센서에 대해 매우 낮은 오류율을 테스트하여 (100 만 번의 시도에서 1 오류를 초과하지 않음) 시연하려고합니다. 실험을 수행 할 시간이 제한되어 있으므로 약 4,000 번 이상 시도 할 수 없을 것으로 예상됩니다. 4,000 번의 시도에서 한 번의 오류만으로도 하한이 0.000001보다 큰 오류율에 대해 95 % 신뢰 구간을 생성하므로 센서가 요구 사항을 충족하지 못한다는 것을 보여주는 문제는 없습니다. 4,000 번의 시도에서 0 개의 오류가 여전히 0.000001보다 큰 하한을 초래하기 때문에 요구 사항을 충족한다는 것을 보여주는 것이 문제입니다. 어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다.
답변:
이는 만큼 낮은 고장률을 가질 수있는 최신 구성 요소 또는 시스템에서 일반적으로 발생하는 문제 입니다. 이를 해결하려면 가정을하고 모델을 작성하거나 다른 형식의 데이터를 통합해야합니다.
INL의 Lee Cadwallader는 다음 과 같이 썼다 .
설계 단계의 구성 요소와 같은 구성 요소에 대한 운영 경험 데이터가없는 경우 분석가는 다음과 같은 몇 가지 옵션을 갖습니다.
분해 — 구성 요소를 구성 요소로 분해 한 다음 핸드북 고장률을 부품에 할당합니다. 해석자가 부품 데이터의 정확성을 확신하는 경우이 기술은 지루하지만 유용합니다. 부품의 데이터가 정확하지 않으면 다른 기술을 사용해야합니다.
분석가 판단 — 시스템 가용성 요구 사항을 기반으로 역 추정을 요구하거나 해당 구성 요소 클래스의 일반적인 고장률에 대한 엔지니어링 판단을 요구할 수 있습니다.
전문가 의견 — 주체 전문가로부터 질적 의견을 얻고이를 결합하여 크기 차 실패율을 개발합니다.
구성 요소 별 기술 (예 : 배관을위한 Thomas 방법)
구성 요소 고장률 설명서에서 알 수 있듯이 분해는 전자 부품에 자주 사용됩니다 .
다른 자료에 따르면 업계 데이터 또는 경험을 사용하여 데이터를 테스트하거나 대신 테스트 할 수 있습니다.
Weibull.com에서 논의 된 다른 기술은 다음과 같습니다.
구성품의 마모 시간을 평가하기 위해 장기 테스트가 필요할 수 있습니다. 경우에 따라 100 % 듀티 사이클 (하루 24 시간 도로 마모 시뮬레이터에서 타이어를 작동)은 몇 달 안에 유용한 수명 테스트를 제공 할 수 있습니다. 다른 경우, 실제 제품 사용은 하루 24 시간이며 듀티 사이클을 가속화 할 방법이 없습니다. 테스트 시간을 단축하기 위해 높은 수준의 물리적 스트레스가 필요할 수 있습니다. 이것은 QALT (Quantitative Accelerated Life Testing)라고하는 신 뢰성 평가 기법으로, 테스트 할 재료의 물리 및 엔지니어링을 고려해야합니다.
주의 할 점으로이 문제와 금융 시스템의 소행성 파업 및 치명적인 실패와 같은 다른 희귀 한 사건을 추정 하는 것 (Taleb의 "검은 백조") 과 밀접한 관계가있는 것으로 보입니다 . . 후자의 비율은 과소 평가되었다.
일반적으로 말하면 할 수 없습니다. 테스트 만으로 오류율 을 증명할 수 있다고 주장하는 기술에 매우주의를 기울일 것입니다 . 이러한 종류의 기술은 종종 독립성을 가정하는 곳에서 신뢰할 수있는 검증 방법이 없습니다 : 그것은 단지 믿음의 도약 일뿐입니다. 이러한 종류의 잘못된 추론은 안전에 중요한 시스템 세계에서 심각한 실패를 초래했습니다.
예를 들어, 상황의 물리학에 대한 것을 고려하여 제한된 수의 테스트를 사용하여 원하는 수준의 신뢰성을 입증 할 수있는 특별한 경우가있을 수 있습니다. 그러나 그것들은 드물며 그러한 추론은 연약합니다.