ウェイブル分析を使用してモデル障害データ:ステップバイステップ計算ガイド

Weibull 解析は、故障データモデル化や、製品やシステムの信頼性予測に使用される統計的手法です。故障パターンの特定や、故障の確率を時間経過とともに推定できます。このガイドでは、Weibull 解析を効果的に実行するためのステップバイステップのプロセスを提供します。

Weibullの配布について

Weibull 分布は、2つのパラメータによって特徴付けられます。形状パラメータ(β)とスケールパラメータ(η)。形状パラメータは故障率の動作を示します。スケールパラメータは製品の特性寿命に関連します。これらのパラメータの正確な推定は、信頼性の高い分析のために不可欠です。

試験やフィールドの観察から故障時間や生命データを収集します。データには、失敗した項目と検閲された項目の両方が含まれるはずです。分析のための昇順にデータを整理します。

初期の失敗のために1から始まる各失敗のデータポイントにランクを割り当てます。媒体のランクメソッドを使用して各データポイントの失敗確率を計算します。

Weibull のプロットに必要なログアリズムを計算することで、障害データを変換します。失敗確率のログアリズムに対して、失敗時のログアリズムをプロブレーションします。これにより、データを視覚化し、収量を評価することができます。

形状(β)とスケーリング(η)パラメータをプロットしたデータから決定します。 Weibullプロットの線形回帰を使用して、スロープ(β)とインターセプトを見つけます。これにより、 η と関連しています。または、パラメータ推定のための統計ソフトウェアを適用します。

推定 Weibull パラメータを使用して、失敗の動作を分析します。 β 未満 1 は、故障率を減少させることを示しています。 1 に等しいと、ランダムな失敗を示唆し、1 を超えると、故障率が増加することを意味します。スケールパラメータ η は、単位の 63.2% が失敗した特性寿命を提供します。