我最近在 ALT 2012 這是一次關於可靠性的會議，由INSA雷恩在法國主持，我在那裡學習物理。我向會議組織者致意，他看了我一眼，似乎感到困惑。他曾經教過我一段時間，只記得我作為一名學生。他努力以不同的方式看到我。
該主題再次出現在關於退化分析的討論中。會議期間的一次演講由William Q. Meeker博士主講加速重複測量降級測試 。另一個是由Chris Gotwalt博士提供的，他是導演 JMP 統計研究與發展。Chris的團隊在JMP的Analyze菜單下開發平台。Chris本人為該產品做出了許多貢獻，開發了像Neural平台這樣的平台以及用於擬合許多統計模型和構建最佳設計實驗的基礎數值算法。
克里斯的論文展示瞭如何使用非線性模型的組合精確地模擬太陽能電池板的退化。講述一個令人信服的故事，克里斯分享了他的思考過程並非常好地解釋瞭如何使用指數衰減和正弦波與時間平方根的組合導致準確的預測。
該模型僅在觀察一年後就可以準確地預測，使用太陽能陣列生命早期的數據，這些數據通常在降解分析中被拋出。像Chris所提供的準確的早期預測模型可以被太陽能技術製造商用於預測保修退貨，並且他們的客戶可以提前計劃更換降解電池。
然而，我所談到的一些物理學家對此有一個問題，因為所使用的模型不是基於任何特定的物理理論，而是基於描述現象的經驗模型。我認為這些不同的方法不需要彼此對立，而應該被看作是看待同一事物的不同方式。他們似乎也很困惑！
