Dr. José Guadalupe Ríos1 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD El análisis de confiabilidad se aplica para modelar el tiempo que funciona bien un aparato hasta que.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Tiempo a la falla La Probabilidad, La Confiabilidad, La Rata de Riesgo y La Probabilidad Condicional de Falla.
Advertisements

DISEÑO DE EXPERIMENTOS EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLE
DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR
Mejoramiento continuo en CBM
Estimación de parámetros poblacionales
Modelo m/G/1 Teoría de Colas.
8. Distribuciones continuas
Modelo m/Ek/1 Teoría de Colas.
Distribución muestral de la media 2011 – 0
2 Funciones Nuevas de Viejas
Modelo m/m/s Teoría de Colas.
Matemáticas aplicadas a las CCSS II Ana Pola IES Avempace
Variables Aleatorias Continuas
Capítulo 5 Método de MonteCarlo
Funciones de Variables Aleatorias y Función Generadora de Momentos
II.2 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DISTRIBUCIÓN UNIFORME O RECTANGULAR
Fenómenos de Espera en Fila
Universidad de América
REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE ALGORITMOS
CENSURA A LA DERECHA E IZQUIERDA
FUNCIONES DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
Distribuciones y Probabilidad
Distribución Normal.
ADMINISTRACION DE NEGOCIOS I
Dr. José Guadalupe Ríos
Modelos Cuantitativos
EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO
Distribución Normal Distribución Normal
Unidad V: Estimación de
Modelos de probabilidad Distribuciones continuas
DESVIACIÓN ESTÁNDAR EN DATOS AGRUPADOS. UNA EMPRESA QUE FÁBRICA HOJAS DE SIERRA, SU PRINCIPAL COMPRADOR LE EXIGE LOS SIGUIENTES ESTÁNDARES DE CALIDAD:
2. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Y DISTRIBUCIÓN NORMAL
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA (3)
TECNOLOGÍA ELECTRÓNICA FIABILIDAD I
Simulación Dr. Ignacio Ponzoni
Simular: Representar una cosa, fingiendo o imitando lo que no es.
Dr. José Guadalupe Ríos1 ELEMENTOS DE PRUEBAS ACELERADAS Es una técnica que permite tener tiempos de falla más rápidamente, lo cual permite ahorrar tiempo.
¿Cuándo usar esta distribución?
Colas M/M/S M/G/S Simulación
Función Densidad Continua (o distribución de probabilidad continua)
Colas M/M/1 Simulación Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá.
Dr. José Guadalupe Ríos1 MUESTRA DE ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD Consiste en seleccionar al azar n productos, poniéndolos a funcionar hasta que fallan. Entonces.
Unidad V: Estimación de
Repaso de clase anterior
Límites y Continuidad.
Simulación/2002 Héctor Allende
Modelación de Datos de Entrada
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Determinantes cálculo de determinantes
Teoría de Probabilidad Dr. Salvador García Lumbreras
8. Distribuciones continuas
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Dr. José Guadalupe Ríos1 IMPORTANCIA DE LA GARANTÍA Generalmente, los productos son muy similares, entonces la garantía se vuelve un factor importante,
El análisis de confiabilidad es contar. El análisis financiero es contar…. Dinero.
Herramientas avanzadas. Lo primero: abrir el modelo.
U NIVERSIDAD PEDAGÓGICA NACIONAL F RANCISCO M ORAZÁN C NC -383 F ÍSICA MODERNA II DENSIDAD DE PROBABILIDAD Presentado por: Kenia Auristela Martínez María.
LA CARTA DE AJUSTE POR RETROALIMENTACIÓN Suponer una variable de calidad Y, que tiene un “target” T. Suponer una variable controlable X que influye en.
Determinantes cálculo de determinantes
Procesos de Nacimiento y Muerte
Probabilidad y Estadística
Evaluación básica en confiabilidad y técnicas de asignación El objetivo de esta sección es el estudio de los diseños básicos en confiabilidad. Trataremos.
HAWKES LEARNING SYSTEMS math courseware specialists Copyright © 2010 by Hawkes Learning Systems/Quant Systems, Inc. All rights reserved. Capítulo 7 Distribuciones.
Alicia De Gyves López Licenciatura Tecnologías de la Información y Comunicación 3º. Cuatrimestre Estadística Descriptiva Distribuciones de Probabilidad.
Redes (r, n) Suponga este sistema de 7 componentes redundante, puesto que (por hipótesis) el sistema funciona con al menos tres componentes Tiempo de falla.
Inferencia Estadística Conceptos Previos. Conceptos Previos Población: Es la colección de toda la posible información que caracteriza a un fenómeno aleatorio.
INFERENCIA ESTADÍSTICA
FUNCIÓN DE PROBABILIDADES. ENTRE PROBABILIDADES Y FUNCIÓN HAY UNA ESTRECHA RELACIÓN…
Laboratorio de Estadística administrativa Distribución Poisson Distribución exponencial Febrero de 2007.
Definición. Una Cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de líneas de espera particulares.
Distribuciones Muestrales Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC.
Transcripción de la presentación:

