Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?
Wir verfügen häufig über Zuverlässigkeitsdaten mit einer Mischung aus Fehlermodi, jedoch zu einem Zeitpunkt in der Entwicklung, an dem diese Fehlermodi noch nicht identifiziert sind. Aber wir müssen immer noch eine Schätzung der mittleren Lebensdauer der Gesamtverteilung erhalten.
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?
Bei der Analyse von Zuverlässigkeitsdaten mithilfe des „Fit Competing Risk Mixture“-Modells der Life Distribution-Plattform wäre es sehr hilfreich, eine Möglichkeit zu haben, die mittlere Lebensdauer (mit Konfidenzintervall) der resultierenden aggregierten Verteilung zu bestimmen.
Warum ist diese Idee wichtig?
Zuverlässigkeitsdaten auf Systemebene weisen häufig mehrere Fehlermodi auf, diese Fehlermodi sind jedoch während der Entwicklung häufig unbekannt.Diese Fehlerverteilungen passen nicht gut zu einer parametrischen Verteilung, und die Fit Competing Risk Mixture ist äußerst nützlich. Und obwohl die Profiler leistungsstark sind, müssen wir oft einfach nur die mittlere Lebensdauer der aggregierten Verteilung kennen.
Ich denke, dass dies dem Rechner für die mittlere verbleibende Lebensdauer im Competing Cause-Bericht sehr ähnlich sein könnte.Nur kennen wir die Ursachen noch nicht.
