Seção: Tutoriais Banda Larga
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Vamos usar os dados do OpenBSD R 3.8 que, como já vimos, na liberação não apresenta crescimento de confiabilidade (cenário 4) e, para o previsor, um período_antes igual a 15 dias.
Como pode ser verificado na figura 2 a taxa de defeitos apresenta certa estabilidade nesse período com média igual a 0.93, que será o valor usado para o previsor.
Para a previsão os desenvolvedores e testadores podem ter dúvidas sobre o período_depois, que é o período estimado para que o sistema cresça em confiabilidade. Nesse caso a melhor solução é criar cenários tipo “what-if”.
Vimos (figura 3) que supor o período_depois igual a zero dá resultados otimistas. Mas se a período_depois for de um mes?, e se for de dois meses?.
A figura 4 mostra as duas previsões. Usamos os defeitos coletados até 01/04/2006.
A duas previsões começam a divergir a partir de 01/12/2005 e fica claro que a previsão período_depois igual a 2 meses é a mais apropriada. Ou seja, um mes após a liberação fica clara a previsão apropriada: 2 meses para crescimento de confiabilidade.
Suponhamos que estejamos dois meses depois da liberação, em 01/01/2006. Como está o crescimento de confiabilidade? A figura 5 mostra, usando a média móvel que o sistema exibe crescimento de confiabilidade. A partir desse ponto não precisamos mais prever usando previsor mas aplicando diretamente o modelo de crescimento de confiabilidade, como mostrado na figura 6.
Notamos, para esse exemplo real, que a precisão é muito boa e pode orientar precisamente o planejamento da manutenção, os contratos de manutenção e outras decisões que dependam do número de defeitos.
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