1 - ESTIMATION STATISTIQUE (ENCADREMENTS) DES PARAMÈTRES DE LA LOI EXPONENTIELLE

• 1.1 - Par essais censurés (figures a et b)
  Figure 1 - Essais censurés (arrêt après r défauts)
• 1.2 - Par essais tronqués (figures a et b)
• 1.3 - Test de l’hypothèse exponentielle
  Figure 2 - Essais tronqués (arrêt à t0) Tableau 1 - Correspondance entre variable normale réduite et niveau de confiance

2 - PLANS DE TESTS DE CONFORMITÉ À UNE SPÉCIFICATION (MTTF/ATTRIBUTS)

• 2.1 - Plans d’échantillonnage simple du MTTF à durée prédéterminée T (figure )
  Figure 3 - Abaques de calcul graphique des limites de confiance [équation  pour essais censurés, équation  pour essais tronqués] par (1 + D/100) où est l’estimation ponctuelle de la variable et D la déviation Figure 4 - Plan d’échantillonnage simple (, , ) du MTTF à durée fixée T Tableau 2 - Synoptique des plans d’échantillonnage à durée prédéterminée
• 2.2 - Plans séquentiels à durée progressive PRST (Probability Ratio Sequential Tests)
  Figure 5 - Abaque de la loi de Poisson cumulée Figure 6 - Courbe d’efficacité pour le critère de test « pas plus de m pannes sur n essais » Tableau 3 - Synoptique des plans d’échantillonnage à durée progressive
• 2.3 - Les tests de recette dits « PRAT » (Production Reliability Acceptance Test)
  Figure 7 - Critères d’acceptation (rejet du plan de test IVD) Tableau 4 - Temps cumulés de décisions du plan IVD en fonction de r et [CORRIGER [...]
• 2.4 - Plans d’échantillonnages simples pour essais binomiaux (dispositifs mono-coup)
  Figure 8 - Critères de la ligne frontière pour la décision d’acceptation ou de rejet Figure 9 - Calcul direct de la probabilité de x pannes (ou moins) en n essais
• 2.5 - Plans séquentiels d’échantillonnage par attributs (bons-mauvais)
• 2.6 - Inférence bayésienne dans l’estimation statistique, incidence sur les plans d’essais
  Tableau 5 - Incidence du résultat (0 panne) de l’échantillonnage en fonction de [...]

3 - L’ANALYSE DU TAUX DE DÉFAILLANCE (T) PAR LA DISTRIBUTION DE WEIBULL [3]

• 3.1 - Détermination des paramètres via le papier fonctionnel d’Alan Plait (figure )
• 3.2 - Changement de l’origine des temps
  Figure 10 - Papier fonctionnel pour la loi de Weibull
• 3.3 - Correspondance d’un agrégat de données avec plusieurs distributions de Weibull

4 - ESTIMATION DES PARAMÈTRES D’UNE DISTRIBUTION LORS DU SUIVI OPÉRATIONNEL D’UN PARC [3]

• 4.1 - Méthode de Wayne-Nelson (matériels non réparables dont on connaît l’âge)
  Figure 11 - Exemple d’agrégat de données avec deux distributions de Weibull Figure 12 - Ajustement de deux distributions de Weibull à un agrégat de données
• 4.2 - Méthode du Call Rate (matériels réparables dont on connaît l’âge)

5 - MÉTHODES DE TRAITEMENTS POUR ESSAIS INCOMPLETS [3]

• 5.1 - L’approximation de F (x) sur petits échantillons : rangs moyens et rangs médians
• 5.2 - Essais suspendus : méthode de L.G. Johnson (sur matériels non réparables)
• 5.3 - Méthode d’essai par groupes à mort soudaine (Sudden death testing)
  Figure 13 - Application de la méthode de L. G. Johnson Figure 14 - Application de la méthode de test de la mort soudaine Tableau 8 - Construction de la droite de mort soudaine Tableau 9 - Calcul des rangs