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 arbitrariamente censurados. O engenheiro usa Gráfico de visão geral de Distribuição (Censura Arbitrária) para ajustar uma distribuição Weibull aos dados e para avaliar visualmente as taxas de sobrevivência e falha ao longo do tempo.
- Abra os dados das amostras, ConfiabilidadeSilencioso.MTW.
- Selecione .
- Em Variáveis iniciais, insira InícioAntigoInícioNovo.
- Em Variáveis finais, insira FimAntigoFimNovo.
- Em Colunas de frequência (opcional), insira FreqAntigoFreqNovo.
- Selecione Análise paramétrica. Em Distribuição, selecione Weibull.
- Clique em OK.
Interpretar os resultados
O gráfico de probabilidade indica que a distribuição Weibull é um bom ajuste para estes dados para ambas as variáveis.
Use o gráfico de função de risco para comparar a taxa de falhas em relação a diferentes variáveis. Por exemplo, a taxa de falhas para o novo projeto de silenciador é menor do que a taxa de falhas para o projeto antigo com a utilização por menos de 90.000 milhas, aproximadamente.
Use o gráfico de função de sobrevivência para comparar a taxa de sobrevivência de variáveis diferentes. Por exemplo, a porcentagem de silenciadores que sobrevivem é maior para o novo projeto do silencioso do que para o projeto antigo em todas as milhas de uso.
