修復可能なシステム障害の予測こんにちは、
以下は、JMP エキスパート向けの一般的な質問です。
さまざまな障害モードで障害が発生するシステムにデータがあるとします。 データには、各コンポーネントの修理に関する修理の日付が含まれています。 ここのビデオに示されているように、信頼性のためにこのデータを分析する方法を知っています。
https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Analyzing-Reliability-for-Repairable-Systems/ta-p/483465
しかし、私が興味を持っているのは、システムが将来故障する時期とその故障の確率を予測することです。
JMPでそれを行う方法についてのアイデア/提案はありますか?
ありがとう、
信頼性分析Re: 修復可能なシステム障害の予測私は修復可能なシステムの専門家ではありませんが、さらなる議論のきっかけとして (そして、返信が 0 件で投稿がトップページから消えてしまわないようにするために) 2 つの提案を提供します。
- Reliability Growth プラットフォームの MTBF および障害強度プロファイラーを、「システムが障害を起こす時間と障害の確率」のプロキシとして使用します。 このリンクこれが修復可能なシステムの標準的な方法であることを示唆しています。
- (統計的に厳密ではない可能性があります) 0 個の修正を含むデータ内の行を非表示にして除外する場合、データを修復不可能なシステムとして扱い、寿命分布プロファイラーを使用して時間 (分布、分位数、密度) をモデル化できます。および故障の確率 (ハザードプロファイル)。
これら両方のアプローチのスクリプトを含むサンプル データセットをテーブルに保存して添付しました。
Re: 修復可能なシステム障害の予測明確にするために、寿命データをモデル化した後、モデルは故障の確率が所定のレベルになる時刻、または所定の時刻における故障の確率を予測します。 どちらの予測も一般に、観測された事象を超えて推定されます。 信頼区間が広くなります。
修復可能なシステム障害の予測についてこんにちは、JMPチームの皆様
この「次の故障までの時間」を計算するより直接的な方法はあるでしょうか?
NHPP または Crow AMSAA モデルからの成長およびスケール パラメーターなどの出力があると仮定します。
ありがとう。
