Ciao,
Nel video di formazione https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Analyzing-Reliability-for-Repairable-Systems/ta-p/483465 quando viene eseguita l'analisi, non viene fornita alcuna informazione sulla durata dei lavori di manutenzione. Ad esempio, una singola correzione potrebbe essere stata eseguita il giorno 3 e quella successiva il giorno 10. Tuttavia questa correzione potrebbe aver richiesto 2, ore, 10 ore, 2 giorni e così via. La mia comprensione è che il timestamp (nei suoi giorni di esempio) si riferisce alle ore di funzionamento (ore di servizio). Se la mia comprensione è vera, allora questa analisi potrebbe essere fuorviante. Mi sto perdendo qualcosa qui?
Inoltre, è possibile utilizzare la piattaforma di crescita dell'affidabilità per la pianificazione/previsione della manutenzione correttiva?
Grazie,
Per la prima parte, la tua preoccupazione è un buon punto. Il software può essere utilizzato in modo da rispondere alle tue preoccupazioni.
Il modello sottostante crea un modello basato sul tempo all'evento e presuppone che la durata dell'evento sia zero o almeno trascurabile durante il calcolo del tempo all'evento successivo.
Se i tuoi dati presentano la situazione che hai descritto, devi comprendere le tue opzioni. La piattaforma supporta due formati: il formato dell'ora all'evento e il formato della data.
Se calcoli attentamente il tempo di funzionamento e rimuovi la durata della manutenzione, utilizza il formato time-to-event per l'analisi.
Se si ignora la durata della manutenzione e si utilizzano direttamente i timestamp della data per evitare un lavoro dettagliato di pulizia dei dati. Ciò dovrebbe andare bene se la durata della manutenzione è relativamente breve e poco frequente durante il funzionamento. Altrimenti, dovresti usare l'approccio precedente.
Per la seconda parte. Non capisco la domanda. Ma il modello stesso non fa ipotesi sul tipo di manutenzione. Se il tipo di manutenzione è correttivo (ovvero sostituire con nuovo), è probabile che il beta del modello montato sia vicino a uno.
