Resumo de interpretação para Curva de crescimento paramétrica

Use as curvas de crescimento paramétricas para analisar dados a partir de um sistema reparável, a fim de determinar as curvas de crescimento do número médio de falhas e o ROCOF ao longo do tempo. O Minitab fornece dois tipos de modelos para estimar curvas de crescimento paramétricas:

Processo power-law: use para modelar os tempos de falha/reparo que ocorrem a uma taxa que possa estar aumentando, diminuindo ou constante. A taxa de falha de um processo power-law é uma função de tempo.
Processo de Poisson: use para modelar os tempos de falha/reparo que ocorrem a uma taxa que permanece estável ao longo do tempo.

Com curvas de crescimento paramétricas, você pode estimar o seguinte:

Número esperado de falhas acumuladas como uma função de tempo
Taxa de falha como uma função de tempo.

É possível estimar curvas de crescimento do número médio de falhas ao longo do tempo. Use estas curvas para determinar se existe uma tendência em tempos entre as falhas sucessivas e se falhas do sistema estão se tornando mais frequentes, menos frequentes ou permanecem constantes.

Descrição dos dados

Um engenheiro de confiabilidade avalia a taxa de falha de uma unidade de ar condicionado específica usado em aviões comerciais. O engenheiro coleta dados de falha de unidades de ar condicionado em 13 aviões. Cada vez que uma unidade falhou, ela foi reparada e recolocada em serviço.

O engenheiro deseja determinar se a taxa nas falhas está aumentando, diminuindo ou permanece constante ao longo do tempo. Para estes dados, nenhum aparelho de ar condicionado foi retirado de serviço. Todos os dados são tempos exatos de falha.

Dados:ConfiabilidadeDoArCondicionado.MTW