抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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製品信頼性は最終的に反映され,実際の環境で製品を使用する分野で検証される。市場における強化競争により,製品開発と検証サイクルはより短くなる。これは,市場に放出された製品が開発段階で理想的に完全に検証されていないことを意味する。一方,新しい技術は,より便利な分野からデータを収集する。現場データの最良の利用は,製品信頼性の改善と顧客満足において重要である。他方では,現場信頼性データは,非信頼性因子と不完全性によって,マスクされて,不均一で,季節的で,混合されることができる。それらは必ずしも正確に固有の製品信頼性を反映しない。長年にわたって開発された多くのデータ解析法があった。それらのほとんどは,時間-故障分布または確率過程を含むパラメトリック法である。現場データ解析における挑戦と方法の良い要約は,[1]-[3]において見ることができた。パラメトリックデータ解析法は非常に有用であり,基本的なままであるが,それらは以下のいくつかの限界を持っている。(2)これらの方法を適用するための数学的仮定は,しばしば実世界では保持されない。(2)分析法の選択は特定の応用に依存する。これにより,迅速な反応とタイムリーな意思決定をもたらす,より標準的で統一的な分析と報告ツールを必要とする,今日の高速ペースオフィス環境における統一的解析アプローチを提供することは困難になる。(3)パラメータ法は典型的に数学的に複雑である。それは,統計によって知られていない人々にとって非常に直感的ではないかもしれない。産業実践は,より少ない仮定とデータ操作によるより多くの目的を理解しやすい方法を必要とし,可視化が容易である。(4)パラメータ法は,典型的にはデータ精度に対して高い要求を持ち,それは現実に適合することが困難である。この要求を緩和するが,依然として良好な値を提供する方法は非常に多い。(5)パラメータ法は,典型的には,分布型選択,単一または混合分布などのより詳細な解析を必要とし,データ解析の自動化を困難にする。パラメータ解析法における多くの困難さを避けるか緩和することができる非パラメトリック手法による現場データの解析には努力があった。しかし,それはパラメトリック法が行われているので,解析の詳細に達しない可能性がある。[3]-[6]は良好な例である。多くのアプリケーションにおけるフィールドデータは,1か月のような各時間周期に対して,ある種の製品が市場に放出される共通フォーマット[4],[7],[8]を示す。一方,ある種の故障が発生する。データのこのフォーマットは,Nevadaフォーマットデータ(表またはチャート)と呼ぶことができる。それは非修理可能システムと修理可能システムの両方に適用される。ReliaSoftからのWeibull++のようないくつかの信頼性ソフトウェアパッケージは,Nevada形式[7]における保証データ解析の機能を持っている。本論文では,Nevada形式のデータ解析方法論を一般化し,産業応用のための統一的で比較的簡単なツールとする努力を行った。Nevada形式データのいくつかの典型的な使用のための解析方法を提示した。本論文では例を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
