最近在尝试应用SR 332预计产品数据
我们有相似产品的很多历史数据，因此可以用SR 332中含现场数据的方法
首先，我假设我没有现场应用数据，直接用黑盒法预测，器件稳定期失效率是120fit；
我统计现场实际失效率是5100fit，差了40倍，差距很大；（标准与实际的偏差大是客观常见的现象）
然后我想用现场失效率修正黑盒方法，预计结果5200fit；与统计结果很近。
在应用过程我在想黑盒法与现场实际的差异，SR 332的预计分device和unit级别。先预计device级别，在unit级别把各device的失效率加起来，再整体乘以环境应用因子。我的环境参数因子是4，是可能导致偏差的原因。
可是，device级别的失效率预计参考现场失效率直接应用数据，没考虑unit级别预计时使用的环境因子。
这是我觉得SR 332中方法本身引用数据时的矛盾之处。假设我新系统与老系统一样，老系统有很多历史数据用来修正device级别的黑盒法，那么新系统预计的失效率和老系统实际的失效率相同。新系统在做unit级别的时候乘以环境因子，预计失效率比老系统高了几倍（与环境应用有关的倍数），明显错误。
可行的一个方法：引用现场数据时，现场失效个数f先除以unit级别的环境应用因子，再放到公式里计算。我的结果是device修正完1344fit，unit级别再乘以环境因子4结果是5378fit，偏差可接受，理论上也通。
各位同行，我的思路是否可行？
