Qual é a diferença entre um teste de m falhas e um teste de 0 falhas?

Em um teste de m falhas, o teste de demonstração de confiabilidade é bem sucedido quando não ocorrem mais de m falhas. Os testes de m falhas mais comuns são o teste 0 falhas (m = 0) ou o teste 1 falha (m = 1).

Por exemplo, suponha que você esteja testando motores de cortadores de grama usando um teste de m falhas onde m = 3. O teste de confiabilidade será bem sucedido se não houver mais de 3 falhas em n sistemas idênticos testados independentemente e durante o mesmo espaço de tempo. Se houver mais de 3 falhas, o teste de confiabilidade falhará, o que significa que o sistema não atende ao requisito de confiabilidade que você deseja provar.

O planejamento para um teste de m falhas inclui determinar o tamanho amostral e a duração do teste para maximizar a chance de passar no teste de confiabilidade e provar os requisitos de confiabilidade. Ao escolher entre um teste de 0 falhas e um teste de m falhas (m>0), o plano de teste deve considerar as seguintes opções:

	Plano de teste de 0 falhas	Plano de teste de m falhas (m>0)
Tempo total sob teste	É possível reduzir a duração total do teste para itens altamente confiáveis.	É possível reduzir o tempo total sob teste caso você possa executar os testes sequencialmente. Por exemplo, se você estiver testando 3 unidades em um teste de 1 falha e as 2 primeiras unidades passam, não é necessário testar a terceira.
Praticidade	Não é prático quando você tende a ter pelo menos uma falha.	Pode não ser viável para unidades altamente confiáveis. Tem melhor chance de passar do que um teste de 0 falhas quando um experimento é marginalmente melhorado.
Verificação de suposições	Não permite a verificação dos pressupostos do experimento de teste: Não é possível estimar o parâmetro de forma (distribuição de Weibull) ou escala (outras distribuições) para comparação com o valor pressuposto. É possível estimar a escala (distribuição de Weibull ou exponencial) ou local (outras distribuições), mas a estimativa pode ser conservadora.	Permite a verificação dos pressupostos do experimento de teste. Você deve considerar diversas pressuposições ao usar um plano de teste de m falhas: Para a distribuição de Weibull você conhece o parâmetro de forma e deseja demonstrar o parâmetro de escala. Para a distribuição exponencial, você deseja demonstrar o parâmetro de escala. O parâmetro de forma é um. Para as distribuições de valor extremo, normal, lognormal, logística e loglogística, você conhece o parâmetro de escala e deseja demonstrar o parâmetro de local.