信頼性の基礎とワイブル解析

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本セミナーでは、ワイブル解析の仕方について、演習を通じて身につけてもらうとともに、ワイブル分布に当てはめる際の判断や解析上のコツを紹介いたします。
また、ワイブル解析を応用した信頼性の解析の例を紹介いたします。

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プログラム

近年、信頼性が再びを注目されています。スマホが意図した通りに動く、自動車が故障なく動く、新幹線が定時に到着/出発するなど、信頼性は社会にとって欠かせません。作る側からすると信頼性とは、現在だけでなく、これからも故障がなく安心して使える性質です。これからも想定外を含めて故障が起きないこと、万一起きても影響がないことを保証するのは、実は大変重要なテーマになります。  本セミナーでは信頼性の持つ特徴を整理して、なぜ故障が起きるのか、故障は検査で防げないのか、を説明した上で、代表的な予測の手法としてワイブル解析を紹介します。ワイブル解析は信頼性に欠かせない方法で、固有の専門技術の解析に役立ちます。  ワイブル解析は、数と時間の壁”と呼ばれる故障データを解析し、故障分布を明らかにするものです。セミナーでは、解析の方法と結果の見方、また故障していないデータがある場合の解析方法、あるいは少ないデータの場合に役立つ情報についても、初めて学習する方にも、分かりやすく説明します。また、信頼性試験規模の決め方や、最小のサンプル数の決め方も紹介します。

  1. 信頼性とは
    1. 品質と信頼性
    2. なぜ信頼性が必要なのか … 演習
    3. 信頼性への誤解と検査では防げない理由
    4. 信頼性の特徴は
  2. 信頼性の基礎とサンプル数
    1. 信頼性の基礎
    2. MTBFと寿命の違い (劣化の仕方と故障の起きやすさ)
    3. 信頼性試験の役割
    4. データの数の決め方と時間の壁 … 演習
  3. ワイブル解析
    1. 指数分布とワイブル分布
    2. ワイブル解析の見方
    3. 解析の手順 … 演習
    4. 結果の見方
  4. 累積ハザード法によるワイブル解析
    1. 不完全なデータとその解析
    2. 解析の注意点
    3. 関連データの必要性
    4. 実験、市場データの解析での注意点
  5. 解析のメリットと注意点
    1. 試験規模の決め方への応用
    2. ワイブル解析のメリット
    3. 実験データ、市場データを解析する場合の注意
    4. 犯しやすい間違い
  6. まとめ

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