Principais características: O padrão da indústria para análise de dados de vida

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Tipos de dados de vida, distribuições e estimativa de parâmetros
Assistente de distribuição e métodos de classificação
Limites de confiança
Projeto de teste de confiabilidade

Análise de dados de garantia
Análise de dados de degradação
Diagramas de blocos de confiabilidade
Planejamento de experimentos (DOE)

Resultados, gráficos e relatórios de dados de vida útil
Análises e cálculos relacionados
Módulo de teste de vida acelerado
Módulo de crescimento de confiabilidade

Tipos de dados de vida, distribuições e estimativa de parâmetros

O Weibull++ oferece suporte a todos os tipos de análise de dados de vida útil, incluindo:

Concluído (tempo de falha)
Censurado à direita (tempo de suspensão)
Censurado à esquerda
Censurado por intervalo
Forma livre

As opções de estimativa de parâmetros para a análise de dados de vida padrão incluem:

Regressão de classificação em X (RRX)
Regressão de classificação em Y (RRY)
Estimativa de máxima verossimilhança (MLE)
Regressão de classificação não linear
Análise de falhas fracionárias

Todas as principais distribuições de vida útil (incluindo todas as formas da distribuição de Weibull) também são suportadas:

Weibull
Normal e lognormal
Exponencial
Gamma e Gamma Generalizado
Logística e Loglogística
Gumbel
Bayesian-Weibull
Weibull misto
Modos de falha concorrentes (CFM)

Consulte a aplicação do percentil de uso do cliente à simulação CAE. navigate_next

Assistente de distribuição e métodos de classificação

Caso não tenha certeza sobre qual modelo é mais adequado para um determinado conjunto de dados, o Assistente de Distribuição executa automaticamente vários tipos de testes de adequação (Kolmogorov-Smirnov, Coeficiente de Correlação, Valor de Verossimilhança) para classificar as distribuições disponíveis. Ele também oferece a capacidade de classificar pontos de dados utilizando Kaplan-Meier ou Median Ranks.

Limites de confiança

O Weibull++ fornece limites de confiança para parâmetros, resultados calculados e gráficos. Dependendo do método de análise específico utilizado, os limites de confiança podem ser calculados utilizando a Matriz de Fisher, a Razão de Verossimilhança, a Binomial Beta ou a abordagem Bayesiana (BSN).

Projeto de teste de confiabilidade

O projeto do teste de demonstração de confiabilidade determina o tamanho apropriado da amostra, a duração do teste ou outras variáveis para projetar testes de confiabilidade e testes de demonstração eficazes. O gráfico de tempos de falha esperados exibe os tempos de falha que podem ser observados em um determinado teste de vida útil de confiabilidade.

A matriz de detecção de diferenças permite identificar a diferença entre as confiabilidades de dois projetos distintos.

Análise de dados de garantia

Uma variedade de formatos de entrada de dados disponíveis para utilizar dados de vendas/devoluções para realizar análises de dados de vida útil e fazer projeções de garantia: gráfico Nevada, tempos até à falha, datas de falha e utilização (por exemplo, quilometragem, ciclos, etc.), bem como o tempo.

Assista a uma apresentação sobre uma nova abordagem para a análise de dados de garantia. play_arrow

Análise de dados de degradação

Utilize os modelos linear, exponencial, potência, logarítmico, Gompertz ou Lloyd-Lipow para extrapolar os tempos de falha de um produto com base em seu desempenho (degradação) ao longo de um período de tempo. O Weibull++ também inclui análise de degradação destrutiva e a opção de criar modelos de degradação definidos pelo usuário.

Saiba mais: navigate_next

Diagramas de blocos de confiabilidade

O recurso de diagrama integrado permite criar diagramas de blocos de confiabilidade (RBDs) utilizando blocos vinculados aos fólios Weibull++ analisados. Este recurso pode ser utilizado para analisar modos de falha concorrentes complexos ou a confiabilidade de sistemas simples. É possível enviar RBDs criados no Weibull++ para o BlockSim. Este processo exporta os blocos para um novo diagrama de simulação BlockSim, permitindo que você realize análises adicionais, como manutenção do sistema, disponibilidade e análises relacionadas.

Saiba mais: navigate_next

Planejamento de experimentos (DOE)

O Weibull++ suporta uma variedade de tipos de projetos experimentais, incluindo projetos fatoriais e fracionários, projetos robustos Taguchi, projetos de método de superfície de resposta e DOE baseado na vida útil do produto, denominado DOE de confiabilidade.

Resultados, gráficos e relatórios de dados de vida útil

O Quick Calculation Pad (QCP) é um "Registro de Cálculos" que permite registrar os resultados de uma série de cálculos diferentes e, em seguida, copiar/colar as informações conforme necessário.

