在组件可靠性或不可修复系统可靠性中，我们假设组件发生故障后，将被丢弃并且无法修复。组件的寿命使用威布尔或对数正态分布（以及其他分布）建模，目标是估计给定比例的部件发生故障的时间或在给定时间内发生故障的部件比例。
在系统可靠性或可修复系统可靠性中，系统发生故障后，可以通过用新部件替换不可修复部件来修复。系统可靠性分析涉及对不可修复部件系统的故障进行建模。数据来自计数过程 - 响应是给定时间内的修复事件数。目标是对平均累积函数C ( t ) 进行建模，该函数给出时间t内的事件总数。根据此估计值，我们可以估计强度函数I ( t )，该函数给出修复率。
系统可靠性分析
如果故障分布没有记忆性，即故障间隔时间服从指数分布，则平均故障间隔时间 (MTBF) 可以完全表征该过程。但是，如果故障间隔时间服从不同的分布，则平均值会随时间变化，MTBF 无法充分表征该过程。
图形分析，如事件图和平均累积函数图（图 1），可用于确定维修率是否随时间变化。统计模型可用于描述故障间隔时间。模型参数可视为分组变量或协变量的函数。
图 1. 三个系统的事件图和平均累积函数图：一个系统具有随机故障，一个系统具有提高的可靠性，一个系统具有降低的可靠性。
循环平台中的模型包括齐次泊松过程和非齐次泊松过程。每个模型都将平均累积函数的形式指定为线性、多项式或指数（图 2）。可靠性增长平台允许您对可靠性变化进行建模，无论是可靠性改进还是降低（图 3）。
图 2. 添加了齐次泊松过程（线性）和幂非齐次泊松过程（多项式）模型的可靠性下降 MCF 图。
图 3. 采用分段威布尔非齐次泊松过程建模的可靠性增长 MTBF 图。
深入了解可修复系统的可靠性
观看这一系列简短的视频，了解如何可视化、描述和推断系统可靠性。
