故障统计报告（故障率怎么算？）
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如何统计平均故障间隔时间？
第1步:定义并估计抽样总体的大小确定年故障率(AFR)并最终确定产品的MTBF的过程中，第一步是确定要分析的特定产品抽样总体。是基于特定产品型号还是整个产品系列进行计算？此抽样总体中产品的生产时间跨度应该多大(以天或月计)？生产日期何时开始何时结束？为抽样总体选择的产品应该在设计方面非常相似，并具有足够多的数量以保证所采集数据的统计有效性，这非常重要。
第2步:确定采集数据的样本时间范围过程的第二步是确定从抽样总体中采集故障数据的样本时间范围。通常在产品的用户给供应商报告故障时采集数据。抽样总体中产品的最晚生产日期和样本期间开始日期之间的适合时间间隔，因产品、地理位置、分销过程和库存地点不同而有所差异。例如，如果产品在工厂仓库中储存两个月，在分销渠道中历时两个月，那么最早只能在抽样总体中最晚产品生产日期的四个月后开始进行抽样。对于需要通过批发商、经销商和零售商这些环节的产品，四个月被视为是考虑上述可变因素的合理时间范围。
下面说明两个重要的可变因素:(1)抽样总体中产品的最晚生产日期和样本期间开始日期之间要有足够的时间间隔(2)数据采集窗口要足够大，以确保结果的可信度。
如果抽样总体中产品的最晚生产日期和样本期间开始日期之间没有足够的时间间隔，那么在抽样总体中的产品得到完全部署之前可能就已经开始进行抽样了。这种情况可能会造成两种结果。第一，由于尚未部署的产品不可能出现故障，所以有低估故障率的倾向。第二种结果就是样本期间很可能包括大量的安装故障或设置故障。因为新产品的故障率可能会显示为一个标准的“浴缸”型，所以包括大量安装故障可能会导致高估故障率。尽管我们知道这两种相反的效果都很明显，但也不能指望他们能互相抵消。
在抽样时间方面，另一个需要考虑的重要问题是窗口的持续时间。需要多少天才能充分采集故障数据？采样时间窗口必须选得足够宽，以便可以从样本中移除统计“干扰”。获得合理准确度所需的持续时间取决于抽样总体的大小。例如，大批量产品可能需要一个月时间，小批量产品可能需要几个月时间。
第3步:定义故障必须准确定义故障，确保评估过程的一致性后，才能开始统计故障。
现在假设在“故障”产品返回工厂时，是由每个技术人员单独定义故障。某位技术人员可能只统计那些出现重大故障的产品，而另一位技术人员可能统计所有出现了故障(包括重大故障)的产品。这两种极端的做法使得准确评估特定产品故障率的可能性几乎为零，当然更不能准确评估对该产品的过程控制所产生的影响。因此，在诊断任意产品之前，供应商必须对故障有一个明确的定义。在计算特定事件的MTBF时，供应商可能有多种不同的故障定义。例如，供应商会试图评估导致关键负载停用的故障的MTBF以及负载能够继续运转的不很严重的故障的MTBF。
第4步:接收、诊断和修理产品样本期间结束时间和AFR计算时间之间必须有足够的时间间隔，以允许一定的时间来接收、诊断和修理报告为有故障的产品。诊断结果确定故障类型，而修理将会验证诊断结果。体积较小的产品通常会发回供应商处，这会导致出现接收延迟或需要一定的产品递送时间。产品到达供应商处后，必须对其进行诊断和修理，这会导致另一个称为诊断延迟的延迟。大型产品通常在客户处进行诊断和修理，因此基本没有延迟。在上述任一情况下，都需要在计算AFR前诊断和修理产品。如果是大批量产品，很可能在诊断延迟结束时仍然有需要修理的产品。在这些情况下，有时会做出未修理产品和以前修理过的产品出现故障的机率相等这样的假设。取决于待评估产品的生产量和产品类型，接收延迟和诊断延迟可以在样本期间结束时间后加上几个星期，您可以在此时间点计算AFR。
第5步:计算年故障率计算年故障率是用来说明某个特定产品在一个日历年度内的预期故障数。
计算此数值的第一步是“按年计算”故障数据。将样本期间中的故障数乘以每年的样本期间数，可以得出此值。第二步就是确定整个抽样总体的故障率。将计算出来的每年故障数除以抽样总体期间安装的产品数，可以得出此值。
此公式有如下两个假设:(1)产品一年365天、每天24小时连续运转(2)抽样总体中的所有产品都在同一时间开始运转。因此尽管此公式可以用于任意产品，但更适用于连续运转的产品。
本抽样总体有10,000辆汽车。在2个月(样本期间)内，要采集此抽样总体的故障数据。平均而言，一辆汽车每年运转400个小时。在这2个月内，有10辆汽车出现故障。
使用公式1:故障率为10个故障x(每年52个星期/样本期间为8个星期)/抽样总体中有10,000台装置=0.0065或0.65%。
使用公式2:假设这些产品同时*开始运转，抽样总体的运转时间为每年10,000x400小时=每年累计4百万小时或4,000,000/8760小时=累计457年。
