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Título
APLICAÇÃO DOS MÉTODOS DE KAPLAN-MEIER E BOOTSTRAP NA ANÁLISE DE CONFIABILIDADE DE PRODUTOS BASEADA EM DADOS DE CAMPO
Orientador
PROF. DR. ALVARO JOSÉ ABACKERLI
Autor
ADÍLSON JOSÉ MARCORIN
Palavra chave
Confiabilidade, Estimativas de confiabilidade, Amostras censuradas,...
Grupo CNPQ
Programa
MS - ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (PPGEP)
Área
ENGENHARIAS
Data da defesa
27/12/2002
Nº Downloads
1127
Resumo
Estimativas de confiabilidade são em geral feitas utilizando-se técnicas de
inferência estatística. As inferências são feitas a partir de dados de falhas
coletados em ensaios. A utilização de dados de campo para as inferências
pode reduzir os custos de coleta de dados de falha. Neste trabalho propõe-se a
aplicação do método de Kaplan-Meier para estimativa não-paramétrica de
confiabilidade, bem como o método de reamostragem Bootstrap para
determinação do intervalo de confiança da estimativa feita usando-se dados de
campo. Populações com distribuições conhecidas são geradas por simulação,
visando testar a capacidade da proposta de estimar os valores de
confiabilidade e seu intervalo de confiança. Os resultados das simulações
mostram que a proposta é consistente para diversas populações com
distribuição simétrica ou assimétrica, bem como para diversos níveis de
censura à direita. Um estudo de caso de utilização do método é apresentado
para uma amostra real de dados de falhas ocorridas em painéis de operação
de máquinas. A proposta permite estimar a vida B10 do equipamento
utilizando-se dados de uma amostra fortemente censurada. O método se
mostra adequado para estimativas não-paramétricas de confiabilidade
utilizando-se amostras que contenham censuras de múltiplos tipos ou com
tempos de falha repetidos.
Abstract
Reliability estimation is usualy done using statistical inference. The
inferences are done using data colected by means of reliability tests. However,
field data can be a valuable, low cost source of failure data. A proposal is
presented for reliability estimation using field data. The proposal is based on
Kaplan-Meier method to estimate reliability measures and the Bootstrap
ressampling method to calculate confidence intervals. Data with known
population distribution has been generated to test the method’s ability to
calculate consistent confidence intervals. Simulation results show the
consistency of the proposal to calculate confidence interval for different
population, including cases of data showing different levels of right censoring. A
case study using failures occurred in machine operating panels has been
conducted to test the proposal using real data sampled from field. The method
has shown to be adequate to non-parametric estimation of reliability using
samples with multiple censoring data, specially when it is not possible to fit the
data to a known distribution function.
