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Poder Analítico
Tipos de Dados, Modelos e Testes Estatísticos
O RGA 6
possui incomparável capacidade de analisar dados de crescimento da
confiabilidade, fazer projeções e analisar sistemas reparáveis com
grande flexibilidade para entrada de dados e diversas opções de análise
dependendo dos dados e do tipo de análise.
Tipos de Dados
A entrada de dados do RGA
permite a entrada de dados de teste de desenvolvimento e dados de
campo (sistemas reparáveis). Isto inclui dados de tempo até falha
(continuo), sucesso/falha (discreto) e dados de
confiabilidade, que podem ser inseridos individualmente ou em
grupos, acumulativos ou não-acumulativos. Você pode até definir
alguns dados como "gaps", ou seja, para alguns dados
incompletos ou com informação questionável.
Você pode usar o
RGA para analisar:
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| Dados
de Teste de Desenvolvimento (Crescimento da Confiabilidade) |
- Tempos de Falha
- com ou sem a
identificação do modo de falha e fator de eficácia
(para projeções)
- informações de
tempo acumuladas ou não-acumuladas
- Tempos de Falha
Agrupado, dentro de um intervalo do tempo
especificado
- com ou sem a
identificação do modo de falha e fator de eficácia
(para projeções)
- Sistemas Múltiplos
com Tempos Equivalentes Conhecidos, (tempo de
falhas mais o tempo de operação dos outros sistemas no
teste)
- informações de
tempo acumuladas ou não-acumuladas
- Sistemas Múltiplos
com Tempos Equivalentes Desconhecidos, para combinar
em um sistema equivalente
- com ou sem a data
cronológica de cada evento
- com ou sem a
identificação do modo de falha e fator de eficácia
(para projeções)
- Seqüencial Sucesso/Falha,
teste aprovado ou reprovado (passa/falha)
- Seqüencial Sucesso/Falha
com Identificação do Modo de Falha
- Agrupado
Sucesso/Falha por
Configuração
- informações de
tempo acumuladas ou não-acumuladas
- Confiabilidade
para diferentes tempos/estágios
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Dados de Campo (Sistemas Reparáveis) |
- Início, fim e
tempos de falha para Sistemas Múltiplos, para
combinar em um sistema equivalente
- com ou sem a data
cronológica de cada evento
- com ou sem a
identificação do modo de falha e fator de eficácia
(para projeções)
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Modelos
Estatísticos
O RGA 6 possui os mais conhecidos
modelos para análise de crescimento da confiabilidade e o
RGA 6 PRO incorpora os modelos
estatísticos para as projeções de confiabilidade e os modelos para
analise de sistemas reparáveis. Entre esses modelos estão os
desenvolvidos pelo Dr. Larry
Crow.
Os modelos disponíveis são:
- Dados de Teste de Desenvolvimento
- Crow - AMSAA (NHPP) para dados contínuos e discreto.
- Crow Extended para dados contínuos com a classificação do
modo de falha e fator de eficácia.
Nova formulação,
disponível apenas no RGA 6
PRO!
-
Duane para dados contínuos e discretos.
- Gompertz e Modified
Gompertz para dados discretos e de confiabilidade.
- Logistic para dados discretos e de confiabilidade.
- Lloyd Lipow para dados discretos e de confiabilidade.
- Dados de Campo (Sistema Reparável)
Disponível apenas no RGA 6
PRO!!
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Analise de sucesso/falha (discreto)
com o modelo Modified Gompertz.
Outros tipos de dados e modelos estão disponíveis.
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Estimação dos Parâmetros e Testes
Estatísticos
 Dependendo
do tipo de dados e da análise, podemos utilizar como método de estimação
o Estimador de Máxima Verossimilhança (MLE) ou Mínimos
Quadrados.
Além disso, o
RGA 6 possui o teste Chi-Squared
e Cram'er von Mises (CVM) para verificar o ajuste dos modelos (Dependendo
do tipo de dados), possui também o Teste de Igualdade dos Beta (CBH)
para indicar se podemos combinar múltiplos sistemas em um
"equivalente". O Teste de Tendência de
Laplace indica se a confiabilidade do sistema esta melhorando,
piorando ou se mantendo a mesma.
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Permite a entrada de
dados contínuos e discretos, bem como dados de confiabilidade e
sistemas reparáveis.. |
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Modelos Estatísticos
incluídos: -Crow-AMSAA (N.H.P.P.)
- Crow Extended
-Duane
-Gompertz
-Modified Gompertz
-Logistic
-Lloyd Lipow
-Power Law |
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Testes Estatísticos
incluídos: -Chi-Squared Goodness-of-Fit
- Cram'er von Mises (CVM) Goodness-of-Fit
-Laplace Trend Test
-Common Beta Hypothesis (CBH) |
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