こんにちは、
顧客には次のようなシナリオがあります。
彼らは顧客から試験装置からモーター試験データを取得します (現場データではありません)。 そこでは、さまざまな条件下でテストが行われ、常にテスト時間全体がテストされます (テストごとに異なる場合もあります)。 この種のデータを使用して、顧客は現場での故障確率を推定することを期待しています。 ここまでは奇妙です;）
テスト番号
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ステージ
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バルブあり
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時間
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テストの種類
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エンジン
|
5278
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1
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はい
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465
|
ナルド
|
M9
|
5278
|
2
|
はい
|
465
|
ナルド
|
M9
|
6088
|
1
|
いいえ
|
300
|
SHES+NC
|
M9
|
6088
|
2
|
はい
|
300
|
SHES+NC
|
M9
|
6117
|
1
|
はい
|
187
|
持久力
|
M9
|
6117
|
2
|
いいえ
|
187
|
持久力
|
M9
|
6126
|
1
|
いいえ
|
214
|
いくつかの
|
M9
|
6126
|
2
|
はい
|
214
|
いくつかの
|
M9
|
7291
|
1
|
はい
|
300
|
SHES+NC
|
M9
|
7291
|
2
|
はい
|
300
|
SHES+NC
|
M9
|
6107
|
1
|
いいえ
|
392
|
ホット/コールド
|
M9
|
6107
|
2
|
はい
|
392
|
ホット/コールド
|
M9
|
7324
|
1
|
いいえ
|
417
|
ホット/コールド
|
M9
|
7324
|
2
|
はい
|
417
|
ホット/コールド
|
M9
|
6917
|
1
|
いいえ
|
416
|
SHES+NC
|
M9
|
6917
|
2
|
はい
|
416
|
SHES+NC
|
M9
|
6108
|
1
|
はい
|
562
|
Cmax/Pmax
|
M9
|
6108
|
2
|
はい
|
562
|
Cmax/Pmax
|
M9
|
1801年
|
2
|
はい
|
314
|
Cmax/Pmax
|
R9
|
1839年
|
2
|
いいえ
|
229
|
ホット/コールド
|
R9
|
1839年
|
2
|
いいえ
|
400
|
ホット/コールド
|
R9
|
1020
|
2
|
はい
|
435
|
SHES+NC
|
R9
|
833
|
2
|
いいえ
|
388
|
SHES+NC
|
R9
|
1903年
|
2
|
はい
|
357
|
スパークエンド。
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R9
|
1025
|
2
|
はい
|
279
|
ラクアージュ
|
R9
|
データには、2 つのエンジン (M9 と R9) のテスト シナリオが表示されます。 彼らの部品は OEM のエンジン内にあり、OEM は自社のエンジンを使用してテストを行います (現場ではありません)。 それらの部品には、「ステージ」としてリストされている 2 つのゴム製バルブが含まれています。 M9 には 2 つあり、R9 は 2 つ目のみです。 テストの終了時に 1 つのバルブが欠落している (バルブが「いいえ」である) 場合、テストの実行は失敗となります。
いくつかの分析 (添付ファイル) を作成しましたが、これが本当に信頼できる分析なのかどうか、いくつかの疑問があります。
1. テスト シナリオとテストの実行時間が異なるため、すべての観察を考慮した寿命分布に影響しますか? そうだと思います。
2. 競合原因としてテスト タイプを使用すると、データ内に失敗が 1 つだけまたはまったくないため、一部のテスト タイプが含まれていないことがわかります。 もちろん、これにより信頼区間が大きくなります。 少なくともいつ障害が予想されるかを知りたい場合は、今日の時点でさらに多くの情報が得られるでしょう。 これはその分析ですでに実行できると思いますが、何か見落としているものはありますか?
3. 実行終了時に障害を検出するだけでも問題はありますか? これを修復可能なシステムとメンテナンス間隔と比較します。この場合、その日付より前に障害があったことは検出されますが、そのメンテナンス日の正確な時点までは検出されません。 不確実性は増大すると予想されますが、結果が使用できないほどではないでしょう。 それは楽観的すぎる見方でしょうか？
OEM によるテストの実行方法を変更できない場合、この問題をどのように扱いますか?
どうもありがとう、
マーティン
あなたが説明した内容に基づいて、私はあなたがパラメトリック生存率を当てはめることにドンに同意します：イベントまでの時間として時間、打ち切り指標としてバルブの存在、モデル効果としてテストタイプとエンジン。 そこで問題となるのが、Stage をどのように扱うかということです。 M9 エンジンの場合、2 つのバルブのうち 1 つが失われた場合、それは故障とみなされます。行を結合し、変更を反映するために Valve Present を再コーディングし、故障がステージによるものであるかどうかを示す新しい故障モードを作成します。 1 またはステージ 2 の失敗。 言い換えれば、競合原因のパラメトリック生存モデルを実行することになります。
私なら、Fit Parametric (または顧客が Pro を所有している場合は一般化回帰) を使用します。 エフェクトをどのように使用するかわかりませんが、顧客がその方法について何らかの洞察を提供してくれるかもしれません。 最悪の場合、重要な効果が得られる条件を平均することもできます。
マーティン、
何がテストされているのでしょうか? 彼らがフルタイムでテストを実行していると言うとき、私は、テストされるものはすべて、失敗するまでテストされる（つまり、修復不可能なシステム）と仮定します。 一見したところ、Fit Parametric Survival を使用するのが正しい方法だと思いますが、確実に言う前にもう少し詳しく知る必要があります。
ドン