故障率为10个故障x(每年52个星期/样本期间为8个星期)/累计457年=0.14或14%*请注意，此假设是为了简化这个示例。现实情况是产品在整个期间内都有销售，因此实际运转时间将比上面的数字小。导致AFR值变大。
如果上面的示例是以连续运转产品为例，那么两个AFR值将相等。即使取消所有产品同时开始运转这个假设，AFR值仍然非常接近。因此，了解产品是连续运转还是非连续运转对于进行正确地分析至关重要。
第6步:将AFR转换为MTBF将AFR转换为MTBF(以小时计)是所有步骤中最容易的，不过可能也是最常被误解的。只有在故障率稳定这一假设下，将AFR转换为MTBF才有效。
故障率怎么算？
设备故障率=[(停机等待时间+维修时间）÷计划使用总时间]×100% 设备故障：设备在其寿命周期内，由于磨损或操作使用等方面的原因，使设备暂时丧失其规定功能的状况。 a)突发故障：突然发生的故障。发生时间随机，较难预料，设备使用功能丧失。 b)劣化故障：由于设备性能的逐渐劣化所引起的故障。发生速度慢，有规律可循，局部功能丧失。 设备故障率：单位时间内故障发生的比率。
2021年故障率最高的手机品牌？
三星成为安卓机故障率最高的品牌
安卓手机的故障主要出自手机的相机功能、麦克风及电池充电问题，在排行榜中三星以27.4%的故障率高居榜首。看到这个榜首其实很多人也没有太过惊讶，几乎在历年的安卓手机故障率统计报告中，它基本都稳定在这个排名。
在第一季度期间，三星暴露出一些质量问题。一些用户在三星论坛上反映，Galaxy S8+ 和 Galaxy Note8出现了电池电量耗尽关机后，在接通充电器后毫无反应，甚至连 LED 充电指示灯也没亮起，三星当时承认了这一问题，并称只有有限的手机受到影响，并且会对两款设备电池出现的问题进行调查。
而在在三星S9发布不到半个月，网上就有诸多用户抱怨三星Galaxy S9/S9+存在触摸屏失灵的严重BUG。三星承认这个问题确实存在，具体原因尚未清楚，一小部分用户可以通过恢复出厂设置或者调高屏幕敏感度的方法解决此问题，而绝大部分用户可以直接联系售后更换新手机。
另外三星手机由于采用的是OLED屏幕，所以也有用户会抱怨手机暗影、闪屏、烧屏等缺陷。
众所周知，前几年三星受到“电池爆炸”事件影响，国内的消费者已经开始反感;加上三星公司在面对中国消费者提出的电池问题区别化处理，更让国内消费者对三星开始产生厌恶。近些年来随着国内品牌的崛起，三星在中国只有0.8%市场份额，成为小众手机，现在想想，不由有些心酸啊!
国产手机小米故障率最高
小米手机在国内市场中以其廉价高性价比赢得了广泛消费者的欢迎，但相应的压低成本也使得其质量会受到影响。此次小米手机以14.2%的故障率居于第二，成为国产手机中故障率最高的手机，尽管与三星相差近一半，但14.2%的故障率仍然不能令消费者满意。
去年旗舰机小米6的就是一个很典型的故障例子，有时会发生充电重启、Wi-Fi断流、漏光等，这些问题甚至还让它登上了电视媒体和科技日报，一度成为了舆论的焦点。
另外，去年下半年发布的小米5X就爆出就被曝出了充电速度极慢的问题，很多用户反映需要5个多小时才能充满，边充电边玩也会出现掉电的情况，就算是5V/2A充电头，但充5个多小时未免它太夸张了吧!之后部分用户在测试之后发现，只要有耐心反复拔插头，让手机能够识别到“正在通过交流电源充电”才能正常充电，不得不说，这个玄学故障也真是够奇葩的了。
值得一提的是，在这份报告没发多久近期就有人爆出了小米Max爆炸的消息。事件当事人陈先生表示，正在充电的小米Max冒烟，不仅手机完全损坏，还熏黑了家里的床头柜，于是他便拿着手机找技术人员了解情况，技术人员表示，虽然充电线是不是Max的原配，但不是导致手机爆炸原因。换句话说，这很有可能就是手机本身的硬件问题引发自燃的。
汽车故障率怎么算？
所谓的故障率就是相同车型出现故障的频率，也可以分为整车故障率和单个故障率，比如，一辆车出现了变速箱故障，那这辆车就算是总故障数的其中一份，如果这车总共卖出去100辆，那就是1%的故障率。
其实这个故障率我们是无法统计与计算的，大多数都是通过维修或者查询相关资料得知某辆车型的故障多，就大概以为这车故障率高，其实这是也不科学的，又比如德系车奥迪的机油消耗，我真不是黑某个品牌或车系，你们觉得能算故障率吗？当然也不是必然的，少数车型还是没有机油消耗过大的，我们谁都想买一辆没有问题或者后期维修频率低的车型，其实这不叫故障率，只能说大概可以反应出此车后期的维修保养费用的高低，有个对比而已，奥迪的机油消耗众所周知，那为什么还有这么多人选择它，是因为什么？仅仅只是故障率吗？其实并不是，对吧！所以，在我们选择爱车时并不用太纠结这个问题，故障率并不等于质量，你们说是吧！