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Cálculo de la fiabilidad con resultados parciales
Por Jeremy Gernand | 14 de mayo 2008
Obtener respuestas antes de haber terminado. ¿Por qué la gente siempre tan impaciente? ¿Por qué no pueden simplemente esperar hasta que la prueba haya terminado antes de pedir respuestas? Supongo que es la naturaleza humana, como he oído que en cualquier momento la pregunta que he estado involucrado en programas de pruebas de fiabilidad. Y, aunque se sabe mucho más si esperamos más datos para rodar en el, hay ocasiones en que podemos evaluar si nuestro proyecto está en la base de los resultados de las pruebas parciales.
Piensa en ello. Usted probablemente ha notado que en los ensayos médicos a veces (rara vez) sólo un poco de tiempo en una investigación de varios años sobre la eficacia de alguna droga, procedimiento médico, o el dispositivo de la prueba se detuvo. Esto es porque las estadísticas se han recogido suficientes para determinar que la droga o procedimiento es muy perjudicial o beneficiosa. Los resultados son notables por venir tan temprano. Los investigadores pasan una gran cantidad de esfuerzo para asegurar que el diseño de los ensayos que incluyen la cantidad de personas y la duración adecuada de tiempo para determinar una respuesta. Ética de la demanda de que los experimentos no se realizan demasiadas personas durante un período demasiado largo de tiempo. Así que, lo que esto nos dice es que las estadísticas parciales de un ensayo en curso puede ser capaz de proporcionarnos información importante.
Permítaseme describir la situación ideal en el que puede que tenga que dar una respuesta sobre los resultados de pruebas parciales. Muchas situaciones pueden facilitar los datos aún menos que el suministro de una respuesta muy endeble en el mejor sobre la base de su credibilidad como analista de fiabilidad. Digamos que estamos probando una población de unidades (20) en una prueba de vida acelerado. En la vida equivalente a 27 ciclos de 100, 6 unidades de nuestro total de 20 han fracasado. En nuestras pruebas anteriores que esperamos una forma de Weibull factor beta de 2,4, y nuestro tiempo a los datos de fracaso representa en el gráfico exponencial es coherente con la que (ver esta página para un ejemplo). Este factor será una fuente de incertidumbre hasta que se complete la prueba. Y, por supuesto, estamos asumiendo que nuestra prueba está correctamente diseñado.
Ahora, usando el estándar de técnicas de Six Sigma (al menos las básicas), nuestros datos no suman mucho. N sola unidad ha completado la prueba con éxito, por lo que tendrá poco que decir acerca de si o no cualquier unidad pueden sobrevivir incluso la duración de la prueba. Sin embargo, podemos ajustar nuestros datos a una curva de distribución de Weibull dada nuestra por ciento no los valores en un punto dado en el tiempo y nuestro valor beta asumido. De nuevo, esto no es exactamente se corresponde con lo que calcular al final, pero puede proporcionar información útil en esta etapa intermedia.
Uso de la calculadora de Weibull libre disponible en este sitio, me proporcionan mis valores de entrada y revisar los resultados. Esta es una excelente oportunidad para poner a prueba la sensibilidad de los resultados a sus aportaciones, según nuestra información es incierto en este momento. Variar los insumos en un 10% a 15% y citando los resultados preliminares de una gama de valores basados en la variación que tiene más confianza que usted tiene, al menos, identificado a la región de los valores finales probables. La siguiente imagen muestra los resultados obtenidos de la calculadora. 
Como puede ver, nuestros resultados indican que el 99,97% de nuestras unidades sería no antes de 100 ciclos, con un tiempo medio entre fallos de unos 42 ciclos. Eso no es una buena situación. Nosotros se le recomienda ahora para detener la prueba y mejorar nuestro diseño, aunque el 70% de nuestras unidades de prueba están funcionando a la perfección. En este caso, tenemos datos suficientes en esta etapa del proceso para sacar conclusiones. Más análisis si seguimos la prueba, es cierto, podríamos llegar a conclusiones aún más y llevar a cabo, pero para qué seguir cuando se sabe el final de la historia.
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