「Reliability」フォルダの「BrakeReliability.jmp」サンプルデータは、ブレーキシステムの修理件数に関するデータです。「日付」列には、修理を行った日付が含まれています。また、2列目の「修正」列には、修理件数が含まれています。このデータの日付は、正確な故障時点を表しています。なお、この例の「日付」列のデータは、昇順に並んでいなければなりません。
データテーブルの1行目の日付が「09/29/2011」であることから、試験開始日は「2011年9月29日」と認識されます。この行の「修正」列の値が、0となっているのに注目してください。この1行目は、試験開始日を認識させるために必須です。たとえ、1行目の「修正」列にゼロ以外の値が含まれていたとしても、その値を強制的にゼロと置き換えて、1行目の日付を試験開始日として分析が行われます。
データテーブルの最終行が「05/31/2012」となっているので、 試験終了日は「2012年5月31日」です。 また、最終行の「修正」列の値が0になっているので、試験は定時打ち切りです。なお、もし、最終行の「修正」列がゼロ以外になっていたなら、試験は定数打ち切りとみなされます。
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［分析］>［信頼性/生存時間分析］>［信頼性成長］を選択します。
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［日付形式］タブを選択します。
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「日付」を［タイムスタンプ］に指定します。
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「修正」を［イベント度数］に指定します。
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［OK］をクリックします。
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「信頼性成長」の赤い三角ボタンをクリックし、［モデルのあてはめ］>［Crow AMSAA］を選択します。
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「観測データ」レポートの「累積イベント数」グラフが更新され、モデルが表示されます（AMSAAモデルをあてはめた場合の「累積イベント数」グラフ）。モデルはあまりよくあてはまっていないようです。
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8.
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「信頼性成長」の赤い三角ボタンをクリックし、［モデルのあてはめ］>［区分Weibull-NHPP変更点検出］を選択します。
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「観測データ」レポートの「累積イベント数」グラフに、変化点検出を行った区分モデルの結果が追加されます。2つのモデルを割り当てた場合の「累積イベント数」グラフには、2つのモデルの結果が描画されています。データ数が少ないのではっきりとしたことはわかりませんが、区分モデルの方が良さそうです。
図10.26 2つのモデルを割り当てた場合の「累積イベント数」グラフ
