Características clave: Estándar de la industria para el análisis de datos de duración

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Estimación de parámetros, distribuciones y tipos de datos de vida
Asistente de distribución y métodos de clasificación
Límites de confianza
Diseño de pruebas de fiabilidad

Análisis de datos de garantía
Análisis de datos de degradación
Diagramas de bloques de fiabilidad
Diseño de experimentos (DOE)

Resultados, gráficos e informes de datos de vida
Análisis y cálculos relacionados
Módulo Accelerated Life Testing
Módulo de Reliability Growth

Estimación de parámetros, distribuciones y tipos de datos de vida

Weibull++ admite todos los tipos de análisis de datos de duración, incluidos:

Completo (tiempo de fallo)
Censurado a la derecha (tiempo de suspensión)
Censurado a la izquierda
Intervalo censurado
Formato libre

Las opciones de estimación de parámetros para el análisis de datos de duración estándar incluyen:

Regresión de rango en X (RRX)
Regresión de rango en Y (RRY)
Estimación de máxima verosimilitud (MLE)
Regresión de rango no lineal
Análisis de fallos fraccionarios

También se admiten todas las principales distribuciones de por vida (incluidas todas las formas de la distribución de Weibull):

Weibull
Normal y Lognormal
Exponencial
Gamma y gamma generalizada
Logística y Log-logística
Gumbel
Bayesian-Weibull
Weibull mixto
Modos de fallo en competencia (CFM)

Consulte la aplicación del percentil de uso de clientes según la simulación CAE navigate_next

Asistente de distribución y métodos de clasificación

Si no está seguro de qué modelo es el adecuado para un conjunto de datos determinado, el Asistente de distribución realiza automáticamente varios tipos de pruebas de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov, coeficiente de correlación, valor de probabilidad) para clasificar las distribuciones disponibles. También viene con la capacidad de clasificar los puntos de datos utilizando Kaplan-Meier o Median Ranks.

Límites de confianza

Weibull++ proporciona límites de confianza para los parámetros, los resultados calculados y los gráficos. Según el método de análisis específico utilizado, los límites de confianza pueden calcularse utilizando el enfoque de matriz de Fisher, razón de verosimilitud, beta binomial o bayesiano (BSN).

Diseño de pruebas de fiabilidad

El diseño de las pruebas de demostración de confiabilidad determina el tamaño de la muestra, la duración de la prueba u otras variables apropiadas para diseñar pruebas de confiabilidad y pruebas de demostración efectivas. La gráfica de tiempos de fallo esperados muestra los tiempos de fallo que puede esperar observar en un ensayo de vida de fiabilidad determinada.

La matriz de detección de diferencias le permite detectar la diferencia entre las confiabilidades de dos diseños distintos.

Análisis de datos de garantía

Hay una variedad de formatos de entrada de datos disponibles para utilizar los datos de ventas/devoluciones para analizar los datos de vida útil y hacer proyecciones de garantía: gráfico de Nevada, tiempos de falla, fechas de falla y uso (por ejemplo, kilometraje, ciclos, etc.), así como la hora.

Vea una presentación sobre un nuevo enfoque para el análisis de datos de garantía play_arrow

Análisis de datos de degradación

Usa los modelos lineales, exponenciales, de potencia, logarítmicos, Gompertz o Lloyd-Lipow para extrapolar los tiempos de fallo de un producto basado en su rendimiento (degradación) durante un período de tiempo. Weibull++ también incluye análisis de degradación destructiva y la opción de crear modelos de degradación definidos por el usuario.

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Diagramas de bloques de fiabilidad

La función de diagrama integrada le permite crear diagramas de bloques de confiabilidad (RBD) utilizando bloques que están vinculados a los folios de Weibull++ analizados. Esta función se puede usar para analizar modos de falla complejos que compiten entre sí o la confiabilidad simple del sistema. Incluso puedes enviar los RBD integrados en Weibull++ a BlockSim. Este proceso exporta los bloques a un nuevo diagrama de simulación de BlockSim, lo que le permite realizar análisis adicionales, como la capacidad de mantenimiento del sistema, la disponibilidad y los análisis relacionados.

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Diseño de experimentos (DOE)

Weibull++ admite una variedad de tipos de diseño de experimentos, incluidos los diseños factoriales y fraccionarios, los diseños robustos de Taguchi, los diseños de métodos de superficie de respuesta y el DOE basado en la vida útil del producto, denominado DOE de confiabilidad.

Resultados, gráficos e informes de datos de vida

El panel de cálculo rápido (QCP) es un «registro de cálculo» que le permite registrar los resultados de una serie de cálculos diferentes y, a continuación, copiar y pegar la información según sea necesario.

