常见智能设备稳定性测试的质量标准

常见智能设备稳定性测试的质量标准

这还是常规的软件测试过程中的稳定性测试，而产线安排的稳定性测试使用的机器更多，达到几千台的规模。在项目量产前必须有达到一定规模的稳定性测试。

经过长时间的稳定性测试，可以发现一些非常低概率的问题，减少到达用户后出现一些千奇百怪的问题，影响用户体验，严重的遭到用户退机和投诉。

任何测试都必须有质量目标(也即准入准出标准)，什么阶段达到什么目标，稳定性也不例外。稳定性测试主要关注如死机、重启、冻屏、上层应用Crash、无法开机等问题，质量目标中的问题也即统计这些。下面说一说常见的稳定性质量目标。

百万分之缺陷率(PPM：parts per million)就是每一百万个产品中会出现问题的设备统计标准。计算公式为：

PPM= (问题数* 100,0000 )/ 测试时长 / 测试设备数量

如使用200台设备进行5*24小时的稳定性测试，一共发现3个问题，则PPM的值为125，计算方式为3*1000000/120/200。

这个时候我们在不同的测试阶段可以制定不同的PPM作为不同阶段的准入准出标准。

该项标准也经常用于产品生产过程中的不良率统计，例如汽车、零部件等。

千小时故障率，就是将规定好的测试时长中出现的问题转化为千小时出现的故障率，主要的难点在于怎么统计测试时长，同时需要规定统计的问题类型。例如可以将常规功能测试、压力测试、Beta用户试用等测试向所有时间、所发现的问题数进行统计。

例如在测试第一个阶段，所有测试市场有20000小时，统计的周期是1个月，出现了问题70个问题(统计范围内的问题，这个需要前期就确定好)，则转化为千小时故障率值为3.5(70/20000，然后将分母转化为1000即可，即3.5/1000，最终千小时故障率的值就是3.5)。

同PPM的值一样，不同的阶段设定不同的值即可，这种方式主要用户最后的量产质量目标，因为在接近量产时问题数比较少。

该种方式也经常运用于汽车、飞机和各种产品运行时长的统计，值越小说明稳定性越好。

另一种简单的统计方式就是平均故障间隔时间(MTBF，Mean Time Between Failure)的统计方式了，类似于PPM的统计方式，就是使用总测试时长/问题数，然后得到一个值，这个值一般比较大，该种方式统计的方式适用于测试设备和测试时间比较少的情况。

MTBF值 = 总测试时长 / 问题数

例如投入了50台机器，测试了24小时，一共是1200小时，如果MTBF的目标是1200的时候则只能出现1个问题，出现了2个问题则不合格。

最后还有一种不常用统计方式就是LTR(Load Test Runner)，该种统计方式会对稳定性测试过程中的问题进行打分，例如非常严重的问题如死机、重启、冻屏、无法开机为1分，上层应用Crash为0.2分，ANR为0.1分，同一台机器同样的问题只计算一次。LTR值也是使用总的测试时长/ 总分数，然后得到一个值(不足1分的情况按1分计算)，这种情况适用于比较少的机器，测试时间比较长的情况，相对于MTBF质量目标比较低，MTBF是所有的问题都是1分，而LTR更关注于严重问题。

以上都是统计智能设备稳定性的质量目标统计方式，不同的统计方式侧重点不一样而已，具体的产品和业务适用于何种统计方式根据具体的情况决定。