Методы, применяемые для анализа надежности, тесно связаны с исследованием распределения Вейбулла или Гнеденко-Вейбулла (в честь известного профессора Московского Университета), которое, как показывает опыт, хорошо описывает распределение времен отказов и других аналогичных характеристик процесса. В модуле Анализ производственных процессов можно подгонять к данным как двухпараметрическое, так и трехпараметрическое распределение Вейбулла, анализировать как полные, так и цензурированные наблюдения, а также рассматривать группированные данные. Программа позволяет вычислять функции надежности, оценки Каплана-Мейера, функции риска и многие другие параметры.

Методы, предлагаемые в модуле Анализ производственных процессов, позволяют инженеру или исследователю использовать строгий статистический подход для анализа и настройки различных характеристик процесса, а также оценки его качества и пригодности.

Рис.1 График распределения для ранговых оценок надежности

Пользователь может получить вероятностные графики Вейбулла и оценить параметры распределения, а также доверительные интервалы для надежности. Вероятностные графики могут быть вычислены для полных, однократно и многократно цензурированных данных, и параметры могут быть оценены по графикам интенсивности рангов отказа. Методы оценивания включают метод максимального правдоподобия (для полных и цензурированных данных), веса, которые строятся на основе линейных оценок для полных и однократно цензурированных данных, и модифицированные моментные оценки, обладающие свойством несмещенности. Вычисляются доверительные интервалы для параметров положения, форм и масштаба, а также для процентилей. Программа содержит графики для оценки качества подгонки, а также критерии точности подгонки Холландера-Прошана, Манна-Шойера-Фертига и Андерсона-Дарлинга. Заметим, что в модуле имеются опции для подгонки обобщенной линейной модели из экспоненциального семейства распределений к нормальным и ненормальным данным.