Megjegyzés: példák a tájékoztatást szolgálják, bemutatják a témakörhöz tartozó feladatok jellegét. A szükséges adatokat MINITAB fájlok tartalmazzák, melyeket - a példamegoldásokkal és magyarázatokkal együtt - a képzésen kapják meg a résztvevők.

Megbízhatósági példák

1.Példa
Eloszlás azonosítása. Megbízhatósági függvények.
Egy italkészítő a felhasználási időt szeretné megállapítani, ezért kísérletet végez: harminc gyártási tételből mintát vesz és vizsgálja, hogy hány nap múlva látható elszíneződés az italon. Kritérium: a felhasználási idő alatt a termék 5%-a színeződhet csak el. Állapítsuk meg mely eloszláshoz állnak közel a mérés adatok? Mekkora a szavatossági idő?
Megtekintés     Megtekintés

2.Példa
Megbízhatósági adatok összehasonlítása.
Kenyérpirítónál új fűtőspirálra szeretnének áttérni, vizsgálják a standard és az új spirál megbízhatóságát. Kétféle adatot rögzítenek: a meghibásodásig eltelt időt percben (Exact) vagy azt az eltelt időt, amikor a vizsgálatot abbahagyták meghibásodás észlelése nélkül. Az utóbbi jobbról cenzorált adat (Censored). Érdemes-e áttérni az új fűtőspirálra?
Megtekintés     Megtekintés     Megtekintés

3.Példa
Garanciális idő ellenőrzése.
Tengelykapcsoló garanciáját 50 000 km-re kívánják megadni, és az volna jó, ha a meghibásodott tengelykapcsolók százaléka e futásteljesítménynél nem lenne több, mint 2.5%. Adatokat 10 000 km-es intervallumonként gyűjtik, az-az hogy hány termék hibásodott meg intervallumonként (intervallum cenzorált adatok). Az adatok elemzése megerősíti a garanciálisidőt?
Megtekintés     Megtekintés

4.Példa
Küszöbérték (threshold) becslése.
Húsz tömlőt szállítanak egy orvosi berendezést gyártó vállalatnak minden hónapban. A szállítás után a tömlőket raktározzák, majd egy idő után beépítik. A tömlőbeszállító csak a szállítás idejét ismeri a beépítés idejét nem. A rendelkezésre álló adatokra illesszünk egy Welbull-eloszlást és becsüljük meg annak három paraméterét. A tömlők leszállítása után mennyi idő telhetett el a beépítésig? Mekkora lesz a megbízhatósági (túlélési) százalék 5 év
(1 825 nap) elteltével?
Megtekintés 

5.Példa
Becslési próbatervek.
Egy kábelhíd egyedi kábeleire kell megbízhatósági vizsgálatot végezni. Azt szeretnénk megtudni, hogy hány kp-os terhelés mellet megy tönkre a kábelek 0.1 %-a (az-az mekkora a 0.1%-hoz tartozó kvantilis)?
Tudjuk, hogy a modell a legkisebb extrémérték eloszlást követi, melynek skálaparamétere 405 és helyparamétere 6300. Továbbá mennyi mintára van szükségünk ahhoz, hogy megállapíthassuk
- a 0.1%-os kvantilis 95%-os alsó konfidencia határát, 500 kp-os precizitás esetén
- a megbízhatóság 95%-os alsó konfidencia határát 5000 kp-os terhelés és 0.05 precizitás mellett?
Megtekintés

6.Példa
Megbízhatóság terhelésnél
Egy épülendő kábelhíd egyedi kábeleire végeztek terhelési vizsgálatokat. Azt szeretnénk megtudni, hogy hány kp-os terhelés mellett megy tönkre a kábelek 0.01, 0.1 és 1%-a? Mi a valószínűsége annak, hogy a kábel ellenáll 5000 kp-os erőnek? Hatvan 30 cm hosszú kábelnél feljegyezték a szakítóerőt.
Megtekintés     Megtekintés

7.Példa
Demonstrálási terv meghatározása
Új termosztátot fejlesztettek ki. Kíváncsi vagyunk arra, hogy az új termék megfelel-e a megbízhatósági követelményeknek?
Demonstrálni (bizonyítani) kívánjuk, hogy 421 óra elteltével a termékeknek csak 5%-a hibásodik meg.
Peremfeltételek:
- a vizsgálat során nincs meghibásodás
- mintanagyság legyen 6
- Weilbull eloszlásról van szó
- alakparaméter: 1.9
Választ várunk a következő kérdésre: a 6 mintát hány órán keresztül kell vizsgálni?
Megtekintés

8.Példa
Demonstrációs terv igazolása.
Az új termosztátoknál elvárás, hogy az 5%-os meghibásodáshoz legalább 421 óra tartozzon. A demonstrációs terv szerint 6 mintát 1400 órán keresztül kell vizsgálni és nem lehet meghibásodás. Tapasztalat szerint a Weilbull eloszlás alakparamétere 1.9, skálaparamétere: 2010. Kísérlettel bizonyítsunk!
Kísérlet eredménye: az első négy mintánál nincs meghibásodás 1400 óra alatt. Az ötödiknél elromlik a vizsgálókészülék 994 órai vizsgálat után, ezért a hatodik mintát tovább vizsgálták 400 órával (úgy, hogy az össz vizsgálati idő kb. azonos, 1400 óra). Végezzünk becsléseket!
Megtekintés

9.Példa
Többszörös hibamód-elemzés.
Szennyvíztisztítónál több pumpa dolgozik, melyekre az a követelmény, hogy 1000 óra működés esetén is a megbízhatósági érték legyen magas. 19 pumpánál tesztelték a meghibásodási időt. Nézzük a adatok eloszlását.
Az előzetes elemzés azt sejteti, hogy több meghibásodási mód is létezik, ezért az adatok gyűjtésénél feltüntették a meghibásodások három okát is (Motor, Lapát, Hajtás). Elemezzük az adatokat a meghibásodási módoknak megfelelően!
Megtekintés

10.Példa
Nem-paraméteres elemzés.
Diesel motoroknál a hengerfejtömítés megbízhatóságát vizsgálják. Elvárás az, hogy 80 000 km-es garanciális futás után a megbízhatósági érték legalább 95% legyen. Adatok alapján becsüljük meg a megbízhatósági értéket.
Megtekintés

11.Példa
Javítható rendszer. Növekedési görbe. Nem-paraméteres elemzés.
Egy berendezés meghibásodásairól és a költségekről adatokat gyűjtöttek. Szeretnék tudni, hogy a meghibásodási sebesség (ráta) és a költségek növekedési sebessége csökken, nő vagy szintentartó? A berendezést 16 000 óra után leselejtezik. Használjuk a  növekedési görbéket.
Megtekintés

12.Példa
Javítható rendszer. Növekedési görbe. Paraméteres elemzés.
Egy számítógép laboratóriumban 10 gép található. A számítógép meghibásodásokról adatokat gyűjtenek (hogy a meghibásodás melyik napon történt). Szeretnék tudni, hogy a meghibásodások az idő függvényében növekednek, csökkenek vagy állandó értéken vannak?
Megtekintés
 

Vissza az előző lapra