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ALTA 6 PRO

[下载 ALTA 6 Example File (*.ra6)]

背景
某消耗品(如. 漱口水、洗发水等）由三个主要因子构成(A, B，C)，其某一属性(如 浓度)可能随时间或不随时间变化，该属性可定量测量，测量值需在指定范围内才不失效。三个因子之间没有依赖关系,可单独分析。

目标
产品的shelf life为24个月。要求通过实验确定给定样品在达到/超过这个时间之后是否失效。

实验和数据
随机抽取40个样品在正常使用条件下存储。在第3, 6, 9和12月，取出10个样品并测量，每个因子各个时期的测量值如下：

Table 1	Table 2
Table 3	Table 4

表5列出了每个因子的范围。

分析
按照"传统的可靠性"角度来看, 本实验并不是一个加速实验。然而，它的分析过程需要使用到加速寿命实验的基本原理。每个测量值均可看作受不同时期(the stress value)影响的随机变量(the time value in standard ALT)，即时间作为应力，而变量就是特性测量值，这样就可以使用ALTA进行分析了。(See discussion on model settings for more details, as well as for a data entry example in ALTA 6 PRO.)

Step 1
因子A 的数据输入ALTA 6 PRO，采用对数正态分布计算参数。Figure 1 显示的是ALTA 6数据簿中的数据和设置 Data Folio。接下来可以创建多种分析曲线。

Figure 2 是寿命特性和时间的关系（90%双侧置信）。从图中可以看出, 该特性没有增加或减小。所以，时间(至少12个月内)对该特性没有影响。

我们可以通过其他分析进一步验证结果，如, Figure 3即为因子A在各个时期的极大似然曲线，该曲线是应用ALTA 6中的Weibull++集成功能得出的。

最后确定因子A超出限值的概率，使用ALTA的快速计算板可以很轻松的得到我们想要的结果: (注意，在快速计算板中可以使用置信值，本例中，我们采用估计值）

• 24个月后低于限定值的概率为0.02%

• 24个月后高于限定值的概率为0.03%

Step 2
因子B的数据输入ALTA 6 PRO,如 Figure 4。重复上述分析过程。

Figure 5 是其寿命特性和时间的关系（90%双侧置信），很明显，该特性值明显减小。

使用快速计算板,可得出因子B超出限定值的概率:

• 24个月后低于限定值的概率为0.23%

• 24个月后高于限定值的概率为0.00%

Step 3
因子C的数据输入 ALTA 6 PRO,如Figure 6。

Figure 7 是其寿命特性和时间的关系（90%双侧置信），很明显，该特性值有明显增加。

使用快速计算板,可得出因子C超出限定值的概率:

• 24个月后低于限定值的概率为0.00%

• 24个月后高于限定值的概率为17.83%

结论
失效概率(如 特性值超出限定范围) 可根据每个独立的概率计算出来[assuming independence PS=1-{(1-PA)*(1-PB)...}]。 本例中，因子C 是主要的失效原因，应采取适当的校正措施。