Intervalos de predicción para el tiempo de vida de productos en operación

Actualmente los fabricantes sienten una fuerte presión por desarrollar nuevos y mejores productos en plazos más cortos, garantizando su confiabilidad en manos del cliente y asegurando una alta calidad para ser competitivos en el mercado. Muchos de estos requerimientos exigen la realización de prueba...

Full description

Autores:
Patiño Hoyos, Alejandra Estefanía
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/11172
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11172
http://bdigital.unal.edu.co/8575/
Palabra clave:
51 Matemáticas / Mathematics
Confiabilidad
Distribuciones de log-localización-escala
Pruebas de Vida Aceleradas
Modelo de Tasa de UsO
Intervalos de Predicción
Garantía/ Reliability
Log-location-scale distribution
Accelerated Life Tests
Use Rate Model
Prediction Intervals
Warranty
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Actualmente los fabricantes sienten una fuerte presión por desarrollar nuevos y mejores productos en plazos más cortos, garantizando su confiabilidad en manos del cliente y asegurando una alta calidad para ser competitivos en el mercado. Muchos de estos requerimientos exigen la realización de pruebas de vida acelerada (ALT) en laboratorio que proporcionen evaluaciones en corto tiempo de la confiabilidad de los materiales, componentes y subsistemas del producto así como para predecir su desempeño en condiciones normales de uso. Sin embargo, resulta más adecuado combinar los resultados de pruebas de laboratorio con los datos de campo mediante la formulación de un modelo apropiado que permita establecer la relación entre ambos tipos de datos y aprovecharlos en la determinación y estimación del modelo de vida actual para luego proyectar o predecir los efectos de cambios en el diseño del producto sobre el desempeño futuro del mismo. En este trabajo se pretenden construir intervalos de predicción para el tiempo de vida de productos en operación a partir del modelo de tiempo de falla propuesto por Meeker et al. (2009),el cual es una mezcla de distribuciones donde se combina información de la distribución de los ciclos hasta la falla en una ALT, la cual pertenece a la familia de log-localizaciónescala (Weibull o lognormal), con un modelo de tasa de uso del producto en el campo. Las técnicas a considerar para la predicción serán las propuestas por Meeker y Escobar (1998) y Escobar y Meeker (1999). Se realizará también una comparación vía simulación de las distintas técnicas de construcción de intervalos de predicción comúnmente utilizadas en problemas de confiabilidad./Abstract.Currently manufacturers feel intense pressure to develop new and better products in shorter time, ensuring reliability in the hands of the customer and high qualityto be competitive in the market. Many of these requirements need the implementation of Accelerated Life Tests (ALT) in the laboratory to provide short-term assessments of the reliability of the materials, components and subsystems of the product and to predict their performance under normal conditions of use. However, it is more appropriate to combine the results of laboratory tests with field data by formulating an appropriate model to establish the relationship between both types of data and use them in the identification and estimation of the model of present life then project or predict the effects of changes in product design for its future performance. In this paper we seek to construct prediction intervals for the lifetime of products in field from the failure time model proposed by Meeker et al. (2009), which is a mixture of distributions which combines information of the cycles to failure distribution in an ALT which belongs to the family of log-location-scale (Weibull and lognormal) with a use rate model of product in the field. The techniques to consider in the prediction are the proposed by Meeker and Escobar (1998) and Escobar and Meeker (1999). A comparison is also performed via simulation of different prediction intervals construction techniques commonly used in reliability problems.