2022年可靠性知识共享学习会交流答疑活动火热进行中，于2022年4月16日完成了第七个问题的答疑解决，现将情况梳理公开如下。

【答疑活动问题七】

请教一下可靠性样品数量的制定规则？

【会员交流讨论主要情况】

谷老师：

LTPD，AQL。

郭会员：

这两个抽样方案是针对批生产和确定的产品批吧，那如果是针对提案设计、研发鉴定等每个阶段呢，有没有细节一点的规则或者经验。

谷老师：

元器件会要求设计定型批，鉴定批～都是对的批次，批次对着技术基线和状态的固化，再有就是失效率，卡方要求的n了。

【整体结论】

样本量的问题是产品可靠性试验设计中理论较为复杂的一类问题，其处置上的难度在目前现实的工程实践中也仍然还是如此。

之所以存在样本量的问题，其原因就在于产品可靠性表现所固有的随机性问题，即样本数据存在不确定性，这使得基于数据进行推断或是给出结论，需要在统计论假设检验的理论基础上进行。显然，这样的推断和结论与数据之间不是一个显而易见的关系，存在理论上的复杂性。

确定样本量的第一步是定性：我们选取的样本量是拿来做什么？样本是什么？样本从哪里来？等等。

这样一想就有很多依据了，在目前工程实践中，一个最为常见的样本量估计方法，尤其是在国内被大量使用的方法，就是基于二项分布的样本量估计方法。之所以成为这状况的一个原因也很简单，那就是这一方法直观，而且在理论的处理上足够简单和容易掌握。但是，这一方法与通常可靠性试验和评价的应用环境相比较，二者在理论上存在明显的差异。

这第一步，我们还可以从试验设计策略上下手，试验作为数据获取的基本手段，在实际的工程条件下，永远存在可操作性以及工程目的的现实问题。这种方法可以将试验分成 Test to Pass 和 Test to Fail，再进行量化。比如Test to Pass，你收到使用方的需求就是按照GJB899A验收，那你难道不可以参考它吗(推荐的样本大小为每批产品的10%，但最多不超过20台)？

走完第一步，可尝试走第二步定量：按相关程序走。

比如：好多电子厂家采用的是生产部门全检，然后品保部门按照标准进行抽检，如果不合格，有相关程序规定。如果这第二步因为产品的特殊性，或者你就是要做筛选，那全检或者全数试验还有疑问吗。

比如：允收质量水平AQL(acceptable quality level)与批容许百分缺点LTPD(lot tolerance percent defect)两个名词都是品管抽样的术语，出现于MIL-STD-105。抽样计划有所谓生产者风险，对应于AQL；LTPD则是对应于消费者风险的标准水平。就可靠度抽样而言，系统设备层级的抽样计划可参考MIL-HDBK-781，以MTBF为抽样的可靠度水平。零组件层级则为MIL-STD-690，以失效率为主。相对而言，有允收可靠度水平ARL(acceptable reliability level，类似质量抽样的AQL)及批容许失效率LTFR(lot tolerance failure rate，类似质量抽样的LTPD)。ARL为好批的可靠度水平，LTFR为坏批的可靠度水平。

关于上一条还有很多参考：QCI、TCI..... GB/T2828、GJB179A.....多以符合有一定公信力的标准为决定质量与可靠度能力的主要方法，例如MIL-STD-750、MIL-STD-883。这几年车用电子越来越占市场优势，美国车辆电子协会的AEC-Q100及AEC-101已经逐渐扮演主要零件质量管理的角色，有兴趣可参考。

最后，在工程条件下，试验样本的确定问题在本质上都存在一个取舍的问题。其主要的工程考虑因素，同时也构成其中的主要约束条件包括：

● 试验时间和成本

● 试验样本的获取

● 试验方案的可行性与设备条件

● 试验的产品量化可靠性指标评价要求

而将上述约束条件抽象成为一个统计论问题，那就是置信区间、置信度、样本量吧。