劣化量データベースに基づいた信頼性解析に関する研究

自動車の部品メーカの有するWarranty Databaseに基づき、どのようなストレス(使用環境条件・運転サイクル)・生産ロット・素材変動等が信頼性に寄与するかを解明しうる為のモデルの開発と実際のデータを用いた解析を行った。また、ストレス-故障メカニズム-故障モードに関するデータの整理と解析を行った。Warranty data解析の最も難しい点は、故障データのみが観測され、観測期間に故障のない"打切デーダは観測されない、即ち、データベースには登録されない点である。このとき、観測された故障データのみによる推定では、今日まで正しい推定は誰しもが為しえなかった。今回の研究により、ほぼこの点が解消され、世界ではじめてのデータベースのみからに基づく推定を可能とした。また、ストレス、使われ方、地域等のcovariateを含むモデルを構築し、実際のWarranty dataよりどのcovariateが本質的に寿命分布に影響を与えているかを導出しえた。最後に、ストレス-故障メカニズム-故障モードの三点セットのデータベースを構築し、今後の劣化量データ解析の基盤を作成した。

自動車の部品メーカの有するWarranty Databaseに基づき、どのようなストレス(使用環境条件・運転サイクル)・生産ロット・素材変動等が信頼性に寄与するかを解明しうる為のモデルの開発と実際のデータを用いた解析を行った。また、ストレス-故障メカニズム-故障モードに関するデータの整理と解析を行った。Warranty data解析の最も難しい点は、故障データのみが観測され、観測期間に故障のない"打切デーダは観測されない、即ち、データベースには登録されない点である。このとき、観測された故障データのみによる推定では、今日まで正しい推定は誰しもが為しえなかった。今回の研究により、ほぼこの点が解消され、世界ではじめてのデータベースのみからに基づく推定を可能とした。また、ストレス、使われ方、地域等のcovariateを含むモデルを構築し、実際のWarranty dataよりどのcovariateが本質的に寿命分布に影響を与えているかを導出しえた。最後に、ストレス-故障メカニズム-故障モードの三点セットのデータベースを構築し、今後の劣化量データ解析の基盤を作成した。