O software também fornece uma gama completa de resultados calculados e gráficos baseados na análise. Para a análise de dados de vida útil, isso inclui:

Confiabilidade ou probabilidade de falha
Confiabilidade condicional ou probabilidade condicional de falha
Vida útil confiável (ou seja, tempo para uma determinada confiabilidade, também chamado de "tempo de garantia")
Gráficos de probabilidade e gráficos pdf
Gráficos de contorno
Histogramas de falhas/suspensões, gráficos circulares ou cronogramas
Vida útil BX% (ou seja, tempo para uma determinada falta de confiabilidade)
Vida média
Taxa de falha

O Weibull++ oferece uma gama completa de ferramentas avançadas de plotagem. A configuração do gráfico permite personalizar completamente a aparência dos gráficos. É possível salvar seus gráficos em diversos formatos de arquivo gráfico para uso em outros documentos.

Gráficos sobrepostos (também conhecidos como gráficos múltiplos)
Gráficos lado a lado
Editor de gráficos RS Draw® Metafile
Gráficos 3D

Relatórios personalizáveis também estão integrados ao Weibull++. Eles integram perfeitamente recursos de planilhas e processamento de texto, permitindo que você inclua resultados calculados e gráficos de sua análise.

Análises e cálculos relacionados

Análise do sistema reparável

Utilize o modelo do Processo Geral de Renovação (GRP) ou a Função Cumulativa Média (MCF) para analisar dados de eventos recorrentes.

Análise Não Paramétrica de Dados de Vida

Utilize as técnicas de Kaplan-Meier, Atuarial Simples ou Atuarial Padrão ao analisar dados incompletos que não se encaixam de maneira satisfatória em nenhuma distribuição de vida.

Portfólio de registros de eventos

Utilize o Event Log Folio especializado para converter dados de falhas e reparos do sistema em tempos de falha e tempos de reparo.

Simulação de Monte Carlo

Realize análises automaticamente em conjuntos de dados simulados para investigar limites de confiança, testar cenários e auxiliar na resolução de diversas questões de engenharia de confiabilidade.

Cálculo do tempo ideal para substituição

Ele oferece uma excelente oportunidade para reduzir os custos de manutenção de um sistema, maximizando o tempo de atividade. A nova Ferramenta de Planejamento de Manutenção gera um gráfico de custo versus tempo projetado para auxiliar na determinação do momento mais econômico para substituir componentes desgastados ou com defeito de um sistema. A ferramenta também oferece a opção de criar tarefas preventivas e/ou de inspeção para uso nos diagramas de simulação do BlockSim.

Solucionador de equações não lineares

Estima os parâmetros de qualquer equação não linear definida pelo usuário. Isso proporciona flexibilidade para realizar estimativas simples de parâmetros em modelos estatísticos além das distribuições de vida útil e dos modelos de relação entre vida útil e tensão disponíveis nos portfólios padrão. Após resolver a equação, a ferramenta fornece um gráfico para visualizar como os dados se ajustam à função e também facilita o cálculo de Y para qualquer valor X fornecido.

Localizador de raízes de equações não lineares

Resolve rapidamente a raiz de qualquer equação não linear definida pelo usuário. Isso auxilia a eliminar parte da incerteza na resolução do valor da variável desconhecida que torna a função o mais próxima possível de zero.

Estimador Rápido de Parâmetros

Estima os parâmetros de um modelo estatístico com base no que se sabe sobre o comportamento ao longo do tempo. O software irá "traduzir" suas respostas nas entradas necessárias para obter os parâmetros do modelo.

Referência estatística rápida

Liberta você de pesquisas tediosas em tabelas, retornando rapidamente resultados para funções estatísticas comumente utilizadas. Os resultados incluem classificações medianas, valores qui-quadrados, probabilidade binomial cumulativa e muitos outros. Existe também uma função de interpolação polinomial que permite inserir pontos de dados conhecidos e, em seguida, calcular Y para qualquer valor X fornecido.

Módulo de teste de vida acelerado

Ao adquirir o módulo Accelerated Life Testing, o cliente obtém novos recursos no Weibull++ projetados para o planejamento de testes acelerados e a análise quantitativa de dados de testes de vida útil acelerados. O módulo oferece suporte a um conjunto completo de utilitários para projetar testes de vida útil acelerados, avaliar a adequação do modelo, calcular métricas de confiabilidade, gerar gráficos e realizar análises estatísticas relacionadas. Além disso, fornece as relações entre vida útil e tensão necessárias para analisar dados de testes de vida útil acelerada com até 8 tipos de tensão simultâneos, onde a tensão é constante ou varia com o tempo.

Visualizar todos os recursos do módulo de Testes de Vida Acelerados fact_check

Módulo de crescimento de confiabilidade

Ao adquirir o módulo Reliability Growth, o usuário obtém novos recursos no Weibull++. Utilizando modelos de crescimento de confiabilidade, é possível analisar dados tanto de testes de desenvolvimento quanto de sistemas reparáveis em campo. Durante a fase de desenvolvimento, é possível quantificar e acompanhar o aumento da confiabilidade do sistema ao longo de várias fases de teste. O módulo oferece suporte a métodos avançados para projeções, planejamento e gerenciamento de crescimento de confiabilidade.

Visualizar todos os recursos do módulo Reliability Growth fact_check

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