El software también proporciona una gama completa de resultados calculados y gráficos basados en el análisis. Para el análisis de datos de duración, esto incluye:

Fiabilidad o probabilidad de fallo
Fiabilidad condicional o probabilidad condicional de fallo
Vida útil confiable (es decir, el tiempo necesario para una confiabilidad determinada, también denominado «tiempo de garantía»)
Gráficas de probabilidad y gráficas en pdf
Gráficos de contorno
Histogramas, gráficos circulares o cronogramas de fallos o suspensiones
BX% de vida útil (es decir, tiempo para una determinada falta de fiabilidad)
Vida media
Tasa de fallo

Weibull++ proporciona una gama completa de herramientas de trazado avanzadas. La configuración de la trama le permite personalizar completamente la «apariencia» de los gráficos de la trama. Puedes guardar tus gráficos en una variedad de formatos de archivo gráfico para su uso en otros documentos.

Gráficos superpuestos (también conocidos como gráficos múltiples)
Parcelas lado a lado
Editor de gráficos de metarchivos RS Draw®
Gráficos en 3D

Los informes personalizables también están integrados en Weibull++. Integran perfectamente las funciones de hojas de cálculo y procesamiento de textos, a la vez que le permiten incluir los resultados calculados y los gráficos de sus análisis.

Análisis y cálculos relacionados

Análisis de sistemas reparables

Utilice el modelo del proceso de renovación general (GRP) o la función acumulada media (MCF) para analizar los datos de eventos recurrentes.

Análisis no paramétrico de datos de duración

Utilice las técnicas de Kaplan-Meier, Actuarial Simple o Actuarial Estándar cuando analice datos incompletos que no se ajusten a ninguna distribución de vida de manera satisfactoria.

Event Log Folio

Utilice el Event Log Folio especializado para convertir los datos de fallos y reparaciones del sistema en tiempos de fallo y de reparación.

Simulación de Montecarlo

Realice análisis automáticamente en conjuntos de datos simulados para investigar los límites de confianza, los escenarios de prueba y ayudar a resolver muchas otras cuestiones de ingeniería de confiabilidad.

Cálculo óptimo del tiempo de reemplazo

Brinda una gran oportunidad para reducir los costos de mantenimiento de un sistema y, al mismo tiempo, maximizar el tiempo de actividad. La nueva herramienta de planificación del mantenimiento genera un diagrama de costos en función del tiempo diseñado para ayudarlo a determinar el momento más rentable para reemplazar los componentes desgastados o defectuosos de un sistema. La herramienta también ofrece la opción de crear tareas preventivas y/o de inspección para su uso en los diagramas de simulación de BlockSim.

Solucionador de ajustes de ecuaciones no lineales

Estima los parámetros de cualquier ecuación no lineal definida por el usuario. Esto le brinda la flexibilidad de realizar una estimación simple de parámetros en modelos estadísticos distintos de los modelos de distribución de la vida y de relaciones entre el estrés vital disponibles en los folios estándar. Una vez resuelta la ecuación, la herramienta proporciona una gráfica para visualizar cómo se ajustan los datos a la función y también facilita el cálculo de Y para cualquier valor de X.

Buscador de raíces de ecuaciones no lineales

Resuelve rápidamente la raíz de cualquier ecuación no lineal definida por el usuario. Esto le ayuda a eliminar algunas de las conjeturas que implica resolver el valor de la variable desconocida, lo que hace que la función esté lo más cerca posible de cero.

Estimador rápido de parámetros

Estima los parámetros de un modelo estadístico en función de lo que sabe sobre el comportamiento a lo largo del tiempo. El software «traducirá» sus respuestas en las entradas necesarias para obtener los parámetros del modelo.

Referencia estadística rápida

Le libera de las tediosas búsquedas en las tablas al devolver rápidamente los resultados de las funciones estadísticas más utilizadas. Los resultados incluyen rangos medianos, valores de chi-cuadrado, probabilidad binomial acumulada y muchos más. También hay una función de interpolación de polinomios que le permite introducir puntos de datos conocidos y, a continuación, calcular Y para cualquier valor de X.

Módulo Accelerated Life Testing

Cuando compra el módulo Accelerated Life Testing, obtiene nuevas funciones en Weibull++ diseñadas para la planificación acelerada de las pruebas y el análisis cuantitativo de los datos de las pruebas de vida útil aceleradas. El módulo admite una gama completa de utilidades para diseñar pruebas de vida útil aceleradas, evaluar el ajuste del modelo, calcular las métricas de confiabilidad, generar gráficos y realizar análisis estadísticos relacionados. Además, proporciona las relaciones entre la vida y el estrés necesarias para analizar los datos de las pruebas aceleradas de vida útil con hasta 8 tipos de estrés simultáneos, en los que el estrés es constante o varía con el tiempo.

Vea todas las funciones del módulo Accelerated Life Testing fact_check

Módulo de Reliability Growth

Cuando compra el módulo Reliability Growth, obtiene nuevas funciones en Weibull++. Con los modelos de crecimiento de la confiabilidad, puede analizar los datos de las pruebas de desarrollo y de los sistemas reparables en campo. Durante la fase de desarrollo, puede cuantificar y rastrear el crecimiento de la confiabilidad del sistema en varias fases de prueba. El módulo admite métodos avanzados para las proyecciones, la planificación y la gestión del crecimiento de la confiabilidad.

Ver todas las funciones del módulo Reliability Growth fact_check

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