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Confiabilidad: estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especiales

Hola,

 

un cliente tiene el siguiente escenario:

Obtienen de sus clientes datos de pruebas de motores de un banco de pruebas (no datos de campo). Allí se prueban en diversas condiciones y siempre durante el tiempo completo de la prueba (que también puede variar entre las pruebas). Con este tipo de datos, su cliente espera que estimen la probabilidad de falla en el campo. Hasta ahora todo tan extraño

 

prueba no.	escenario	válvula presente	horas	tipo de prueba	motor
5278	1	Sí	465	nardo	M9
5278	2	Sí	465	nardo	M9
6088	1	No	300	ELLA+NC	M9
6088	2	Sí	300	ELLA+NC	M9
6117	1	Sí	187	resistencia	M9
6117	2	No	187	resistencia	M9
6126	1	No	214	varios	M9
6126	2	Sí	214	varios	M9
7291	1	Sí	300	ELLA+NC	M9
7291	2	Sí	300	ELLA+NC	M9
6107	1	No	392	Caliente/ Frío	M9
6107	2	Sí	392	Caliente/ Frío	M9
7324	1	No	417	Caliente/ Frío	M9
7324	2	Sí	417	Caliente/ Frío	M9
6917	1	No	416	ELLA+NC	M9
6917	2	Sí	416	ELLA+NC	M9
6108	1	Sí	562	Cmáx/Pmáx	M9
6108	2	Sí	562	Cmáx/Pmáx	M9
1801	2	Sí	314	Cmáx/Pmáx	R9
1839	2	No	229	Caliente/ Frío	R9
1839	2	No	400	Caliente/ Frío	R9
1020	2	Sí	435	ELLA+NC	R9
833	2	No	388	ELLA+NC	R9
1903	2	Sí	357	extremo de la chispa.	R9
1025	2	Sí	279	Laquage	R9

En los datos se ve el escenario de prueba, dos motores (M9 y R9). Sus piezas estarán dentro de los motores del OEM que haga la prueba con sus motores (no en campo). Sus piezas incluyen dos válvulas de goma, catalogadas como "etapa". M9 tiene dos, R9 sólo el segundo. Una ejecución de prueba es un fracaso si al final de la prueba falta una válvula ("no" en la válvula presente).

Hice algunos análisis (archivo adjunto), pero tengo algunas preguntas sobre si este es un análisis en el que se puede confiar.

 

1. Dado que los escenarios de prueba y los tiempos de ejecución de la prueba son diferentes, ¿esto afecta la distribución de la vida teniendo en cuenta todas las observaciones? Supongo que si.

2. Al utilizar el tipo de prueba como causa competitiva, se podría ver que algunos tipos de prueba no están incluidos ya que solo hay una o ninguna falla en los datos. Por supuesto, esto da como resultado un intervalo de confianza enorme. Si uno quisiera al menos saber cuándo se espera que se produzca un fallo, a partir de hoy tendrían más información. Supongo que esto ya se puede hacer con ese análisis, ¿me pierdo algo?

3. ¿Es un problema si detectan una falla cuando termina la ejecución? Lo comparo con sistemas reparables e intervalos de mantenimiento, donde simplemente detectas que hubo una falla antes de esa fecha, pero no exactamente hasta qué hora antes de esa fecha de mantenimiento. Esperaría que la incertidumbre aumente, pero probablemente no tanto como para que los resultados no puedan utilizarse. ¿Es esa una visión demasiado optimista?

 

¿Cómo trataría este problema si no puede cambiar la forma en que los OEM realizan las pruebas?

 

Muchas gracias,

Martín

 

Re: Confiabilidad: Estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especiales

Según lo que describiste, estoy de acuerdo con Don en que ajustas una supervivencia paramétrica: Horas como tiempo hasta el evento, Válvula presente como indicador de censura y Tipo de prueba y Motor como efectos de modelo. Entonces la pregunta es: cómo lidiar con Stage. Si, para los motores M9, una de las dos válvulas se pierde, entonces se considera una falla, entonces combinaría las filas y recodificaría la válvula presente para reflejar el cambio y crearía un nuevo modo de falla para indicar si la falla se debe a la Etapa. Fallo de etapa 1 o 2. En otras palabras, ejecutaría un modelo de supervivencia paramétrico de causas competitivas.

  

Re: Confiabilidad: Estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especiales

Yo elegiría Ajuste paramétrico (o Regresión generalizada si el cliente tiene Pro). No estoy seguro de cómo podría utilizar los efectos, tal vez el cliente pueda ofrecer alguna idea sobre cómo hacerlo. En el peor de los casos, puede promediar las condiciones para los efectos significativos.

Re: Confiabilidad: Estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especialesAh, y sí, normalmente no reparan sino que se intercambian, por lo que no son reparables.Re: Confiabilidad: Estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especialesPara dar más antecedentes:
El cliente produce, por ejemplo, filtros de aceite para motores de automóviles. Estos serán probados por sus clientes, por ejemplo, OEM dentro de sus motores. Una prueba se realiza bajo ciertas condiciones de estrés, por ejemplo, calor/frío o giras intensas o... la prueba se ejecuta durante un tiempo específico, por ejemplo, 348 h. Luego miran si el filtro todavía está bien, en los datos hay una pieza con dos válvulas que tienen que estar quietas en la pieza y no deben perderse. La próxima prueba podría realizarse en condiciones diferentes. Realizan pruebas en el laboratorio, por así decirlo, y no en el campo. Al final del recorrido comprueban si la pieza está bien o no. Por lo tanto, no se ejecuta hasta que se produce una falla. Estos son los datos que el OEM envía a mi cliente y le pide que especifique la probabilidad de falla en el campo.
Espero que esto lo aclare más.Re: Confiabilidad: Estimación del tiempo de falla en condiciones de prueba especiales

Martín,

¿Qué se está probando? Cuando dice que ejecutan la prueba durante todo el tiempo, asumo que todo lo que se está probando se prueba hasta el fallo (es decir, es un sistema no reparable). A primera vista, pensaría que usar Fit Parametric Survival sería el camino a seguir, pero tendría que saber un poco más antes de decirlo con certeza.

Don