あなたの条件を入力してください実証試験計画

計算する分析の値を選択します。分析がサンプルサイズを計算する場合、計画に必要な情報には各ユニットの検査期間が含まれます。分析が試験時間を計算している場合、計画に必要な情報には試験すべき単位数が含まれます。

サンプルサイズ
各ユニットの試験時間

各ユニットに適用されるテストの制限時間、またはテスト可能なユニット数を入力してください。

注

サンプルサイズやテスト時間の組み合わせ、許容される最大失敗数の組み合わせが1つのテストプランを作成します。各プロパティに複数の値を入力することで、複数の試験計画を作成し、結果を比較することができます。

各ユニットの試験時間

テストの制限時間を示すために1つ以上の値を入力してください。
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。

許容される最大故障数では、テストが許容する最大失敗数を示す1つ以上の値を入力してください。

0を入力すると、最小のサンプルサイズと試験時間になります。ただし、1回でも故障が発生すると、実証試験は不合格となり、期待する信頼性を達成できないという結論になります。詳細については、m故障試験と0故障試験の違いとはを参照してください。

分布では、データをモデル化する分布を選択します。次に、テストプランのために仮定するパラメータを入力します。

分布に関する判断はプロセス知識や分布適合の評価に基づいてください。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。

再設計したシステムを検定する場合、頻繁に経験値を使用して、分布の形状パラメータまたは尺度パラメータを推定できます。経験値は再設計による影響を受けないため、しばしば良好な推定値となります。

注意

パラメータ値はおおよその推定値です。しかし、パラメータの推定値が実際の値から大きく離れている場合、サンプルサイズやテスト計画のテスト時間が正確でない可能性があります。パラメータ値が不明な場合は、仮定パラメータの可能な値の範囲を用いてテストプラン解析を繰り返しることを検討してください。さまざまな解析結果は、サンプルサイズやテスト時間がパラメータの仮定値に対してどれほど敏感かを判断するのに役立ちます。

分布	パラメータ
ワイブル	形状: 形状パラメータに0より大きい値を入力します。値が1の場合、ワイブル分布は指数分布と同値となります。
指数	利用不可
その他の分布	尺度値: スケールパラメータに0より大きい値を入力します。

実証試験の目標では、テストに使用する基準を選択します。次に、合格する最低値を入力します。

目標はすべて同じ表現を持つため、通常は最も便利な表現方法に関係します。例えば、形状パラメータが4のワイブル分布の場合、以下の方法が同じテストプランを生成します。

真の第5パーセンタイルで4,759を超える
スケールパラメータが10,000を超える

同じテストプランを作成する仕様では、通過確率グラフのスケールの範囲が異なります。

指定したパーセントに対応する真の寿命値は、この時間を超えます: 要件を満たすために、指定された時間内に故障するユニットの最大パーセンテージを指定します。例えば、タービンエンジンの燃焼器の要件は、最大1%の故障率に至るまでに2,000サイクルが必要です。
指定した時間における真の信頼性は、この割合を上回ります: 生存するユニットの割合と生存期間を指定し、要件を満たすためにどれくらい生き残るかを指定してください。例えば、タービンエンジンの燃焼室の要件は、2,000サイクル以上持続するために0.99の割合が必要です。
真の平均故障時間（MTTF）は、この値を超えます: 要件を満たす最小MTTFを指定してください。例えば、タービンエンジン燃焼器の要件はMTTFが10,000サイクルを超えることです。
真のスケールパラメータはこの値を超えます: このオプションは、配分がワイブルまたは指数時に利用可能です。; 要件を満たす最小パラメータ値を指定してください。例えば、タービンエンジンの燃焼器の要件は、指数分布からのスケールパラメータが10,000を超えることです。; ワイブル分布の場合、スケールパラメータはおおよそ63.2パーセンタイルです。指数分布の場合、スケールパラメータは平均故障時間(MTTF)および63.2パーセンタイルです。
真の位置パラメータはこの値を超えます: このオプションは、配分がワイブルまたは指数でない場合に利用可能です。; 要件を満たす最小パラメータ値を指定してください。例えば、タービンエンジンの燃焼器の要件は、対数正規分布の位置パラメータが9.21より大きいことです; 正規分布の場合、位置パラメータは平均故障時間(MTTF)に等しいです。位置パラメータの解釈は分布によって異なります。位置パラメータが10,000の正規分布と位置パラメータが9.21の対数正規分布は、類似した50パーセンタイルを持ちます。

信頼水準では、信頼レベルを0から100の範囲に入力します。通常、95%の信頼水準が適切です。信頼水準は誤った結論に到達するリスクに影響します。

90%などの低い信頼水準では、検定に必要なサンプルサイズや試験時間を減らすことができます。しかし、低いレベルでは、システムが信頼性目標を満たしていると誤って結論づけるリスクが高まります。90%信頼レベルでは、この誤差のリスクは10%です。
99%のような高い信頼度レベルは、システムが信頼性目標を満たしていると誤って結論づけるリスクを減らします。しかし、より大きなサンプルサイズやより長い試験時間が検定で必要になる場合があります。99%信頼レベルでは、この誤差のリスクは1%です。

あなたの条件を入力してください 実証試験計画

注

注意

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