Vikatietojen tilastollinen analyysi - Sensuroinnin vaikutus Weibull-mallien estimoinnissa

Vikatietojen jalostus informaatioksi vaatii tilastollisten menetelmien käyttöä. Vikadatan tilastollisen analyysin tavoitteena on löytää kohdetta mahdollisimman hyvin kuvaava tilastollinen malli ja estimoida tämän mallin parametrit. Tämän jälkeen voidaan laskea erilaisia kohdetta kuvaavia tunnuslukuja. Tässä esityksessä käsitellään sopivan mallin löytämiseen käytettäviä menetelmiä sekä uskottavuusmenetelmiin perustuvaa estimointi-teoriaa. Kaksi käyttövarmuuslaskennassa yleisesti käytettyä tilastollista mallia ovat Weibull-jakauma ja Weibull-prosessi. Weibull-mallien yleiset ominaisuudet esitellään lyhyesti ja tarkennetaan uskottavuusmenetelmät niille. Sensuroidulla tiedolla tarkoitetaan eräänlaista puuttuvaa tietoa siinä mielessä, että kohteen havainnointi on lopetettu ennen sen varsinaista vikaantumista. Tässä esityksessä tutkitaan sensuroinnin vaikutuksia sekä Weibull-jakauman että Weibull-prosessin kohdalla. Tutkimusmenetelmänä on simulointi. Todetaan, että sensurointi kadottaa informaatiota ja lisää tilastollisten päätelmien epävarmuutta. Pohditaan lisäksi kunnossapitoa "sensuroijana" ja sen vaikutuksia tilastoanalyysin kannalta.