可靠性验证试验规划、优化及评估方法
产品设计与研发过程中，在投入市场之前，需要开展系统验证试验以验证其可靠性。根据经典统计理论，对于高可靠性的产品来说，需要大量的试验样本进行产品的可靠性验证试验。问题主要是，根据经典统计理论进行可靠性验证试验设计时，没有充分使用产品研发过程中的所有可用的数据，例如产品的组件的测试、试验验证数据。另外，我们开展产品层级的可靠性验证试验的成本相对较高，而组件层级的可靠性试验成本相对较低，且在研发过程中，组件级别在研发过程中开展了较多的测试、验证试验，这些数据可以综合利用，作为系统验证试验的先验数据。
为此，宝顺推出了产品可靠性综合验证试验规划、优化及评估方案，该方案采用先进的贝叶斯方法，综合利用产品的组件层级的数据，在保障产品可靠性验证的可信性基础上，降低产品的可靠性验证样本，优化可靠性验证工作流程，加快产品投入市场的进度，提升产品市场竞争力。
宝顺的产品可靠性综合验证试验规划、优化与评估方案：
步骤一：收集设计分析过程中的组件可靠性信息
组件可靠性信息的收集较为多渠道，如果使用的组件是老产品的组件，则可以从保修信息、使用信息中获得；如果是一种新组件，可以从验证试验、环境试验或者应力强度试验中获得。
步骤二：组件寿命测试
组件的寿命测试，相应的技术方法较为成熟。当测试完成后，可以使用三参数的威布尔分布进行组件的寿命分布拟合与评估。
步骤三：组件可靠性评估
根据组件寿命测试，获得组件的先验分布，并计算出组件的寿命后验分布。
步骤四：获得组件可靠性
这步工作的目的，是针对有需要统计组件可靠性数据而定的，比如有些公司除了了解产品的可靠性，还想了解底层的组件的可靠性。
步骤五：获得产品的可靠性先验分布
实施上述流程时，需要根据设计寿命
的数据进行推算。
步骤六：产品可靠性验证目标
制定可靠性验证试验，必须明确产品可靠性验证目标。
步骤七：设计产品可靠性验证试验计划
当我们知道了产品的先验分布后，我们可以进行产品的可靠性试验计划。试验样本数量按下表取。
|
先验R |
0.5 |
0.6 |
0.7 |
0.8 |
0.9 |
0.95 |
0.96 |
0.97 |
0.98 |
0.99 |
|
|
置信度C=0.8 |
0.5 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
0.6 |
3 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
0.7 |
4 |
4 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
0.8 |
7 |
7 |
6 |
3 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
|
|
0.9 |
15 |
15 |
15 |
14 |
3 |
3 |
3 |
3 |
2 |
2 |
|
|
0.95 |
31 |
31 |
31 |
31 |
28 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
|
0.99 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
159 |
156 |
139 |
3 |
|
|
置信度C=0.9 |
0.5 |
3 |
2 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
0.6 |
4 |
3 |
3 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
|
|
0.7 |
6 |
6 |
4 |
3 |
3 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
|
|
0.8 |
10 |
10 |
9 |
5 |
4 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
|
0.9 |
21 |
21 |
21 |
21 |
6 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
|
|
0.95 |
44 |
44 |
44 |
44 |
43 |
7 |
7 |
6 |
6 |
6 |
|
|
0.99 |
229 |
229 |
229 |
229 |
229 |
229 |
229 |
228 |
219 |
8 |
|
步骤八：产品可靠性验证试验
根据试验样本数量要求，进行可靠性验证试验。
步骤九：产品可靠性评估
计算产品可靠性。