信頼性抜き取り試験の規模・データ数の決め方とデータ解析手法
（2010年08月25日）
Tweet★ワイブル解析・ハザード解析とその注意点
【講演主旨】
最近のリコール問題に代表されるように、信頼性の不具合が企業に及ぼす影響は計り知れない。数ある品質特性の中でも信頼性は最も基本をなすものであり、短 期間に製品開発を行う中でも信頼性を確実に作り上げていくことが企業には求められている。信頼性は設計で決まる。即ち、信頼性の改善にはデータに基づく改 善が不可欠で、適切な規模の試験、サンプルの確保と解析が必要となる。本講座では、信頼性の設計・改善に関わる技術者を対象に、信頼性の概念や基礎知識を 踏まえて基本的な試験規模・データ数の決め方と解析手法を紹介するものである。
【キーワード】
1.信頼性抜き取り試験
2.適切な試験規模
3.不具合が企業に及ぼす影響
【プログラム】
1.信頼性づくりに向けて
1.1 信頼性を取り巻く環境
1.2 信頼性改善とナレッジマネジメント 他
1.3 品質と信頼性
2.信頼性の基礎
2.1 信頼性とは何か
2.2 信頼性の尺度・指標
2.3 故障率と寿命 他
3.信頼性の評価と試験の役割
3.1 信頼性のアセスメント
3.2 信頼性の評価と試験
3.3 信頼性試験の種類と役割 他
4.信頼性試験の設計
4.1試験規模の決め方とOC曲線
4.2 最小の試験規模をどう決めるのか
4.3 サンプル数の決め方 他
5.信頼性データとその解析方法
5.1 信頼性データの特徴と解析上の注意
5.2 信頼性で扱う分布
5.3 寿命データの解析
5.4 ワイブル解析・ハザード解析とその注意点 他
6.信頼性で扱うモデルと代表的な解析
6.1 代表的な信頼性モデル
6.2 アレニウスモデルとその解析
6.3ストレス強度モデルとその解析 他
【質疑応答 名刺交換】
