Confiabilidad Aplicada

Sobre el Libro

Confiabilidad Aplicada (Applied Reliability Third Edition) es un libro escrito por Paul A. Tobias y David C. Trindade, fué publicado por la editorial Taylor & Francis Group en el año 2011 en su tercera edición.

Descripción del Libro

Información extraída y traducida del sitio web del libro en Amazon.

Desde la publicación de la segunda edición de Confiabilidad Aplicada en 1995, la disponibilidad inmediata de software estadístico potente y económico ha cambiado la forma en que los estadísticos y los ingenieros ven y analizan todo tipo de datos. Los problemas de confiabilidad que antes eran difíciles y consumían mucho tiempo incluso para los expertos, ahora se pueden resolver con unos pocos clics bien elegidos del mouse. Sin embargo, la documentación del software ha tenido dificultades para mantenerse al día con la funcionalidad mejorada agregada a las nuevas versiones, especialmente en áreas especializadas como el análisis de confiabilidad.

Usando capacidades de análisis en software de hoja de cálculo y dos paquetes de software populares bien mantenidos, compatibles y actualizados con frecuencia, Minitab y SAS JMP, la tercera edición de Confiabilidad Aplicada es una guía fácil de usar para estadísticas descriptivas básicas, conceptos de confiabilidad y las propiedades de las distribuciones de por vida como exponencial, Weibull y lognormal. El material cubre el trazado de datos de confiabilidad, modelos de aceleración, análisis de datos de pruebas de vida, modelos de sistemas y mucho más. La tercera edición incluye un nuevo capítulo sobre análisis de confiabilidad bayesiano y cobertura ampliada y actualizada del modelado de sistemas reparables.

Tomando un enfoque práctico y orientado a ejemplos para el análisis de confiabilidad, este libro proporciona ilustraciones detalladas de la implementación del software y más de 150 ejemplos resueltos hechos con JMP, Minitab y varios programas de hojas de cálculo. Además, hay casi 300 figuras, cientos de ejercicios y problemas adicionales al final de cada capítulo, y material nuevo a lo largo.

El software y otros archivos están disponibles para descargar en línea.

Reseña del Libro

Información extraída y traducida del sitio web del libro en Amazon.

“He utilizado la segunda edición de este libro para un curso de Introducción a la confiabilidad durante más de 15 años. … La tercera edición … conserva las características que me gustaron de la segunda edición. Además, incluye gráficos mejorados … [y] ejemplos de software utilizado en la industria … Hay un nuevo capítulo sobre confiabilidad bayesiana y material adicional sobre trazado de datos de confiabilidad y análisis de sistemas reparables … El libro hace un buen y completo trabajo al explicar los conceptos básicos de confiabilidad, tipos de datos encontrados en la práctica y cómo tratar estos datos; trazado de datos de confiabilidad; y las distribuciones de probabilidad comunes utilizadas en el trabajo de confiabilidad, incluidas las motivaciones para su uso y áreas prácticas de aplicación … una excelente opción para un primer curso en confiabilidad. El libro también hace un buen trabajo de explicando temas más avanzados … el libro seguirá siendo una referencia de escritorio popular en la industria y un libro de texto para estudiantes de pregrado avanzado o de primer año de posgrado nts. “
―Journal of the American Statistical Association, junio de 2014

Sobre el Autor

Información extraída y traducida del sitio web del libro en Amazon.

El Dr. David C. Trindade es el director de mejores prácticas y miembro de Bloom Energy. Anteriormente fue un distinguido ingeniero principal en Sun Microsystems, director senior de calidad de software en Phoenix Technologies, miembro senior y director de confiabilidad y estadísticas aplicadas en Advanced Micro Devices, director mundial de calidad y confiabilidad en General Instruments e ingeniero asesor en IBM. También ha sido profesor adjunto en la Universidad de Vermont y la Universidad de Santa Clara, impartiendo cursos de análisis estadístico, confiabilidad, probabilidad y estadística aplicada. En 2008, recibió el premio Lifetime Achievement Award de la IEEE Reliability Society.

