Получение ответов, прежде чем вы закончите. Почему люди всегда так нетерпеливы? Почему они не могут просто подождать, пока тестирование будет завершено, прежде чем они просят ответы? Я полагаю, это просто человеческая природа, как я слышал, что вопрос в любое время я принимал участие в программах испытания на надежность. И, хотя мы знали бы гораздо больше, если мы ждали больше данных, чтобы валяться в, Есть моменты, что мы можем оценить, где наш проект стоит на основе частичных результатов теста.
Подумайте об этом. Вы, наверное, заметили, что в медицинских исследованиях иногда (редко), только немного в многолетнем расследовании эффективность некоторых наркотиков, медицинские процедуры, или устройство, испытания остановлены. Это потому, что достаточно статистические данные были собраны, чтобы определить, что препарат или процедура вредных или чрезвычайно полезным. Это замечательные результаты приходить так рано. Исследователи тратят огромное количество усилий для обеспечения того, чтобы они проектируют испытания включают нужное количество людей и право времени, чтобы определить ответ. Этика требует, чтобы эксперименты не проводятся на себя слишком много людей на слишком долгий период времени. Итак, что это говорит нам о том, что частичная статистика текущих испытаний может быть в состоянии предоставить нам важную информацию.
Позвольте мне описать идеальную ситуацию, в которой вы, возможно, придется дать ответ на частичные результаты теста. Многие ситуации могут предоставлять еще меньше сведений, составляющих предоставление любой ответ чрезвычайно слабыми в лучшем случае на основе вашего доверия к себе как надежность аналитик. Скажем, мы тестируем совокупности единиц (20) в ускоренные испытания на надежность. На эквивалентной жизни 27 циклов из 100, 6 ед нашей общей сложности 20 не увенчались успехом. Из нашего предыдущего тестирования мы ожидаем бета-коэффициент формы Вейбулла около 2,4, и наши наработки на отказ данных построены на экспоненциальный график согласуется с этим ( смотрите эту страницу для примера ). Этот фактор будет источником неопределенности, пока тест завершен. И, конечно, мы предполагаем, что наш тест спроектирована правильно.
Теперь, используя стандартные методы Six Sigma ( по крайней мере основные из них ), наши данные не добавить до много. Ни одно подразделение завершило испытание успешно, и поэтому нам придется немного, чтобы сказать о том, какой-либо прибор может даже выжить продолжительность испытания. Но мы можем соответствовать нашим данным к кривой распределения Вейбулла с учетом нашего процентов не смогли значения в данный момент времени, и наши Предполагается, бета-стоимости. Опять же, это не будет точно соответствовать тому, что мы вычислим в конце, но он может дать полезную информацию на этом промежуточном этапе.
Использование бесплатный калькулятор Вейбулла доступны на этом сайте, я обеспечиваю мою входных значений и анализ результатов. Это отличная возможность проверить чувствительность результатов к входам, так как наша информация носит неопределенный на данном этапе. Изменение входов на 10% до 15% и со ссылкой на предварительные результаты в виде диапазона значений на основе дисперсии, что может предоставить больше уверенности, что у вас есть по крайней мере определены области возможных значений конца. На рисунке ниже показаны результаты, полученные из калькулятора. 
Как видите, наши результаты показывают, что 99,97% нашего подразделения будут не удалось до 100 циклов, со средним временем наработки на отказ около 42 циклов. Это не очень хорошая ситуация. Мы бы посоветовали сейчас, чтобы остановить проверки и улучшения нашего дизайна, хотя 70% наших подразделений теста работают отлично. В этом случае, у нас есть достаточно данных, на этой стадии процесса, чтобы сделать выводы. Если мы продолжили тест, правда, мы сможем сделать еще больше выводов и выполнения более глубокого анализа, но зачем, когда мы знаем конец истории.
