作者：admin 時間：2022-06-30
FMEA軟件Why Weibull案例，返修數據可靠性分析（內華達圖）
不同批次產品，在進行壽命數據可靠性分析（FMEA軟件Weibull分析）的時候，運行時間應該如何處理？
常用的處理方式叫“內華達圖”，也稱“公共汽車票圖”。讓我們通過一個簡單的例子，簡單了解一下處理過程和方法。內華達圖分析法是常用的返修數據（Warranty Data）處理方法，可用于針對不同批次產品投入使用，并發生時間段的索賠之后，進行壽命數據分析的前處理來使用。
1、背景簡介
在實際工作中，我們經常會碰到這樣的情況，
1、一批產品銷售了一段時間；2、這批產品在市場中運行了一段時間，并產生了數量的索賠；那么這類數據應該如何進行可靠性壽命數據分析（即Weibull分析）呢?
，讓咱們通過一個簡單的例子，了解這個數據處理和分析過程，
1、一批產品在2022年1月開始銷售，前三月（1、2、3月分別銷售了100、200、300個產品；
2、1月份銷售的產品分別在2、3、4月產生了1、2、3個索賠；3月份銷售的產品分別在3、4月產生了2、4個索賠；3月份銷售的產品在4月產生5個索賠；
２、數據處理過程講解
在壽命數據分析過程中，最常用的數據類型有以下兩類：1、已經發生失效，并知道其確切的失效時間（壽命），稱之為“確切數據”；如1月份銷售的，在2月份發生失效的那1個產品，我們可以認為其運行了一個月后發生失效，壽命為1個月，記為”F"。失效時間為1，數量為1+2+5=8個；失效時間為2，數量為2+4=6個；失效時間為3，數量為3個；
2、運行到當前還沒有發生失效，稱之為“右刪失數據；
如1月份銷售的，在前3個月失效了6個產品（1+2+3），剩下的94個產品沒有發生失效，運行時間為3個月，記為“S"。
如上圖，我們可以得到未失效部分的數據：
運行時間為3，數量為100-(1+2+3)=94個（即1月份銷售，至今已使用3個月）;運行時間為2，數量為200-(2+4)=194個；運行時間為1，數量為300-5=295個；
注：上圖下側為一般可靠性軟件的通用數據格式。S代表未失效（右刪失數據），F代表失效數據。
3、分析結果
通過Weibull軟件，即可快速得到壽命數據分析結果。注：此例中，選擇大似然估計，選擇此分析方法的原因，且聽下回分解。
4、預測未來
很多時候，我們可能還希望知道接下去幾個月，還會產生多少失效（索賠），我們可以通過“預測”來快速得到結果。假設4、5、6這三個月每月銷售的數量為188。那么預測結果如下圖所示。注：預測中使用了條件不可靠度 【F(T,t)】公式。原理詳見之前文章：
5、總結
本例介紹的是基于內華達圖（Nevada圖）數據處理方法。如果實際數據是有具體的生產日期、銷售日期，以及售后索賠數據有對應的具體失效日期和失效時間，個人建議可以不用將數據整理成這樣的格式再進行處理和分析，有更加和簡單的方式進行。在以后的文章中將進行進一步的介紹。
文中介紹了確切數據和右刪失數據，其實數據類型還包括區間刪失數據（含左刪失數據）。在以后的文章中將進行進一步的介紹。
以上文章來源于制造學習聯盟，作者陳云斌
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