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如何用加速测试的失效来预估产品未来的失效

目前我们公司对于新产品都会进行ELT(early life test)环境温度:40度,湿度:80%,测试数量一般5-10台,由于电子产品寿命一般都很长往往只能收集到一两台的失效时间,这么有限的数据该如何去预估产品未来的失效呢?有没有哪位高手有高招啊能不能指点指点啊!

例子:10台19寸TV加温了1872小时有一台死机,2016HRS又死机了一台,这么有限的数据该如何分析, minitab有什么选项可用来分析吗?
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cf2010 (威望:2)

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可以借助一些威布尔的计算工具来计算产品的寿命相关的数据
你失效数据太少,不能直接用威布尔两参数来分析,只有1、2个失效估计的β可信度太低,置信区间会很大
如需要较为精确求解的话,需要知道先验参数β,再用威布尔贝叶斯模型来求解
MLE威布尔估算法.gif

bayes估值工具.gif

 

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