最近在尝试应用SR 332预计产品数据
我们有相似产品的很多历史数据,因此可以用SR 332中含现场数据的方法
首先,我假设我没有现场应用数据,直接用黑盒法预测,器件稳定期失效率是120fit;
我统计现场实际失效率是5100fit,差了40倍,差距很大;(标准与实际的偏差大是客观常见的现象)
然后我想用现场失效率修正黑盒方法,预计结果5200fit;与统计结果很近。
在应用过程我在想黑盒法与现场实际的差异,SR 332的预计分device和unit级别。先预计device级别,在unit级别把各device的失效率加起来,再整体乘以环境应用因子。我的环境参数因子是4,是可能导致偏差的原因。
可是,device级别的失效率预计参考现场失效率直接应用数据,没考虑unit级别预计时使用的环境因子。
这是我觉得SR 332中方法本身引用数据时的矛盾之处。假设我新系统与老系统一样,老系统有很多历史数据用来修正device级别的黑盒法,那么新系统预计的失效率和老系统实际的失效率相同。新系统在做unit级别的时候乘以环境因子,预计失效率比老系统高了几倍(与环境应用有关的倍数),明显错误。
可行的一个方法:引用现场数据时,现场失效个数f先除以unit级别的环境应用因子,再放到公式里计算。我的结果是device修正完1344fit,unit级别再乘以环境因子4结果是5378fit,偏差可接受,理论上也通。
各位同行,我的思路是否可行? |