Minitabに含まれている信頼性分析

Minitabには多くの信頼性/生存時間分析が用意されています。

このトピックの内容

信頼性試験計画
分布分析
保証分析
生命データの回帰解析
コックス回帰
修復可能システム分析
プロビット分析

信頼性試験計画

Minitabの信頼性試験計画には2つの主な機能があります。1つはモデルパラメータを推定するためのサンプルサイズと試験時間を決定する機能です。もう1つは指定された信頼性要件を満たしていることを実証する機能です。

試験計画には次のものが含まれます。

試験に必要なユニット数。
中止規則: 各ユニットの試験時間または発生する故障数です。
成功条件: 試験に合格する際に許容される故障数（たとえば、すべてのユニットを所定の時間試験して、故障がまったく発生しない場合）。

Minitabには次の試験計画が含まれています。

実証試験計画: 信頼性要件を実証するために必要な試験時間とサンプルサイズを決定するには、実証試験計画を作成します。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 試験計画 > 実証を選択します。
推定試験計画: 信頼性パラメータの推定に必要なサンプルサイズを決定するには、推定試験計画を作成します。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 試験計画 > 推定を選択します。
加速寿命試験計画: 加速寿命試験のサンプルサイズを決定するには、加速寿命試験計画を作成します。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 試験計画 > 加速寿命試験を選択します。

分布分析

Minitabの信頼性分布分析コマンドを使用すると、調査対象の寿命の特性を把握することができます。

分布識別プロット: 11種類の一般的な信頼性分布から選択した分布の確率プロットを作成し、分布の適合を調べます。分布IDプロットを作成するには、統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > 分布識別プロットを選択します。
分布概要プロット: 選択した分布の適合度を評価し、データの概要をグラフとして表示します。分布の概要プロットを作成するには、統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > 分布概要プロットを選択します。
パラメトリック分布分析: 選択した信頼性分布を使用して百分位数、生存確率、および累積故障確率を推定します。パラメトリック分布解析を行うには統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > パラメトリック分布分析を選びます。
ノンパラメトリック分布分析: ノンパラメトリック法を使用して百分位数、生存確率、および累積故障確率を推定します。非パラメトリック分布解析を行うには、統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > ノンパラメトリック分布分析を選択します。

保証分析

Minitabの保証分析コマンドを使用すると、過去の保証データを分析して将来の保証請求数やコストを予測できます。保証分析で将来の製品故障に適切に対応する人員を適切に割り当てることができます。

保証データの前処理: 保証データを区間打ち切りデータに変換します。Minitabで、を選択します統計 > 信頼性/生存時間 > 保証分析 > 保証データの前処理。; 配布分析コマンドは保証データも受け入れ、間隔検閲データとして保証データを保存します。
保証予測: 保証請求による故障の数またはコストを予測します。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 保証分析 > 保証予測を選択します。

生命データの回帰解析

Minitabの生命データでの回帰分析コマンドを使用すると、故障時間と1つ以上の予測変数の関係を調べられます。

加速寿命試験: 極端な応力レベルでの製品性能(通常は故障時)をモデル化して、結果を通常の状態に戻すことができます。モデルには 2 つの予測変数を含めることができ、通常、信頼性の高い製品を評価するために使用されます。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 加速寿命試験を選択します。
寿命データの回帰分析: 回帰分析を実行して、異なる因子や共変量が製品の寿命に及ぼす影響を調べます。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > 寿命データの回帰分析を選択します。

コックス回帰

Cox 回帰を使用して、予測変数と生存率の関係を記述します。

固定予測変数のみでCoxモデルを適合: 比例ハザード率を仮定して、固定予測変数と生存率の関係を記述するために使用します。予測変数は、調査の開始時に値がわかり、調査期間中に変更されない場合に固定されます。交互作用項と多項式項を含め、項の段階的な選択を実行できます。Minitabで、[ 統計 > 信頼性/生存時間 > Cox 回帰 > 固定予測値のみでコックスモデルを適合]を選択します。
計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合: 予測変数と生存の関係を記述するために使用します。予測変数は固定または時間依存にすることができ、つまり、予測変数の値は調査期間中に変化する可能性があります。交互作用項と多項式項を含め、項の段階的な選択を実行できます。Minitabで、[ 統計 > 信頼性/生存時間 > Cox 回帰 > カウントプロセスフォームでのコックスモデルの適合]を選択します。

修復可能システム分析

Minitabの成長曲線を使用すると、修復可能システムからの寿命データを分析できます。修復可能システムとは、故障した部品が交換ではなく修理されるシステムのことを指します。成長曲線は、修復可能なシステムの連続した障害の間の時間に傾向が存在するかどうか、およびシステム障害の頻度が高くなっているか、頻度が低くなっているか、または一定のままになっているかを示すことができます。

パラメトリック成長曲線: べき法則工程または斉次ポアソン工程を使用して、平均修理回数と故障の発生率（ROCOF）推移を示す成長曲線を推定します。Minitabで、を選択します統計 > 信頼性/生存時間 > 修復可能システム分析 > パラメトリック成長曲線。
ノンパラメトリック成長曲線: システムの維持費や修理件数の分布を仮定せずに、システムの平均コストや修理件数の成長曲線を推定します。Minitabで、を選択します統計 > 信頼性/生存時間 > 修復可能システム分析 > ノンパラメトリック成長曲線。

プロビット分析

プロビット分析は、複数のユニットにストレスまたは刺激を適用し、各ユニットが故障したか生き残ったかを記録する場合に使用します。プロビット分析は、バイナリ応答変数を評価するために使用されます。この分析では、百分位数、生存確率、および累積故障確率を推定し、確率プロットを作成します。ミニタブで、統計 > 信頼性/生存時間 > プロビット分析を選択します。