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Insira seus critérios para Plano de teste de demonstração

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Insira as informações para desenvolver planos para um teste para demonstrar que somente um certo número de falhas ocorre em um determinado período de tempo de teste. As informações de planejamento podem vir de especificações de projeto, pareceres, pequenos estudos-piloto ou de outras fontes.

  1. Selecione o valor para a análise calcular. Se a análise calcular o tamanho das amostras, então as informações exigidas para o plano incluem quanto tempo testar cada unidade. Se a análise calcular os tempos de teste, então as informações necessárias para o plano incluem quantas unidades testar.
    • Tamanhos amostrais
    • Tempos de teste para cada unidade
  2. Insira o limite de tempo para o teste que se aplica a cada unidade ou o número de unidades disponíveis para testar.
    Observação

    Cada combinação de tamanho da amostra ou tempo de teste, com o número máximo de falhas permitidas, cria um único plano de teste. Talvez seja desejável criar vários planos de teste, inserindo-se vários valores para cada propriedade e, em seguida, comparando-se os resultados.
    • Tempos de teste para cada unidade
      Insira um ou mais valores para indicar o limite de tempo do teste.
    • Tamanhos amostrais
      Insira um ou mais valores para indicar o número de unidades disponíveis para teste.
  3. Em Número máximo de falhas permitido, insira um ou mais valores para indicar o número máximo de falhas que seu teste permite.

    A inserção de zero resulta no menor tamanho amostral e no teste de tempo. No entanto, se ocorrer apenas uma falha, o teste de demonstração falha e não é possível concluir que você tenha atingido a confiabilidade desejada. Para mais informações, acesse Qual é a diferença entre um teste de m falhas e um teste de 0 falhas?.
  4. Em Distribuição, selecione uma distribuição para modelar seus dados. Depois, insira o parâmetro para assumir para o plano de teste.

    Baseie sua decisão sobre a distribuição no conhecimento do processo ou em uma avaliação do ajuste da distribuição. Para mais informações, acesse Ajuste de distribuição para análise de confiabilidade.

    Ao testar um sistema redesenhado, você frequentemente pode usar um valor histórico para estimar o parâmetro de forma ou escala da distribuição. O valor histórico geralmente é uma boa estimativa porque o redesenho não afeta esse parâmetro.
    Cautela

    O valor do parâmetro é uma estimativa aproximada. Se, no entanto, a estimativa do parâmetro estiver muito distante do valor real do parâmetro, então o tamanho da amostra ou o tempo de teste para o plano de teste pode não ser preciso. Se você não tiver certeza do valor do parâmetro, considere repetir a análise do plano de teste usando uma faixa de valores prováveis para o parâmetro assumido. Os resultados das diferentes análises podem ajudar a determinar quão sensível é o tamanho da amostra ou o tempo de teste ao valor assumido do parâmetro.
    Distribuição Parâmetro
    Weibull Forma: Insira um valor maior que 0 para o parâmetro shape. Um valor de 1 torna a distribuição de Weibull equivalente à distribuição exponencial.
    Exponencial N/D
    Outras distribuições Valor da escala: Insira um valor maior que 0 para o parâmetro da escala.
  5. Em Objetivo do teste de demonstração, selecione o critério a ser usado para o teste. Depois, insira os valores mínimos para que o teste seja aprovado.
    Como todos os objetivos têm expressões equivalentes, a escolha geralmente se relaciona à forma mais conveniente de expressar os requisitos. Por exemplo, para uma distribuição de Weibull com parâmetro de forma 4, os seguintes produzem o mesmo plano de teste:
    • Um verdadeiro 5º percentil que ultrapassa 4.759
    • Um parâmetro de escala que ultrapassa 10.000
    Os intervalos das escalas na gráfica de probabilidade de aprovação diferem conforme especificações que produzem o mesmo plano de teste.
    O percentil verdadeiro para um dado percentual excede esse tempo
    Especifique o percentual máximo de unidades que falham antes do prazo especificado para atender aos requisitos. Por exemplo, o requisito para um combustor de motor turbina é de 2.000 ciclos para levar a um máximo de 1% de falhas.
    A verdadeira confiabilidade para um determinado tempo excede essa proporção
    Especifique a proporção de unidades que sobrevivem e quanto tempo elas sobrevivem para atender aos requisitos. Por exemplo, a necessidade de um combustor de turbina é que uma proporção de 0,99 sobreviva por mais de 2.000 ciclos.
    O tempo médio até a falha (MTTF) real excede esse valor
    Especifique o MTTF mínimo que atenda aos requisitos. Por exemplo, o requisito para um combustor de motor turbina é que o MTTF seja maior que 10.000 ciclos.
    O parâmetro de escala verdadeira excede este valor
    Essa opção está disponível quando a distribuição é Weibull ou Exponencial.
    Especifique o valor mínimo do parâmetro que atenda aos requisitos. Por exemplo, o requisito para um combustor de motor turbina é que o parâmetro de escala de uma distribuição exponencial seja maior que 10.000.
    Para uma distribuição de Weibull, o parâmetro da escala é aproximadamente o percentil 63,2. Para a distribuição exponencial, o parâmetro de escala é o tempo médio até a falha (MTTF), assim como o percentil 63,2.
    O parâmetro de localização verdadeira excede este valor
    Essa opção está disponível quando a distribuição não Weibull é ou Exponencial.
    Especifique o valor mínimo do parâmetro que atenda aos requisitos. Por exemplo, o requisito para um combustor de motor turbina é que o parâmetro de localização para uma distribuição lognormal seja maior que 9,21
    Para a distribuição normal, o parâmetro de localização é igual ao tempo médio até a falha (MTTF). A interpretação do parâmetro de localização depende da distribuição. Uma distribuição normal com parâmetro de localização de 10.000 e uma distribuição lognormal com parâmetro de localização de 9,21 apresentam percentis 50 semelhantes.
  6. Em Nível de confiança, introduza um nível de confiança entre 0 e 100. Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. O nível de confiança afeta o risco de chegar a uma conclusão incorreta.
    • Um nível de confiança mais baixo, como 90%, pode reduzir o tamanho da amostra ou o tempo de teste exigido para o teste. No entanto, um nível mais baixo aumenta o risco de concluir incorretamente que o sistema atende ao objetivo de confiabilidade. Para um nível de confiança de 90%, o risco desse erro é de 10%.
    • Um nível de confiança mais alto, como 99%, diminui o risco de concluir incorretamente que o sistema atende à meta de confiabilidade. No entanto, o teste pode exigir um tamanho amostral maior ou um tempo de teste mais longo. Para um nível de confiança de 99%, o risco desse erro é de 1%.
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