• 2020年10月23日(金) 10:30 ~ 17:30

１．製品品質保証における信頼性データの位置づけ

　　・材料／特性データ、故障データ、工程データ、故障データの位置づけ

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　：不完全データの取り扱い

　　（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

　　　　　　・ワイブル分布の式

　　（２）．乱数

　　（３）．シミュレーション

１３．統計データの信頼性

　　・サンプル数ｎによるμの分布

１４．製品の信頼性への応用

　　（１）．ばらつきの相場を把握する

　　（２）．防振ゴムのばらつきの相場

　　（３）．金属疲労のばらつきの相場

１５．ワイブルプロット事例

　　・フィールド故障データをワイブル分布に当てはめる

※演習がありますので、関数電卓と定規をご用意下さい。使用する関数は対数です

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