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Cálculo de confiabilidade com resultados de teste parcial
Por Jeremy Salmenmaki | 14 de maio de 2008
Obtendo respostas antes de terminar. Porque as pessoas estão sempre tão impaciente? Por que não podem simplesmente esperar até que o teste está completo antes de pedir respostas? Eu suponho que é apenas a natureza humana, como eu já ouvi essa pergunta alguma vez estive envolvido em programas de testes de confiabilidade. E, embora nós sabemos muito mais, se esperou por mais dados para rolar dentro, há momentos em que podemos avaliar em que nosso projeto está na base dos resultados dos testes parciais.
Pense nisso. Você já deve ter percebido que nos ensaios médicos às vezes (raramente) um pouquinho em um multi-ano de investigação sobre a eficácia de algumas drogas, procedimento médico ou outro dispositivo do julgamento está parado. Isso é suficiente porque as estatísticas foram coletadas para a determinação de que a droga ou procedimento é extremamente prejudicial ou benéfica. Esses resultados são notáveis para vir tão cedo. Os pesquisadores gastam uma grande quantidade de esforço para assegurar que os ensaios de design que incluem o direito quantidade de pessoas eo tamanho correto de tempo para determinar uma resposta. Demanda de Ética que as experiências não são realizadas muitas pessoas durante um período demasiado longo de tempo. Então, o que isso nos diz é que as estatísticas parciais de um ensaio em curso pode ser capaz de nos fornecer informações importantes.
Deixe-me descrever a situação ideal em que você pode ter que dar uma resposta nos resultados do teste parcial. Muitas situações podem fornecer dados muito menos tornar a prestação de qualquer resposta extremamente tênue na melhor das hipóteses com base em sua credibilidade como analista de confiabilidade. Digamos que estamos testando uma população de unidades (20) em um teste de vida acelerado. Na vida equivalente a 27 ciclos de 100, 6 unidade de nosso total de 20 fracassaram. De nossos testes anteriores, espera-se uma forma beta Weibull fator de aproximadamente 2,4, e nosso tempo a falência dados plotados no gráfico exponencial é coerente com isso (veja esta página para um exemplo). Este factor será uma fonte de incerteza até que o teste está concluído. E, claro, estamos assumindo que o nosso teste é projetado corretamente.
Agora, usando técnicas padrão seis sigma (pelo menos os básicos), nossos dados não somam muito. No única unidade completou o teste com sucesso, e por isso vamos ter pouco a dizer sobre se deve ou não qualquer unidade pode até sobreviver a duração do teste. Mas, podemos ajustar os nossos dados para uma curva de distribuição de Weibull dada a nossa falha por cento os valores em um determinado ponto no tempo e no nosso valor beta assumido. Novamente, isso não vai coincidir exatamente com o que nós calculamos no final, mas pode fornecer informação útil nesta fase intermediária.
Usando a calculadora livre Weibull disponíveis neste site, eu forneço meus valores de entrada e análise dos resultados. Esta é uma excelente oportunidade para testar a sensibilidade dos resultados de suas entradas, com a nossa informação é incerto nesta fase. Variando as entradas por 10% a 15% e citando os resultados preliminares de uma escala de valores com base na variação que pode fornecer mais confiança que você tem pelo menos identificou a região os valores final provável. A imagem abaixo mostra os resultados obtidos com a calculadora. 
Como você pode ver, nossos resultados indicam que 99,97% das nossas unidades não seria antes de 100 ciclos, com um tempo médio entre falhas de cerca de 42 ciclos. Isso não é uma boa situação. Estaríamos agora aconselhados a suspender a testar e melhorar o nosso projeto, apesar de 70% de nossas unidades de teste estão funcionando perfeitamente. Neste caso, nós temos dados suficientes, nesta fase do processo para tirar conclusões. Se continuássemos o teste, é verdade, seríamos capazes de fazer conclusões ainda mais e realizar mais análises, mas por que ir em quando nós sabemos que o fim da história.
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