• 2017年04月21日(金) 10:30 ～ 17:30

１． 確率紙を用いた故障データからの標準的なワイブル解析推定

　　　※ まず体験して頂きます。
　　（１）．完全データによる推定手順（実例：最小要素部品）
　　（２）．不完全データによる推定手順（実例：最小要素複合部品）
　　（３）．推定手順で登場するキーワードの整理

２．ワイブル解析とは
　　（１）．最弱リンクモデル
　　（２）．ワイブル分布とは
　　（３）．ワイブル分布の特徴
　　　　ａ．故障密度関数
　　　　ｂ．故障分布関数
　　　　ｃ．瞬間故障率
　　（４）．３つのパラメータ
　　（５）．統計的解析手法の考え方
　　（６）．ワイブル解析とは
　　（７）．故障寿命解析になぜワイブル分布が活用されるのか

３．推定手順で登場するキーワード
　　（１）．完全データと不完全データ
　　（２）．確率紙の原理
　　（３）．メジアンランクと平均ランク
　　（４）．３つのパラメータと寿命実力（平均とバラツキ）

４．ワイブル解析のインプット情報となる故障データの本質
　　（１）．故障とは何か
　　　　ａ．物理・化学の原則論
　　　　ｂ．ストレスと劣化
　　（２）．故障の定義と実態
　　（３）．故障情報
　　　　ａ．故障有りと故障無し
　　　　ｂ．信頼性試験と市場情報
　　（４）．故障モード
　　（５）．故障解析と故障寿命解析の違い
　　　　ａ．故障解析とは
　　　　ｂ．故障寿命解析とは
　　（６）．アイテムの規模と故障情報の関係
　　　　ａ．要素系アイテム（材料，最小部品）
　　　　ｂ．複合系アイテム（装置機器類など）
　　（７）．ワイブル解析にインプットするための故障情報のポイント

５．ワイブル解析実務演習
　　・演習課題に取り組んでいただき、ワイブル解析の理解と故障情報を活かす知識と実務利用への考え方の理解を深めて頂きます。

６．まとめ

日本テクノセンター研修室