本セミナーでは、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いたします。
また、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いたします。
信頼性が再び注目されています。新幹線の定時到着/出発、キャッシュレス決済の拡大の例など、信頼性は社会にとって欠かせません。作る側から見ると、信頼性とは将来にわたって故障がなく安心して使える性質です。信頼性は予測して手を打つだけでなく、実際の信頼性試験で確認することになります。 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、なぜ故障は検査で防げないのかを説明した上で、信頼性データの解析に欠かせないワイブル解析を説明します。ワイブル解析は信頼性の代表的な分布で、故障が今後どれくらい発生するのか、バラツキや故障率が増加するのかを示します。 また、ワイブル解析は故障データを解析して分布を明らかにするだけでなく、専門技術からの解釈を裏付けます。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についても、分かりやすく説明します。また、初めて学習する方にも、信頼性試験規模やサンプル数の決め方も紹介して、ワイブル解析を活かせることを狙っています。