加速寿命試験計画のデータを入力する

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計画情報を入力して、加速寿命試験の試験ユニット数を算出したり、試験ユニットをどのようにストレス水準に割り当てるか決定することができます。

注

加速寿命試験に向けて収集するデータには、打ち切りまたは打ち切りなしの2種類があります。定時打ち切り試験計画または故障打ち切り試験計画を使用すると、多くの場合、最小限の試験コストで正確な結果を得ることができます。詳細については、打ち切りデータを参照してください。

推定されるパラメータで、決定内容を示すオプションを選択します。
- 次のパーセントに対する百分位数: 特定の割合のユニットが正常に機能する時間を推定します。この値は、製品の保証期間の決定に役立ちます。0～100の値を入力して、故障するユニットの割合を示します。通常、n番目の百分位数の場合、n番目より下位の観測値の割合はn%で、n番目より上位の観測値の割合は（100–n）%となります。
- 次の時間での信頼性: 特定の時間で正常に機能するユニットの割合を推定します。この値は、保証期間中に正常に機能するユニット数の推定に役立ちます。時間は、時間数などの標準的な時間測度、またはサイクル数、特定の使用量、重量単位など特定の使用量を示す他の測度となります。
ドロップダウンリストで、サンプルサイズや信頼限界と関連して定義される精度値を入力するかどうかを示します。たとえば、試験に使用可能な特定のユニット数がある場合、サンプルサイズを入力して最適な精度を持つ計画を決定できます。精度目標がある場合、下限や上限を入力して、その精度を獲得するために必要な最低限のサンプル数の計画を判断できます。
- サンプルサイズ: 試験に使用可能なユニット数を示す1つ以上の値を入力します。
- 下限: 信頼性の推定値から信頼区間（CI）の下限までの距離を示す精度値を入力します。多くの信頼性基準下限は最悪のケースシナリオで定義されているため、下限を一般的に使用します。たとえば、故障時間分布の10番目の百分位数を推定して、下限が推定値を25時間以上下回らないようにする場合、下限を選択して、25と入力します。
- 上限: 信頼性の推定値から信頼区間（CI）の上限までの距離を示す精度値を入力します。
分布から、データをモデル化する分布を選択します。工程の知識での判断に基づくか、分布の適合の評価を使用します。詳細については、信頼性分析における分布の適合を参照してください。
関係から、加速変数を変換するかどうかを示すオプションを選択します。線形関係を仮定できる場合、,線形を選択すると変換されません。加速変数を変換するには、Arrhenius、温度の逆数、またはLn (べき変換)を選択します。
注
分布モデルおよび加速変数の変換の詳細については、加速寿命試験に適したモデルを選択するを参照してください。
形状 (ワイブル) または尺度 (他の分布)で、ワイブル分布を使用している場合は形状パラメータ、その他の分布を使用している場合は尺度パラメータを入力します。指数分布の場合、値を入力しないでください。Minitabによって尺度パラメータは1と仮定されます。
次のうち2つの計画値を指定します。たとえば、切片と傾き、または切片と1つの百分位数、2つの百分位数に対して計画値を指定するものとします。Minitabによって未知のパラメータの値が計算されます。
注
2つの百分位数に対して計画値を指定する場合、それぞれのストレス水準が異なる必要があります。詳細については、推定試験計画および加速寿命試験計画の値を参照してください。
- 百分位数: ある割合のユニットが故障すると予測される時間を示す百分位数を入力します。パーセントに、百分位数に対応するパーセント値を入力します。ストレスに、ストレス水準を入力します。たとえば、電圧7Vの環境で450時間後に50%の電気部品が故障すると予測する場合、百分位数に450、パーセントに50、ストレスに7と入力します。
- 百分位数: ある割合のユニットが故障すると予測される時間を示す百分位数を入力します。に、百分位数に対応するパーセント値を入力します。パーセントに、ストレス水準を入力します。ストレスたとえば、ストレス水準5Vの環境で200時間後に15%のユニットが故障すると予測する場合、百分位数に200、パーセントに15、ストレスに5と入力します。
- 切片: 加速変数との関係に対する切片を入力します。
- 傾き: 加速変数との関係に対する傾きを入力します。
注
既に加速寿命試験を使用して同様の実験を行っている場合は、傾きと切片の推定の経験値を計画値として使用することができます。加速寿命試験モデルの傾きと切片の詳細については、加速寿命試験に適したモデルを選択するを参照してください。