Tabla de Contenido

Información extraída y traducida del libro.

1. Estadística descriptiva básica.
2. Conceptos de confiabilidad.
3. Distribución exponencial.
4. Distribución de Weibull.
5. Las distribuciones normal y lognormal.
6. Trazado de datos de confiabilidad.
7. Análisis de datos multicensurados.
8. Modelos de aceleración física.
9. Modelos alternativos de confiabilidad.
10. Modelado de fallas del sistema: enfoque de abajo hacia arriba.
11. Control de calidad en confiabilidad: aplicaciones de distribuciones discretas.
12. Sistemas reparables Parte I: Análisis no paramétrico y procesos de renovación.
13. Sistemas reparables Parte II: Procesos de no renovación.
14. Evaluación de confiabilidad bayesiana.
15. Respuestas a ejercicios seleccionados.
16. Referencias.
17. Índice.

Conceptos de Confiabilidad

Extracto traducido del capítulo dos del libro.

Este capítulo presenta los términos y conceptos necesarios para describir y evaluar la confiabilidad del producto. Estos incluyen la función de confiabilidad o supervivencia; las funciones de peligro y peligro acumulativo; la tasa de fallas y la tasa promedio de fallas (AFR); la tasa de renovación; el tiempo medio hasta el fallo y el tiempo medio residual hasta el fallo; y la conocida curva de la bañera. Además, veremos los tipos de datos que un analista de confiabilidad generalmente obtiene de las pruebas de laboratorio o del entorno de un cliente (datos sin censura, censurados a la derecha y con múltiples censuras). Se incluyen tipos de datos menos comunes (censurados a la izquierda y truncados) para que estén completos.

Función de Confiabilidad

Los modelos teóricos de población utilizados para describir la vida útil de los dispositivos se conocen como “distribuciones de vida”. Por ejemplo, si estamos interesados en un tipo particular de microprocesador, entonces la población podría ser todas las vidas útiles obtenibles de microprocesadores de este tipo. Alternativamente, podríamos querer restringir nuestra población a solo microprocesadores de un fabricante específico fabricados durante un período de tiempo establecido. En cualquier caso, la función de distribución acumulativa (CDF) de la población se denomina distribución de vida. Si denotamos esta CDF por F (t), entonces F (t) tiene dos interpretaciones útiles:

1. F (t) es la probabilidad de que una unidad aleatoria extraída de la población falle en t horas.
2. F (t) es la fracción de todas las unidades de la población que fallan en t horas.

Gráficamente, F (t) es el área bajo la función de densidad de probabilidad f (t) a la izquierda de t. El área total bajo f (t) es la unidad (es decir, la probabilidad de falla se acerca a uno cuando t se acerca al infinito).

Dado que F (t) es una probabilidad, la región sombreada tiene un área igual a la probabilidad de que una nueva unidad falle en t horas de funcionamiento. Esta equivalencia de área a probabilidad se generaliza de manera que el área bajo f (t) entre dos líneas verticales dibujadas en el tiempo t1 y un tiempo posterior t2 corresponde a la probabilidad de que una nueva unidad sobreviva al tiempo t1 y luego falle en el intervalo entre t1 y t2. Esta área se puede obtener tomando toda el área a la izquierda de t2 y restando el área a la izquierda de t1, que es solo F (t2) – F (t1).

• F (t2) – F (t1) es la probabilidad de que una nueva unidad sobreviva hasta el tiempo t1 pero falle antes del tiempo t2.
• F (t2) – F (t1) también es la fracción de toda la población que falla en ese intervalo.

Dado que a menudo es útil centrar la atención en las unidades que no fallaron, o sobrevivientes, definimos la función de confiabilidad por:

R(t) = 1 – F (t)

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