Dr. José Guadalupe Ríos1 ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD El análisis de confiabilidad se aplica para modelar el tiempo que funciona bien un aparato hasta que falla (tiempo de falla). Entonces, el análisis de confiabilidad tiene que ver con la calidad de un producto, cuando éste sale de la fábrica y es operado por el usuario.

Dr. José Guadalupe Ríos2

3

4

5

6

7

8 Gráfica esperada para h(t) en el ser humano.

Dr. José Guadalupe Ríos9 LA DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL

Dr. José Guadalupe Ríos10 Aspecto de la gráfica de una densidad exponencial

Dr. José Guadalupe Ríos11

Dr. José Guadalupe Ríos12 EJEMPLO. Suponer que la vida útil de una aparato electrónico sigue una distribución exponencial con una media de 2.3 años. A)Calcular la probabilidad de que funcione bien durante 18 meses.

Dr. José Guadalupe Ríos13 B) Determinar la garantía que se debe dar si se quiere que se aplique en el 8% de los clientes. Sol. Sea t g el tiempo de garantía. Luego:

Dr. José Guadalupe Ríos14 LA DISTRIBUCIÓN WEIBULL

Dr. José Guadalupe Ríos15 Gráfica de la densidad Weibull con  = 1.

Dr. José Guadalupe Ríos16 Gráfica de h(t) de una dist. Weibull para  = 1.

Dr. José Guadalupe Ríos17 EJEMPLO. El tiempo (en horas) para fallar de una lámpara electrónica sigue una distribución Weibull con  = 2,  = A) Calcular la probabilidad de que la lámpara funcione bien durante 1000 horas.

Dr. José Guadalupe Ríos18 B) Determinar la garantía que se debe dar para que se aplique en el 10% de los clientes.

Dr. José Guadalupe Ríos19 C) Obtener la media y deviación estándar del tiempo para fallar.

Dr. José Guadalupe Ríos20 LA DISTRIBUCIÓN LOGNORMAL

Dr. José Guadalupe Ríos21 GRÁFICA DE LA DENSIDAD DE LA DIST. LOGNORMAL

Dr. José Guadalupe Ríos22 FUNCIÓN RIESGO DE LA DIST. LOGNORMAL

Dr. José Guadalupe Ríos23 EJEMPLO. Suponer que un aparato electrónico tiene una vida útil (en años) que sigue una distribución lognormal con  = 1.2,  = 1.3. A) Calcular la probabilidad de que funcione bien durante 2 años. NOTA: Esta solución se puede obtener directamente de excel usando la función LOGNORMDIST.

Dr. José Guadalupe Ríos24 B) Determinar la garantía que se debe dar para aplicarla en el 5% de los clientes. Sol. P(T < t g ) = 0.05 F(t g ) = 0.05 Usando la función de excel LOGINV con  = 1.2 y  = 1.3 se tiene que t g = años = 4.7 meses

Dr. José Guadalupe Ríos25 C) Calcular la media y desviación estándar del tiempo de vida de este aparato electrónico. SOL. E(T) = exp[ (1.3 2 /2)] E(T) = 7.73 años V(T) = exp 2 [ (1.3 2 /2)] [exp(1.3 2 ) – 1] V(T) = (7.73) 2 [4.419] V(T) =  T = años