信頼性/生存時間分析
信頼性/生存時間分析について
寿命と故障の分析
『信頼性/生存時間分析』では、故障時間や生存時間を分析する機能について説明します。これらの機能は、製品の信頼性や、人々の生存時間を分析します。
• 「寿命の一変量」は、製品の寿命や故障時間を分析します。製品の品質改善や信頼性向上に役立ちます。この分析を利用して、製品に最適な材料や製造工程を決定し、製品の品質と信頼性を高めることができます。寿命の一変量を参照してください。
• 「寿命の二変量」プラットフォームは、加速因子が1つの場合の加速寿命試験データを分析します。寿命と加速因子との関係を、さまざまな変換式でモデル化できます。データの変換式を独自に定義することも可能です。寿命の二変量を参照してください。
• 「累積損傷」プラットフォームは、加速寿命試験のなかでも、製品に与えるストレスを時間とともに変化させる加速寿命試験を扱います。累積損傷を参照してください。
• 「再生モデルによる分析」プラットフォームは、1つのユニットやシステムで故障が繰り返し起こるデータを分析します。たとえば、故障したユニットを修理してまた稼動させる場合などです。再生モデルによる分析を参照してください。
• 「劣化分析」プラットフォームは、製品の劣化データを分析し、故障時間の予測値を求めます。故障時間の予測値を求めた後、その疑似的な故障時間を他の信頼性プラットフォームで分析すれば、故障時間の分布を推定することもできます。「劣化分析」プラットフォームでは、因子（説明変数）を1つ含めることもできます。また、安定性試験のデータを分析して、製品の有効期間を設定することもできます。ほかにも、独自の破壊劣化モデルをあてはめることもできます。劣化データ分析を参照してください。
• 「反復測定劣化」プラットフォームは、階層型Bayesモデルを使用して、製品を破壊しないで測定できる観測ユニットの測定値を分析することができます。加速因子がある場合、および、加速因子がない場合のデータを分析することができます。反復測定劣化を参照してください。
• 「破壊劣化」プラットフォームは、製品が劣化している程度を調べる際に製品を破壊しなければならない試験を扱います。このような破壊試験では、製品ユニットごとに、1つの観測値しか得られません。「破壊劣化」プラットフォームでは、加速因子を1つ含めることもできます。数多くの一般的な劣化モデルを作成できます。破壊劣化を参照してください。
• 「信頼性予測」は、製品の故障数を予測するプラットフォームです。製造日・生産数・故障発生日・故障数のデータから、寿命分布を推定します。信頼性予測を参照してください。
• 「信頼性成長」プラットフォームでは、修理や再生できるシステムの故障を分析します。単一のシステムにおいて、設計などが改善されたことにより、信頼性がどのように変化するかを調べます。信頼性成長を参照してください。
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「信頼性ブロック図」プラットフォームは、システムを構成する部品と、その関係性を図に表したものです。そして、各部品に確率分布を指定することにより、システム全体の信頼性がどれぐらいになるかを計算できます。信頼性ブロック図を参照してください。
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「修理可能システムのシミュレーション」プラットフォームでは、修理可能なシステムにおける部品間の関係を対話的に定義でき、そして、システムが停止している期間を乱数シミュレーションで推定できます。修理可能システムのシミュレーションを参照してください。
• 「生存時間分析」プラットフォームは、グループごとに生存曲線を求めます。Kaplan-Meier推定はそれだけで分析として完結していますが、より複雑なモデルをあてはめる前の探索的な分析としても活用できます。生存時間分析を参照してください。
• 「生存時間(パラメトリック)のあてはめ」プラットフォームは、故障時間の分布における位置パラメータと尺度パラメータを、回帰モデルでモデル化します。いくつかの寿命分布が用意されています。生存時間(パラメトリック)のあてはめを参照してください。
• 「比例ハザードのあてはめ」プラットフォームでは、Coxの比例ハザードモデルをあてはめます。このモデルは、ハザード関数に関して比例ハザード性を仮定しています。比例ハザードのあてはめを参照してください。