信頼性データ解析の基礎とワイブル分布の活用法

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本セミナーでは、分布のモデルや式の解説後、ワイブル解析用グラフ用紙にデータをプロットする演習を行います。
モンテカルロシミュレーションの事例紹介等も加えて幅広い信頼性データ解析を習得いただけます。

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プログラム

日頃のデータ解析の中でワイブル解析を行っている方も、これから使おうとされている方も、専用プログラムを使用して計算するだけでなく、分布モデルやパラメータの意味を知ることで、使い方に注意すべきことなど解ってくることが多いと思います。  本講義では、分布のモデルや式の解説を行った後に、ワイブル解析用グラフ用紙にデータをプロットする演習をおこなうことで、ワイブル分布の理解を深めて頂けます。また、モンテカルロシミュレーションの事例紹介等も加えて幅広い信頼性データ解析に触れて頂けます。

  1. 製品品質保証における信頼性データの位置づけ
  2. 分布とパラメータ
    • スタージェンスの公式
  3. 母集団とサンプリング
    • 母集団の分布の推定
  4. 確率密度関数
    • ヒストグラム
  5. 正規分布
    1. 正規分布
    2. 偏差値
    3. 工程能力
  6. 故障率分布モデル
    1. 信頼度関数
    2. ハザード関数
    3. バスタブ曲線
  7. ワイブル分布
    1. ワイブル分布の式
    2. ワイブル確率紙の軸の設定
    3. ワイブル分布のパラメータ
    4. η値 一定でm値を変える
    5. m値 一定でη値を変える
  8. 完全データのプロット方法
    • 演習1:ワイブル確率紙による分布パラメータ推定
  9. 不完全データのプロット法
    • 演習2:ワイブル確率紙による不完全データプロット
  10. 再現試験による耐久目標の設定
    1. 市場で効果を推定する
    2. 耐久試験で対策効果を確認する
  11. 入力データによる耐久試験目標の設定
    1. レインフロー法頻度処理
    2. マイナー則の適用と疲労被害度の算出
    3. 代用特性に対する等価頻度算出
    4. 累積故障率の算出
    5. 目標の設定
  12. モンテカルロ法
    1. モンテカルロ法の考え方
    2. 乱数
    3. シミュレーション
  13. 統計データの信頼性
    1. サンプル数による平均値の分布
    2. サンプル数による標準偏差の分布
    3. サンプル数と標準偏差の関係

受講料

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