조각별 Weibull NHPP 변화 지점 감지의 예
이 예에서는 날짜 형식의 시간 데이터를 사용하여 조각별 NHPP Weibull 모형의 변화 지점 감지를 보여 줍니다. 데이터는 제동 장치에 대한 수정 항목입니다. Date 열은 두 번째 열에 지정된 Fixes의 구현 날짜를 제공합니다. 이러한 데이터의 경우 고장 시간이 알려져 있습니다. Date 열은 오름차순이어야 합니다.
시험 시작 시간은 Date 열의 첫 번째 항목인 2011년 9월 29일이며, 이에 해당하는 Fixes 값은 0으로 설정됩니다. 이는 시험 시작 시간을 제공하기 위해 필요합니다. 이 첫 번째 행의 Fixes 값이 0이 아닌 경우 해당 날짜가 시험 시작 시간으로 간주됩니다. 그러나 Fixes 값은 분석에서 0으로 처리되었을 수 있습니다.
시험 종료 시간은 마지막 행에 2012년 5월 31일로 제공됩니다. 마지막 행의 Fixes 값이 0이므로 시험이 2012년 5월 31일에 종료된 것으로 간주됩니다. 이 마지막 행의 Fixes 값이 0이 아닌 경우 시험이 고장 종료된 것으로 간주되었을 수 있습니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Reliability/BrakeReliability.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 신뢰도 성장을 선택합니다.
3. 날짜 형식 탭을 선택합니다.
4. Date를 선택하고 타임스탬프를 클릭합니다.
5. Fixes를 선택하고 사건 개수를 클릭합니다.
6. 확인을 클릭합니다.
7. "신뢰도 성장"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 모형 적합 > Crow AMSAA를 선택합니다.
"관측된 데이터" 보고서의 "누적 사건" 그림이 업데이트되어 모형이 표시됩니다. 모형이 데이터에 잘 적합되지 않는 것 같습니다.
그림 11.25 Crow AMSAA 모형이 포함된 누적 사건 그림
8. "신뢰도 성장"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 모형 적합 > 조각별 Weibull NHPP 변화 지점 감지를 선택합니다.
"관측된 데이터" 보고서의 "누적 사건" 그림이 업데이트되어 변화 지점 감지를 사용한 조각별 모형 적합이 표시됩니다. 두 모형 모두 Figure 11.26에 나와 있습니다. 데이터가 다소 희박하지만 조각별 모형이 데이터에 더 잘 적합되는 것 같습니다.
그림 11.26 두 모형이 포함된 누적 사건 그림
