技術者たちは、履帯型トラクターで早期に発生するトランスミッション故障はボールベアリングの故障が原因であると判断します。このボールベアリングの故障時間は、形状1.3、スケール1,000時間のワイブル分布に従っています。エンジニアは3台の再設計されたユニットを試験用に用意しており、0故障テストプランを用いて各ユニットのテスト期間を決定しなければなりません。エンジニアたちは、再設計されたボールベアリングの約63.2%が故障するまでの時間が1,000時間を超えていることを示したいと考えています。言い換えれば、再配線ボールベアリングのワイブル故障時間分布のスケールパラメータは1,000を超えます。
ゼロ失敗のテストプランは、最小のサンプルサイズとテスト時間を実現します。ただし、1回でも故障が発生すると、実証試験は不合格となり、期待する信頼性を達成できないという結論になります。詳細については、m故障試験と0故障試験の違いとは を参照してください。
- を選択します。
- 計算から 、 各ユニットに対する試験時間を選択します。
- サンプルサイズに、3と入力します。
- 許容される最大故障数に、0と入力します。
- 分布でワイブルを選択します。形状に、1.3と入力します。
- で 実証試験の目標、 を選択します 真のスケールパラメータはこの値を超えます。値に、1000と入力します。
- OK を選択します。
結果を解釈する
95%の信頼水準で、新しいシステムの尺度が1000時間を超えることを実証するために必要な試験時間は、998.906時間となります。
合格確率のグラフでは、0故障試験に合格する確率は、改善比が0から10に増えるにつれて着実に増加することが示されています。しかし、比率が10になっても、試験で合格する確率は80%強でしかありません。
（未知の）真の尺度パラメータが4000であったとすると、改善比は4000/1000=4となり、試験に合格する確率はほぼ61%となります。
この実証試験に合格する確率はさほど高くないため、改善比が非常に高くても、サンプルサイズまたは許容できる最大故障回数を増加させる場合があります。
実証試験計画
分布:ワイブル、形状 = 1.3
尺度の到達点 = 1000、実際の信頼水準 = 95%
試験計画
| 故障試験 | サンプルサイズ | 試験時間 |
|---|---|---|
| 0 | 3 | 998.906 |
