portanto, os dados são censurados por intervalos. Antes de analisar os dados de falha dos novos silenciadores usando Análise de distribuição paramétrica, o engenheiro usa Gráfico de identificação de distribuição para selecionar um modelo de distribuição para a análise.
- Abra os dados amostrais, ConfiabilidadeSilencioso.MWX.
- Selecione .
- Em Censura, selecione Dados censurados por intervalos.
- Em Dados, selecione Uma ou mais amostras, cada uma em colunas de início e fim diferentes.
- Em Coluna inicial, digite InícioNovo.
- Em Coluna final, digite FimNovo.
- Em Coluna de frequência (opcional), digite FreqNovo.
-
Desselecionar Distribuições de escala e localização e Distribuições com um parâmetro de limite avaliar as seguintes distribuições:
- Weibull
- Lognormal
- Loglogística
- Exponencial
- Selecione OK.
Interpretar os resultados
No gráfico de probabilidade de Weibull, os pontos estão aproximadamente na linha reta. Portanto, a distribuição de Weibull oferece uma boa combinação. O engenheiro então decide usar a distribuição de Weibull para modelar os dados Análise de distribuição paramétrica.
O Minitab também exibe uma tabela de percentis e uma tabela de tempo médio até a falha (MTTF), que fornecem tempos de falha calculados para cada distribuição. Você pode comparar os valores calculados para ver como suas conclusões podem mudar com diferentes distribuições. Se várias distribuições se ajustarem bem aos seus dados, talvez seja melhor usar a distribuição que fornece os resultados mais conservadores.
Dica
A análise armazena uma definição de dados de confiabilidade que inclui as colunas de exemplo e o esquema de censura. Selecione a definição para executar rapidamente Gráfico de identificação de distribuição, Gráfico da visão geral de distribuição, Análise de distribuição paramétrica, e Análise de distribuição não paramétrica nos mesmos dados.
Teste de Qualidade de Ajuste
| Distribuição | Anderson-Darling (aj.) |
|---|---|
| Weibull | 7,278 |
| Lognormal | 7,322 |
| Loglogística | 7,277 |
| Exponencial | 8,305 |
Tabela de Percentis
| IC Normal de 95% | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Distribuição | Percentual | Percentil | Erro Padrão | Inferior | Superior |
| Weibull | 1 | 37265,1 | 938,485 | 35470,3 | 39150,6 |
| Lognormal | 1 | 43817,7 | 688,033 | 42489,7 | 45187,2 |
| Loglogística | 1 | 41843,3 | 810,048 | 40285,4 | 43461,5 |
| Exponencial | 1 | 941,789 | 32,5296 | 880,143 | 1007,75 |
| Weibull | 5 | 49434,9 | 841,147 | 47813,5 | 51111,3 |
| Lognormal | 5 | 51458,9 | 624,451 | 50249,5 | 52697,5 |
| Loglogística | 5 | 51967,9 | 703,264 | 50607,7 | 53364,8 |
| Exponencial | 5 | 4806,55 | 166,019 | 4491,93 | 5143,21 |
| Weibull | 10 | 56006,1 | 759,186 | 54537,7 | 57514,0 |
| Lognormal | 10 | 56063,1 | 585,905 | 54926,4 | 57223,3 |
| Loglogística | 10 | 57323,9 | 638,684 | 56085,7 | 58589,5 |
| Exponencial | 10 | 9873,05 | 341,017 | 9226,79 | 10564,6 |
| Weibull | 50 | 77639,9 | 501,312 | 76663,5 | 78628,7 |
| Lognormal | 50 | 75850,3 | 576,625 | 74728,5 | 76988,9 |
| Loglogística | 50 | 76490,1 | 545,549 | 75428,3 | 77566,9 |
| Exponencial | 50 | 64952,9 | 2243,49 | 60701,3 | 69502,3 |
Tabela de MTTF
| IC Normal de 95% | ||||
|---|---|---|---|---|
| Distribuição | Média | Erro Padrão | Inferior | Superior |
| Weibull | 76585,0 | 488,71 | 75633,1 | 77549 |
| Lognormal | 77989,9 | 615,96 | 76792,0 | 79207 |
| Loglogística | 78702,3 | 579,02 | 77575,6 | 79845 |
| Exponencial | 93707,3 | 3236,67 | 87573,5 | 100271 |
