순차 테스트순차적 테스트에 익숙한 사람이 있습니까?
온도에 대한 신뢰성 테스트를 실행한다고 상상해 보세요.3가지 다른 온도에서 부품 테스트를 완료한 후 데이터를 분석합니다.내 목표는 표준보다 높은 사용 조건(예: 100C에서 1E5시간)에서 MTTF에 LCB를 두는 것입니다.불행하게도 내 데이터를 분석한 결과 CB가 너무 넓고 LCB가 너무 낮아 내 목표보다 낮다는 사실을 발견했습니다.더 많은 부품을 테스트하거나 더 높은 온도에서 테스트하고 싶은 유혹을 느낄 수도 있습니다.더 많은 테스트를 실행한 후 새 LCB를 계산하여 목표를 달성한 경우 이 테스트를 순차적으로 수행했다는 점을 고려해야 합니까? LCB에 대한 유의 수준은 처음과 동일합니까, 아니면 더 많은 테스트 수준을 추가했으므로 변경해야 합니까?
JMP에서는 이와 같은 순차적 테스트를 고려합니까? 그런 추가 기능에 대해 들어본 사람이 있나요?
답: 순차 테스트@charlie_whitman 흥미로운 질문입니다. 귀하가 설명하는 상황에서는 조정을 할 필요가 없다고 생각합니다. 목표는 해당 추정에 대해 원하는 불확실성을 사용하여 관심 매개변수를 추정할 수 있을 만큼 충분한 정보를 수집할 수 있는 것이기 때문입니다.
그러나 어떤 사람들은 이것을 "규정 준수 테스트"로 볼 수도 있습니다. 하지만 당신이 설명하는 경우는 아닌 것 같습니다.
답: 순차 테스트샘, 응답해 주셔서 감사합니다.규정 준수 테스트로 쉽게 전환될 수 있다고 생각합니다.목표를 달성한 후 경영진은 "우리는 목표를 달성했습니다!"라고 말할 수 있습니다.테스트를 중단하세요!"
그 상황을 처리하는 적절한 방법은 무엇입니까?
답: 순차 테스트규정 준수 문제에 대한 테스트는 수십 년 전에 제약 산업의 문제였습니다. 사양을 벗어난 결과가 생성되었을 때 일부 제약 제조업체가 수행하는 작업은 다시 테스트/측정하고 전체 평균이 사양 내에 있을 때까지 계속하거나 더 나쁜 경우 결과를 얻은 후 이전 데이터를 버리는 것이었습니다. 사양 내 결과. 이는 더 이상 허용되지 않으며 FDA는 해당 문제에 대한 구체적인 지침을 만들었습니다. 현재 대부분의 회사는 OOS 결과를 처리하기 위한 구체적인 절차를 마련하는 것입니다. 여기에는 측정 오류에 대한 구체적인 근본 원인이 발견되지 않는 한 이전 데이터를 버리지 않고, 측정 이상값 제거를 위한 특정 규칙을 마련하고, 재테스트 및 테스트를 제한하는 것이 포함됩니다. 마지막에 모든 결과의 전체 평균.
귀하의 경우 해당 문제가 법적 또는 규정 준수 문제가 아닌 경우 다음을 권장합니다.
- 목표를 달성하기 위해 연구를 설계하고 실행하는 방법에 대한 신중한 프로세스
- 최종 결과의 원하는 정확도(즉, 원하는 신뢰 구간 폭)를 얻을 수 있도록 테스트할 적절한 항목 수를 결정합니다. 하지만 고장 시간 단축 연구를 위해 이것이 얼마나 쉬운지는 잘 모르겠습니다.
- 설명하는 상황을 처리하기 위해 미리 지정된 규칙/절차 또는 프로토콜(예: MTTF가 목표를 달성했지만 신뢰 구간이 너무 넓음)
