신뢰할 수 있는 데이터 분석은 제품의 성능과 수명을 평가하는 데 필수적입니다. 그러나 분석은 종종 반복적인 결론에 이어질 수있는 일반적인 실수를 발생합니다. 이러한 오류를 인식하고 그에 대해 이해하는 것은 신뢰성 평가 프로세스를 개선하는 방법을 이해합니다.

Reliability Data Analysis의 일반적인 실수

데이터 품질이 크게 감소하고 있습니다. Poor 데이터 수집 방법, 누락 된 데이터, 또는 일관성 항목은 분석 결과를 찡그림 할 수 있습니다. 또 다른 일반적인 오류는 테스트 기간 내에 실패가 관찰되지 않은 경우 발생되는 검열 데이터의 부적절한 취급입니다. 검열 된 데이터를 무시하거나 실패로 치료하는 것은 추정치로 이어질 수 있습니다.

이 실수를 수정하는 방법

데이터 품질 관리는 분석하기 전에 엄격한 데이터 수집 프로토콜 및 검증 데이터를 구현하는 것입니다. censored 데이터를 위해, censoring 계정이 중요하게하는 생존 분석 또는 신뢰성 모델과 같은 적절한 통계 방법을 사용하여. 이 방법은 실패 배포 및 신뢰성 지표의 더 정확한 견적을 제공합니다.

신뢰할 수있는 분석을위한 모범 사례

  • 분석 전에 데이터가 완전히 검증됩니다.
  • 검열된 데이터를 위해 적응된 통계적인 방법 사용.
  • assumptions의 영향을 이해하는 감도 분석 수행.
  • 문서 모든 데이터 처리 및 분석 절차.