電子部品信頼性データ解析

近年、電子機器製品の短寿命や発火・発煙トラブルなど大きな市場トラブルが見受けられます。メーカでは市場で問題が生じないようにいろいろな信頼性試験が実施されていますが、トラブル撲滅へうまくつながっていないのが現状です。原因の一つに、試験の方法 (市場環境を適切に想定したか?) と、試験結果の解析 (測定データやロットのバラツキを考慮したか?) が考えられます。 　そこで、本セミナーでは市場トラブル原因の一つと考えられる試験データの解析の仕方をトラブル撲滅の観点から詳細に解説し、その解析手法やそのポイントを伝授します。 　その結果、市場での製品の故障時期と故障の確率が予測でき、目標と合致していない場合はその部材・部位、即ち改善すべき対象を明確にすることでトラブルの未然防止ができるようになります。

1. 信頼性の基礎
   1. 信頼性とは
      1. 信頼性データ解析に使われる用語の意味
      2. 信頼性の指標を示す信頼性特性値の設定の仕方
   2. 信頼性データ解析の概要
      1. 故障した時のデータの分布を考える
      2. 故障の度数と累積故障との係りを考える
2. 信頼性データの解析手法
   1. 工程でのデータ解析手法
      1. 抜き取りサンプルデータからロット全体の分布を考える
      2. 信頼性の指標を示す信頼性特性値の設定の仕方
      3. 信頼水準を取り入れたロット全体の分布の推定手法
      4. 工程能力 (Cp) を考える
      5. 工程能力指数 (Cpk) の概念と推定法
      6. Excelを用いて簡単にCpkを算出する手法
      7. 工程能力指数を求める演習
      8. 製造時のストレスで生じる不良の割合の推定法
   2. 市場で故障した時のデータの解析手法
      1. 市場故障データの収集の仕方とまとめ方
      2. 製造ロットごとに暦月での故障数一覧表を作成
      3. 上記一覧表を使用期間での故障数一覧表へ変更
      4. 市場での使用時間ごとの累積故障率の算出手法
      5. 累積ハザード関数の概念
      6. Excelを用いて使用期間での累積故障確率を算出する手法
      7. 将来の故障数を予測する手法
      8. 市場故障データの解析演習
   3. 加速試験データで市場での寿命を予測する手法
      1. 故障モードに基づく劣化加速式のいろいろ
      2. 温度で劣化速度を加速するアレニウスモデル
      3. 温湿度で劣化速度を加速するアイリングモデル
      4. 市場での使用時間ごとの累積故障率の予測手法
      5. 市場での使用時間ごとの累積故障率の予測のステップ
      6. Excelを用いた実際の市場条件での耐用寿命を予測する手法
      7. 加速試験データから耐用寿命の予測演習
• 質疑応答