抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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市場における製品の信頼性評価にはワイブル解析が広く用いられる.この場合,全製品の故障迄の時間の分布(寿命分布)は1つのモデルで表され,形状パラメータmと尺度パラメータηにより製品の信頼性が記述される.累積ハザード法,最尤法等でm,ηを推定することが出来,将来の故障発生予測も可能となるが,市場での製品の廃棄等を考えなければ,いずれ全製品が故障するとの予測になり現実に合わないケースも少なくない.Meekerらは欠陥があって故障し得るICと欠陥が無く故障しないICの混合分布を考え,不良品の寿命を表す極小値分布のパラメータと不良品混合率を非線形最適化アルゴリズムにより同時に求める手法を示した.本報告では,故障しない良品と故障し得る不良品の混合分布の対数尤度を不良品のワイブルパラメータm,ηと不良品混合率pにより記述し,対数尤度を最大にする条件から3つのパラメータをEXCELのソルバー機能により求める手法を示す.本手法に対し,別解法としてのEMアルゴリズムによる解との高い精度での一致によりEXCELソルバー機能を用いることの妥当性を確認した.EXCELを用いることで特殊なツールが不要となり,より身近な解析手法となると考えられる.3つのパラメータが既知の良品と不良品が混合する模擬データにより,上述の手法による解の精度を検証した.今回の模擬データの場合,故障データ数が混合した不良品数の30%程度以上であれば実用上問題のない精度の解が得られることを確認した.又,本報告による手法を実際の故障データに適用し故障データ数が一定数以上であれば,不良品混合率pを実用上問題のない信頼区間で解析でき,良好な故障発生予測が可能となることを確認した.(著者抄録)
