具有韦伯尔寿命（Weibull Lifetimes）的产品的可靠性评估：一种双边关联批次延迟抽样计划（T-SLLDSP）

《Scientific African》：Reliability Assessment of Products with Weibull Lifetimes: A Two-Sided Linked Lots Deferred Sampling Plan (T-SLLDSP)

本文提出新型两两抽样计划T-SLLDSP，用于评估韦伯分布寿命的破坏性检测产品可靠性，通过结合前后批质量信息优化决策，显著减少样本量并平衡生产者与消费者风险，经仿真和棕榈油加工机轴承实际数据验证有效。

　　本文介绍了一种新型的统计质量控制方法——双侧链接批次延迟抽样计划（T-SLLDSP），旨在评估产品可靠性，特别是在产品寿命遵循威布尔分布且采用时间截断检验的情况下。这种计划提供了一个更高效、更经济的抽样框架，以应对现有抽样计划在破坏性测试场景中所需样本量过大，以及忽视生产者风险和后续批次信息的问题。T-SLLDSP的独特之处在于它利用了当前批次前后批次的信息来做出决策，从而在提高决策准确性的同时减少测试成本。

T-SLLDSP的核心优势在于其对样本量的优化设计，使得在保证产品质量的同时，能够显著降低检测所需的时间和成本。对于制造商而言，这不仅有助于提高生产效率，还能够在资源有限的情况下，实现对产品可靠性的有效评估。与此同时，T-SLLDSP也考虑了生产者和消费者的风险，确保在做出接受或拒绝批次的决定时，能够兼顾双方的利益。通过结合前后批次的数据，该计划能够提供更全面的质量评估，减少错误接受或拒绝批次的可能性。

该研究基于威布尔分布进行，因其在分析故障数据方面具有广泛的应用和良好的适应性。威布尔分布能够准确地描述产品在不同阶段的故障率变化，使得T-SLLDSP能够在实际应用中有效评估产品寿命。在本研究中，通过建立数学模型和进行模拟分析，T-SLLDSP在样本量优化和操作特性（OC）函数方面均表现出色。研究结果表明，T-SLLDSP所需的样本量小于现有的单次、双次或链式抽样计划，这意味着它在样本量和检测成本之间实现了更好的平衡。

研究还展示了T-SLLDSP在实际数据集中的应用，该数据集来源于尼日利亚一家生产油棕加工机械的公司。通过对这些数据的拟合分析，验证了T-SLLDSP在实际场景中的适用性。实验结果显示，T-SLLDSP能够有效地区分批次质量，并在高可靠性水平下表现出更强的决策能力。此外，通过与其他抽样计划的比较，T-SLLDSP在概率接受方面优于其他传统方法，表明其在统计性能上的优越性。

T-SLLDSP的提出，不仅解决了现有方法中的一些关键问题，还为统计质量控制领域带来了新的思路。在传统方法中，往往只考虑前一批次的信息，而忽略了后续批次的数据，这可能导致决策不够全面。相比之下，T-SLLDSP通过整合前后批次的信息，提高了决策的准确性和可靠性。这种延迟抽样机制允许在发现单个缺陷时，进一步评估前后批次的性能，从而确保最终的判断更加合理。

研究还探讨了样本量和风险管理之间的关系。结果显示，在固定消费者风险的前提下，测试时间的增加有助于减少所需的样本量，而降低生产者风险则需要更大的样本量。这种权衡关系体现了T-SLLDSP在资源利用和质量控制之间的平衡能力。通过优化样本量，T-SLLDSP能够在保证质量评估准确性的前提下，尽可能减少测试成本。

此外，T-SLLDSP的操作特性函数显示，产品的平均寿命比率越高，其被接受的概率也越高。这表明，T-SLLDSP在评估产品寿命时，能够更有效地反映产品质量的差异。对于具有较长寿命的产品，T-SLLDSP能够提供更高的接受概率，从而鼓励制造商改进产品质量。

研究还指出，T-SLLDSP的潜在缺点在于决策可能被延迟，尤其是在需要更多批次信息的情况下。这种延迟可能会影响生产流程的效率，特别是在生产者突然改变产品质量的情况下，T-SLLDSP可能会错误地接受质量较差的批次。因此，该计划的实施需要稳定的生产过程，以确保前后批次的质量一致性。

未来的研究可以进一步探索T-SLLDSP的适用性，特别是在其他产品寿命分布模型中的应用。此外，研究可以考虑开发能够根据实时质量数据动态调整样本量的算法，以提高计划的灵活性和效率。同时，研究还可以关注如何减少决策延迟，使T-SLLDSP在实际应用中更加及时和高效。

总体而言，T-SLLDSP为统计质量控制提供了一种新的方法，能够在减少测试成本和时间的同时，提高产品质量评估的准确性。这种计划不仅适用于破坏性测试场景，还能够帮助制造商在资源有限的情况下，实现更有效的质量控制。通过整合前后批次的信息，T-SLLDSP为质量控制领域带来了新的视角，有助于推动更科学、更经济的质量管理实践。