一、威布尔分析使用过程中的常见错误问题

        很多企业需要使用威布尔分析手段对产品的设计、试验、生产、工艺、售后等数据进行分析。通过威布尔分析获得产品的寿命分布特征，并进行对应的产品可靠性预测以及风险决策。威布尔分析非常实用，但是结合作者十多年的工程经验发现，威布尔分析也易于被误用。如何识别和避免常见错误对于准确有效地应用该技术至关重要。常见的威布尔分析使用的常见问题有：

        （1）直接使用未经验证的分布假设：一些使用者在使用威布尔分析工具进行分析时，常常不经过综合判断，直接使用威布尔分布作为默认的寿命分布进行分析。或者直接使用工具推荐的分布进行计算。由于选择的分布假设本身就错误了，分布模型与实际数据不完全相符，那么计算出来的结果可能是不准确的。这种在不进行拟合优度检验的情况下假设威布尔分布、不综合判断而直接计算的方法比较容易得到不准确的结论。

        （2）忽略删失数据：删失数据包括左删失、右删失、区间删失等（注：关于删失的概念可以查阅相关资料或者咨询我们）。只采集故障数据而丢弃删失数据，也是经常容易出现的问题。尤其是对于汽车、电子产品、航空航天产品、核能核电等高可靠产品，无论是试验或者实际使用过程中，数据采集周期内出现故障的数据较少，而删失数据占比非常高。当丢弃删失数据时，可能会在参数估计中引入偏差，通常会低估产品的实际寿命。这种做法可能导致后续的维护费用增加。

        （3）从小样本数据中得出强有力的结论：通过应用威布尔分析手段，从小样本中得出结论是可能的。但是，在使用过程中需要非常小心，避免根据这些结论做出关键决策。从小样本数据集中得出的参数估计具有较高的不确定性，应谨慎做出关键决策，需要了解小样本本身的局限性。

        （4）过度地依赖点估计结果：很多用户在进行威布尔分析时，根据故障数据计算得到了产品的可靠度、不可靠度、MTBF、失效率、PPM等结果。在使用这些计算结果时，很多用户只看点估计值，而不考虑参数估计的置信区间，这可能会导致对计算结果的过度自信。

        （5）过度地简化形状参数解释：很多用户在进行威布尔分析时，可能直接看最终的可靠度、MTBF、PPM等计算结果，而不关心比如威布尔分布的形状参数的信息。其实，形状参数β提供了比较多的深层次信息，这些信息而不仅仅是表示故障率的增加、减少或恒定，还提供了其他对故障机理、特征的深层次信息。

        （6）超出数据限制的外推：使用拟合的威布尔分布模型预测明显超出观测数据范围的故障特征可能会产生不可靠的结果。这也是比较常见的问题。关于该问题的详细信息，可咨询我们或者参阅相关资料。

        （7）其他。

        二、如何避免这些问题？

        若需了解更为详细的关于威布尔分析使用，可咨询我们。