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Berechnung der Zuverlässigkeit mit Partial Test-Ergebnisse
Von Jeremy Gernand | 14. Mai 2008
Erste Antworten, bevor Sie fertig sind. Warum sind die Leute immer so ungeduldig? Warum können sie nicht nur, bevor der Test abgeschlossen ist, bevor sie nach Antworten verlangen warten? Ich glaube, es ist nur die menschliche Natur, wie ich diese Frage jedes Mal wenn ich wurden in Zuverlässigkeitsprüfung Programme beteiligt gehört haben. Und obwohl wir viel mehr, wenn wir warteten, um weitere Daten zu rollen würde wissen, gibt es Zeiten, die wir zu bewerten, wenn unser Projekt auf der Grundlage der Ergebnisse Teilprüfung steht.
Think about it. Sie haben wahrscheinlich bemerkt, dass in der medizinischen Studien manchmal (selten) nur kurze Zeit in eine Multi-Jahres-Untersuchung über die Wirksamkeit einiger Arzneimittel, medizinische Verfahren oder eine Vorrichtung der Studie wird angehalten. Das liegt daran, genügend Statistiken gesammelt haben, um festzustellen, dass das Medikament oder Verfahren schädlich ist oder sehr förderlich gewesen ist. Das sind bemerkenswerte Ergebnisse kommen so früh. Forscher verbringen eine große Menge von Anstrengungen, um sicherzustellen, dass die Studien-Design sind sie die richtige Menge der Menschen und die richtige Länge der Zeit, eine Antwort zu bestimmen. Ethik verlangen, dass Versuche sind nicht auf zu viele Personen durchgeführt werden über einen zu langen Zeitraum. Also, was dieser sagt uns, dass teilweise Statistiken aus einer laufenden Prüfung der Lage sein, uns wichtige Informationen liefern könnte.
Lassen Sie mich beschreiben die ideale Situation, in der Sie eine Antwort auf Teilprüfung Ergebnisse zu liefern haben. Viele Situationen können vorsehen, noch weniger Daten, die die Übermittlung der Antwort extrem dünn am besten auf der Grundlage Ihrer Glaubwürdigkeit als Zuverlässigkeit Analytiker. Nehmen wir an, wir testen zurzeit eine der Einheiten (20) in einem Accelerated Life Test. Auf den Gegenwert Leben der 27 Zyklen von 100, 6 Einheiten unserer insgesamt 20, sind gescheitert. Nach unseren bisherigen Tests haben wir eine Beta-Weibull-Formparameter von rund 2,4 erwarten, und unsere Zeit zum Scheitern gezeichneten Daten auf der exponentiellen Kurve ist mit dem (auf dieser Seite finden Sie ein Beispiel in Einklang). Dieser Faktor wird eine Quelle der Unsicherheit, bis der Test abgeschlossen ist. Und natürlich gehen wir davon aus, dass unser Test richtig ausgelegt ist.
Nun kann mit Standard-Six Sigma-Techniken (zumindest die grundlegenden diejenigen), gehen unsere Daten möglicherweise nicht zu viel. Keine Einheit hat den Test erfolgreich abgeschlossen, und so werden wir wenig zu sagen, ob oder nicht, jede Einheit auch die Dauer der Prüfung überleben kann. Aber wir können unsere Daten in ein Weibull-Verteilung Kurve gegeben Prozent unserer Werte passen nicht zu einem bestimmten Zeitpunkt und unseren angenommen Beta-Wert. Auch hier wird das nicht exakt das, was wir am Ende zu berechnen, aber es kann nützliche Informationen in diesem Zwischenstadium geben.
Mit dem kostenlosen Weibull-Rechner auf dieser Website stelle ich meine Eingabewerte und Überprüfung der Ergebnisse. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, die Empfindlichkeit der Ergebnisse auf Ihre Eingaben zu testen, wie unsere Informationen sind zu diesem Zeitpunkt ungewiss. Durch Variation der Eingaben um 10% auf 15% und unter Angabe der vorläufigen Ergebnisse einer Reihe von Werten auf, dass die Varianz ausgehend kann mehr Vertrauen, dass Sie zumindest identifiziert Bereich der wahrscheinlich Ende Werte. Das Bild unten zeigt die Ergebnisse des Rechners erhalten. 
Wie Sie sehen können, zeigen unsere Ergebnisse, dass 99,97% der Anteile vor 100 Zyklen gescheitert wäre, mit einer Mean Time Between Failures von etwa 42 Zyklen. Das ist keine gute Situation. Wir würden uns jetzt empfohlen, den Test zu stoppen und unser Design zu verbessern, auch wenn 70% unserer Test-Einheiten in Betrieb sind perfekt. In diesem Fall, wir haben genügend Daten in dieser Phase des Prozesses zu Schlussfolgerungen zu gelangen. Wenn wir die Prüfung fortgesetzt, es ist wahr, würden wir in der Lage, noch mehr Schlussfolgerungen zu ziehen und weitere Analysen durchzuführen, aber warum, wenn wir wissen, das Ende der Geschichte zu gehen.
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