信頼性試験に役立つワイブル解析の基礎と実践

信頼性データ解析というと複雑な数式や面倒なデータ収集の手順を考える人も多いかもしれません。信頼性のデータ解析は、数少ないデータや限られた時間の中から、故障に至る経緯や特徴を知り、改善に生かしていきます。 　信頼性データの代表的な解析方法であるワイブル解析も同じです。設計者、信頼性技術者には十分にデータが得られないときや時間が足りない時でも信頼性の改善が求められます。そのためには解析手法を理解して、今あるデータから情報を引き出して改善していくことが大切です。 　このセミナーでは複雑な計算式や統計モデルを説明するのではなく、信頼性の基本や統計的手法が必要となる理由、また信頼性データの特徴を解説したうえで、ワイブル解析の手順を説明します。さらには、その解析結果の見方や信頼性改善に繋げるための解釈のコツを紹介します。

1. 品質保証と総合信頼性
   1. 品質保証が必要な理由 (開発遅れ、品質ロス、信頼とシェア喪失)
   2. 品質と信頼性の特徴、基礎概念
   3. 設計で決まる信頼性
   4. 総合信頼性の話 ~ 求められるのは信頼性に限らない
2. 信頼性試験と統計的手法
   1. 信頼性試験の役割
   2. 統計的手法が要求される理由 ~ 検査との違い
   3. 代表的な分布 ~ 母集団とバラツキの意味
   4. バラツキの把握と設計余裕の取り方
   5. サンプル数の決め方
3. 信頼性データの解析
   1. 信頼性データの特徴
   2. 信頼性データの「数と時間の壁」
   3. 信頼性データの種類
   4. データ解析を支える情報 ~ 信頼性七つ道具
   5. 代表的な解析方法
4. 時間データの解析
   1. ワイブル分布の特徴と解析方法
   2. ワイブルパラメータの持つ意味
   3. 完全データと不完全データ
   4. 完全データの解析 (演習)
   5. 解析結果の解釈とその注意 (演習)
   6. 不完全データの解析 (演習)
5. ワイブル解析の活用
   1. 市場データと実験室データ
   2. 関連するデータの種類
   3. 解析結果からアクションの決定へ (演習)
   4. 市場信頼性データからの予測
   5. ワイブル分布の応用
6. その他の解析手法
   1. 故障メカニズムからの予測手法とその注意 (故障物理モデル)
   2. 加速試験でのワイブル解析の活用 (演習)
   3. 偶発故障の場合の試験規模の決め方 (演習)
   4. 摩耗故障の場合の試験規模の決め方と注意点 (演習)
   5. 数式を使わないデータ解析
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