威布爾分析使用過程中的常見錯誤問題
一、威布爾分析使用過程中的常見錯誤問題
很多企業(yè)需要使用威布爾分析手段對產(chǎn)品的設(shè)計、試驗、生產(chǎn)、工藝、售后等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過威布爾分析獲得產(chǎn)品的壽命分布特征，并進(jìn)行對應(yīng)的產(chǎn)品可靠性預(yù)測以及風(fēng)險決策。威布爾分析非常實用，但是結(jié)合作者十多年的工程經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，威布爾分析也易于被誤用。如何識別和避免常見錯誤對于準(zhǔn)確有效地應(yīng)用該技術(shù)至關(guān)重要。常見的威布爾分析使用的常見問題有：
（1）直接使用未經(jīng)驗證的分布假設(shè)：一些使用者在使用威布爾分析工具進(jìn)行分析時，常常不經(jīng)過綜合判斷，直接使用威布爾分布作為默認(rèn)的壽命分布進(jìn)行分析?；蛘咧苯邮褂霉ぞ咄扑]的分布進(jìn)行計算。由于選擇的分布假設(shè)本身就錯誤了，分布模型與實際數(shù)據(jù)不完全相符，那么計算出來的結(jié)果可能是不準(zhǔn)確的。這種在不進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗的情況下假設(shè)威布爾分布、不綜合判斷而直接計算的方法比較容易得到不準(zhǔn)確的結(jié)論。
（2）忽略刪失數(shù)據(jù)：刪失數(shù)據(jù)包括左刪失、右刪失、區(qū)間刪失等（注：關(guān)于刪失的概念可以查閱相關(guān)資料或者咨詢我們）。只采集故障數(shù)據(jù)而丟棄刪失數(shù)據(jù)，也是經(jīng)常容易出現(xiàn)的問題。尤其是對于汽車、電子產(chǎn)品、航空航天產(chǎn)品、核能核電等高可靠產(chǎn)品，無論是試驗或者實際使用過程中，數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)出現(xiàn)故障的數(shù)據(jù)較少，而刪失數(shù)據(jù)占比非常高。當(dāng)丟棄刪失數(shù)據(jù)時，可能會在參數(shù)估計中引入偏差，通常會低估產(chǎn)品的實際壽命。這種做法可能導(dǎo)致后續(xù)的維護(hù)費(fèi)用增加。
（3）從小樣本數(shù)據(jù)中得出強(qiáng)有力的結(jié)論：通過應(yīng)用威布爾分析手段，從小樣本中得出結(jié)論是可能的。但是，在使用過程中需要非常小心，避免根據(jù)這些結(jié)論做出關(guān)鍵決策。從小樣本數(shù)據(jù)集中得出的參數(shù)估計具有較高的不確定性，應(yīng)謹(jǐn)慎做出關(guān)鍵決策，需要了解小樣本本身的局限性。
（4）過度地依賴點(diǎn)估計結(jié)果：很多用戶在進(jìn)行威布爾分析時，根據(jù)故障數(shù)據(jù)計算得到了產(chǎn)品的可靠度、不可靠度、MTBF、失效率、PPM等結(jié)果。在使用這些計算結(jié)果時，很多用戶只看點(diǎn)估計值，而不考慮參數(shù)估計的置信區(qū)間，這可能會導(dǎo)致對計算結(jié)果的過度自信。
（5）過度地簡化形狀參數(shù)解釋：很多用戶在進(jìn)行威布爾分析時，可能直接看最終的可靠度、MTBF、PPM等計算結(jié)果，而不關(guān)心比如威布爾分布的形狀參數(shù)的信息。其實，形狀參數(shù)β提供了比較多的深層次信息，這些信息而不僅僅是表示故障率的增加、減少或恒定，還提供了其他對故障機(jī)理、特征的深層次信息。
（6）超出數(shù)據(jù)限制的外推：使用擬合的威布爾分布模型預(yù)測明顯超出觀測數(shù)據(jù)范圍的故障特征可能會產(chǎn)生不可靠的結(jié)果。這也是比較常見的問題。關(guān)于該問題的詳細(xì)信息，可咨詢我們或者參閱相關(guān)資料。
（7）其他。
二、如何避免這些問題？
若需了解更為詳細(xì)的關(guān)于威布爾分析使用，可咨詢我們。