¿Cuál es la diferencia entre una prueba de m fallas y una prueba de 0 fallas?

En un plan de pruebas de m fallas, la prueba de demostración de fiabilidad es satisfactoria si no se producen más de m fallas. Las pruebas de m fallas más comunes son la prueba de 0 fallas (m=0) o la prueba de 1 falla (m=1).

Por ejemplo, supongamos que usted está probando motores de podadoras de césped usando una prueba de m fallas donde m = 3. Su prueba de fiabilidad es satisfactoria si no se producen más de 3 fallas en n sistemas idénticos que se prueben de manera independiente y se sometan a pruebas de igual duración. Si se producen más de 3 fallas, su prueba de fiabilidad no pasa y el sistema no satisface los requisitos de fiabilidad que usted desea comprobar.

La planificación de una prueba de m fallas consiste en determinar el tamaño de la muestra y la duración de la prueba, con fin de maximizar la probabilidad de que la prueba de fiabilidad tenga un resultado satisfactorio y comprobar que se cumplan los requisitos de fiabilidad. Cuando tenga que elegir entre un plan de prueba de 0 fallas y un plan de prueba de m fallas (m>0), considere lo siguiente:
Plan de prueba de 0 fallas Plan de prueba de m fallas (m>0)
Tiempo total de la prueba ·Puede reducir el tiempo total de la prueba para elementos sumamente fiables. Puede reducir el tiempo total de la prueba si puede ejecutar las pruebas de manera secuencial. Por ejemplo, si está probando 3 unidades en una prueba de 1 falla y las 2 primeras unidades pasan, no tiene que probar la tercera unidad.
Practicidad No es práctica cuando lo más probable es que se produzca al menos una falla. Podría no ser adecuada para unidades sumamente fiables.

Tiene mayor probabilidad de pasar que una prueba de 0 fallas cuando se tiene un diseño ligeramente mejorado.

Verificación de los supuestos No permite verificar los supuestos del diseño de la prueba:
  • No puede estimar la forma (distribución de Weibull) ni la escala (otras distribuciones) para compararla con el valor supuesto.
  • Puede estimar la escala (distribución de Weibull o exponencial) o la ubicación (otras distribuciones), pero su estimación podría ser conservadora.
Permite verificar los supuestos del diseño de la prueba. Existen varios supuestos que debe considerar al usar un plan de prueba de m fallas:
  • Para la distribución de Weibull, usted conoce el parámetro de forma y desea demostrar el parámetro de escala.
  • Para la distribución exponencial, usted desea demostrar el parámetro de escala. El parámetro de forma es uno.
  • Para las distribuciones de valor extremo, normal, lognormal, logística y loglogística, usted conoce el parámetro de escala y desea demostrar el parámetro de ubicación.
Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.  Leer nuestra política