Quando si utilizza la previsione di affidabilità JMP per prevedere i rendimenti futuri sulla base di dati di serie temporali su volume di produzione e rendimenti, la selezione di un modello di guasto adeguato è fondamentale. I modelli di guasto possono variare a seconda del prodotto, del modello e della versione, e possono persino cambiare nel tempo. Nella mia esperienza nell'insegnamento della previsione di affidabilità per macchinari industriali, apparecchiature di pesatura, dispositivi elettronici e componenti automobilistici, i guasti parziali sono estremamente comuni. Nel caso di guasti totali dovuti a usura, il tasso di guasto cumulativo e il numero di resi continuano ad aumentare nel tempo. Tuttavia, nel caso di guasti parziali, il tasso di guasto cumulativo si stabilizza nel tempo e il numero di guasti converge a zero. Anche il numero cumulativo di guasti diventa modesto. Pertanto, determinare se un guasto è parziale o meno è un problema importante. Sebbene la base per determinare il modello di guasto siano le statistiche nella tabella di confronto dei modelli e il test del rapporto di verosimiglianza, le previsioni iniziali possono rendere difficile determinare se un guasto è parziale o totale. Considereremo anche le cause dei guasti parziali. I dati preparati per la previsione di affidabilità possono contenere valori mancanti o presentare un numero ridotto di guasti. Può anche esserci una discrepanza tra il momento della spedizione e l'inizio dell'attività. Tuttavia, i dati relativi allo stesso periodo di spedizione e di guasto devono essere esclusi per adattare il modello di guasto parziale. Analizziamo il periodo di guasto (una variabile univariata della durata di vita) attraverso l'analisi delle tendenze dei dati dei reclami ed eseguiamo previsioni di affidabilità per le aree di interesse.
