Obtenir des réponses avant que vous avez terminé. Pourquoi les gens sont toujours aussi impatient? Pourquoi ne peuvent-ils simplement attendre que le test est terminé avant de demander des réponses? Je suppose que c'est juste la nature humaine, comme je l'ai entendu cette question chaque fois que j'ai été impliqué dans les programmes de tests de fiabilité. Et, bien que nous en savons beaucoup plus si nous attendions plus de données à rouler dedans, il ya des moments que l'on peut évaluer où se trouve notre projet sur la base des résultats des tests partiels.
Pensez-y. Vous avez probablement remarqué que dans les essais médicaux, parfois (rarement), juste un peu de temps dans une enquête pluriannuelle sur l'efficacité de certains médicaments, acte médical, ou d'un dispositif de l'essai est arrêté. C'est parce que suffisamment de statistiques ont été recueillies afin de déterminer que la drogue ou la procédure est nuisible ou extrêmement bénéfique. Ce sont des résultats remarquables à venir si tôt. Les chercheurs passent une grande quantité d'effort pour s'assurer que les épreuves qu'ils comprennent la conception de la bonne quantité de personnes et de la bonne longueur de temps pour déterminer une réponse. Éthique de la demande que les expériences ne sont pas effectuées sur un trop nombreuses personnes sur une trop longue période de temps. Alors, qu'est-ce que cela nous dit est que les statistiques partielles d'un test en cours peut être en mesure de nous fournir des informations importantes.
Permettez-moi de décrire la situation idéale dans laquelle vous pouvez avoir à fournir une réponse sur les résultats des tests partiels. De nombreuses situations peuvent fournir même des données moins rendre la prestation de toute réponse extrêmement ténu, au mieux, en fonction de votre crédibilité en tant qu'analyste de fiabilité. Disons que nous testons une population d'unités (20) dans un test de vieillissement accéléré. À la vie équivalent de 27 cycles sur 100, 6 unités de notre total de 20 ont échoué. De nos tests précédents, nous nous attendons à un facteur de Weibull beta forme d'environ 2,4, et notre temps à l'échec de données tracées sur le graphe exponentielle est conforme à celle ( voir cette page pour un exemple ). Ce facteur sera une source d'incertitude jusqu'à ce que le test est terminé. Et, bien sûr, nous supposons que notre test est correctement conçu.
Maintenant, en utilisant la norme techniques Six Sigma ( au moins ceux de base ), nos données ne correspond pas à grand-chose. Aucune unité n'a réussi le test, et ainsi nous aurons peu à dire si oui ou non une unité peut même survivre à la durée de l'épreuve. Mais, nous pouvons adapter nos données à une courbe de distribution de Weibull pour cent compte tenu de notre échec valeurs à un moment donné et notre valeur bêta supposé. Encore une fois, ce ne sera pas correspondre exactement à ce que l'on calcule à la fin, mais il peut fournir des informations utiles à ce stade intermédiaire.
Utilisation de la calculatrice de Weibull gratuitement disponibles sur ce site, je vous propose mes valeurs d'entrée et examiner les résultats. Ceci est une excellente occasion de tester la sensibilité des résultats à vos entrées, comme nos informations sont incertaines à ce stade. Varier les entrées de 10% à 15% et en citant les résultats préliminaires que toute une gamme de valeurs fondé sur la variance peut fournir plus de confiance que vous avez au moins identifié la région de la fin probable des valeurs. L'image ci-dessous montre les résultats obtenus à partir de la calculatrice. 
Comme vous pouvez le voir, nos résultats indiquent que 99,97% de nos unités serait échoué avant 100 cycles, avec un temps moyen entre deux pannes d'environ 42 cycles. Ce n'est pas une bonne situation. Nous serions avisés maintenant pour stopper l'épreuve et d'améliorer notre design, même si 70% de nos unités de test fonctionnent parfaitement. Dans ce cas, nous ne disposons de données suffisantes à ce stade du processus de tirer des conclusions. Si nous avons continué le test, il est vrai, nous serions en mesure de tirer des conclusions encore plus et d'effectuer une analyse plus approfondie, mais pourquoi aller sur le moment où nous connaissons la fin de l'histoire.
