Análise do modos de múltiplas falhas para Análise de distribuição paramétrica (censura arbitrária)

Análise do modos de múltiplas falhas – estimativas de parâmetro

As estimativas dos parâmetros definem as estimativas dos parâmetros de melhor ajuste para a distribuição que você selecionar para cada modo de falha. Todos os outros gráficos e estatísticas de análise de distribuição paramétrica são baseados na distribuição selecionada. Portanto, para garantir resultados precisos, a distribuição selecionada deve ajustar adequadamente os dados.

A partir dos parâmetros de distribuição estimados, não é possível determinar se a distribuição selecionada ajusta bem os dados. Use o gráfico de identificação de distribuição, gráfico de probabilidade e as medições de qualidade do ajuste para determinar se a distribuição ajusta os dados adequadamente.

Saída do exemplo

Variável Inicial: Início  Final: Fim
Frequência: Freq
Modo de Falha: Falha = Rolamento

Estimativas dos Parâmetros




IC Normal de 95,0%
ParâmetroEstimativaErro PadrãoInferiorSuperior
Local11,42890,066198611,299111,5586
Escala0,3868790,05796570,2884300,518932
Variável Inicial: Início  Final: Fim
Frequência: Freq
Modo de Falha: Falha = Gaxeta

Estimativas dos Parâmetros




IC Normal de 95,0%
ParâmetroEstimativaErro PadrãoInferiorSuperior
Local11,63180,15030611,337211,9264
Escala0,8053580,1399710,5728631,13221

Interpretação

Para os dados da bomba de água, os engenheiros selecionaram uma distribuição lognormal para modelar as falhas nos rolamentos e uma distribuição lognormal para modelar as falhas nas juntas. Os parâmetros que definem a distribuição de melhor ajuste para cada modo de falha são da seguinte maneira:
  • Localização = 11,4289 e Escala = 0,386879 para falhas nos rolamentos
  • Localização = 11,6318 e Escala = 0,805358 para falhas nas juntas

Análise do modos de múltiplas falhas – percentis

Os percentis indicam a idade em que uma porcentagem da população deve a falhar. Use os valores de percentil para determinar se o seu produto atende aos requisitos de confiabilidade, ou para determinar quais modos de falha afetam a confiabilidade geral.

Use esses valores somente quando a distribuição ajustar os dados de forma adequada. Se a distribuição ajustar mal os dados, estas estimativas serão imprecisas. Use o gráfico de identificação de distribuição, gráfico de probabilidade e as medições de qualidade do ajuste para determinar se a distribuição ajusta os dados adequadamente.

Saída do exemplo

Variável Inicial: Início  Final: Fim
Frequência: Freq
Modo de Falha: Falha = Rolamento

Tabela de Percentis




IC Normal de 95,0%
PercentualPercentilErro PadrãoInferiorSuperior
137378,24186,5530010,946554,0
241535,64092,3734241,650383,3
344409,94013,1637201,553015,1
446702,63946,0139575,055113,9
548654,43888,5341600,056905,2
650380,03839,1543390,358495,5
751943,23796,8345010,059944,3
853383,93760,8546499,161288,2
954728,93730,7147884,362552,0
1055997,03706,0349184,763752,8
2066386,73718,1359485,174089,2
3075055,24143,2167358,583631,3
4083353,34935,8874219,593611,2
5091937,06086,1080749,9104674
601014057648,6687468,9117560
701126169795,1394965,1133547
8012732112976,5104266155473
9015094418744,6118335192540
9115444119655,9120346198197
9215833220685,5122564204539
9316272421866,6125046211756
9416777323248,6127871220128
9517372324908,8131163230094
9618098426979,2135130242398
9719032729711,7140159258452
9820349833685,8147115281490
9922613240821,4158746322123
Variável Inicial: Início  Final: Fim
Frequência: Freq
Modo de Falha: Falha = Gaxeta

Tabela de Percentis




IC Normal de 95,0%
PercentualPercentilErro PadrãoInferiorSuperior
117295,94302,9510621,328164,9
221542,14636,3114128,332846,1
324761,74823,6916903,036274,2
427497,14951,3119320,339134,5
529943,65047,8721518,341667,6
632196,65126,8423565,143989,8
734311,25195,8325499,746167,4
836322,05259,6627347,148242,5
938253,05321,6629123,950243,8
1040121,15384,3330841,852192,2
2057180,06349,0445997,171081,8
3073823,88397,1559071,292260,7
4091833,411825,771349,1118199
5011261916927,383882,5151200
6013810924362,197740,3195152
7017180235634,2114413257976
8022180954607,2136906359366
9031611995637,2174716571965
91331557102872180491609060
92349183111286186970652131
93369648121249194350703061
94393925133323202921764718
95423565148416213139841741
96461250168122225778942306
975122051956072423121082708
985887582385272661241302535
997333003241053083661743799
Variável Inicial: Início  Final: Fim
Frequência: Freq
Modo de Falha: Falha = Rolamento; Gaxeta

Tabela de Percentis



IC Normal de 95,0%
PercentualPercentilInferiorSuperior
117291,810624,027909,5
221511,514143,532140,0
324665,916938,535023,7
427287,419376,337286,9
529566,821584,139192,7
631599,223619,640869,3
733441,625513,642388,0
835132,027285,143791,9
936698,128948,145108,3
1038160,430513,646355,3
2049496,042607,756673,6
3058169,351495,765176,2
4066025,759190,373260,0
5073846,866445,581745,1
6082224,873737,491377,7
7091908,081606,5103179
8010433191022,7119199
90123832104763145869
91126682106692149894
92129844108814154393
93133401111178159496
94137476113860165393
95142259116972172382
96148072120708180967
97155514125421192100
98165939131908207946
99183695142684235557

Interpretação

A tabela de percentis para os dados da bomba de água indica o seguinte:
  • 1% das bombas de falham por causa de falhas nos rolamentos em torno de 37378,2 milhas
  • 1% das bombas de falham por causa de falhas nas vedações em torno de 17295,9 milhas

Em geral, em torno de 17291,8 milhas, 1% das bombas de água devem falhar. Para a máxima melhoria na confiabilidade da bomba de água, os engenheiros devem se concentrar em minimizar falhas de vedação.