수리 가능한 시스템 장애 예측안녕하세요,
다음은 JMP 전문가를 위한 일반적인 질문입니다.
다양한 실패 모드로 실패하는 시스템에 데이터가 있다고 가정합니다. 데이터에는 각 구성 요소 수리에 대한 수리 날짜가 포함됩니다. 여기 비디오에 표시된 대로 신뢰성을 위해 이 데이터를 분석하는 방법을 알고 있습니다.
https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Analyzing-Reliability-for-Repairable-Systems/ta-p/483465
그러나 내가 관심을 갖는 것은 시스템이 미래에 실패할 시간과 그 실패 확률을 예측하는 것입니다.
JMP에서 이를 수행하는 방법에 대한 아이디어/제안이 있으십니까?
감사해요,
신뢰성 분석Re: 복구 가능한 시스템 장애 예측나는 수리 가능한 시스템의 전문가는 아니지만 추가 논의를 위한 촉매제로서 두 가지 제안을 제공할 것입니다.
- Reliability Growth 플랫폼의 MTBF 및 고장 강도 프로파일러를 "시스템이 고장날 시간 및 고장 확률"에 대한 프록시로 사용하십시오. 이 링크 이것은 수리 가능한 시스템에 대한 표준 관행임을 시사합니다.
- (통계적으로 엄격하지 않을 수도 있음) 수정 사항이 0개인 데이터의 행을 숨기고 제외하면 데이터를 복구 불가능한 시스템으로 취급하고 수명 분포 프로파일러를 사용하여 시간(분포, 분위수, 밀도)을 모델링할 수 있습니다. 및 실패 확률(위험 프로필).
테이블에 저장된 이 두 가지 접근 방식에 대한 스크립트가 포함된 샘플 데이터 세트를 첨부했습니다.
Re: 복구 가능한 시스템 장애 예측명확히 하기 위해 수명 데이터를 모델링한 후 모델은 고장 확률이 주어진 수준이 되는 시간 또는 주어진 시간에서의 고장 확률을 예측합니다. 두 예측 모두 일반적으로 관찰된 사건을 넘어서는 외삽법입니다. 신뢰 구간이 넓습니다.
Re: 수리 가능한 시스템 장애 예측안녕하세요 JMP 팀,
이 "다음 실패까지의 시간"을 계산하는 더 직접적인 방법이 있습니까?
NHPP나 Crow AMSAA 모델에서 성장 및 규모 매개변수와 같은 출력이 있다고 가정해 봅시다.
감사해요.
