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市場クレームの分析・予測能力を高めたい
企業の要望・課題
■確実な不良予測で顧客要求に応えたい
•5年後の不良数と累積故障率と統計的根拠を示したい
•今後故障率は拡大か頭打ちか統計的根拠を示したい
■不良原因を裏付ける故障モデルの提示したい
•5年後の不良数と累積故障率と統計的根拠を示したい
•故障モデルを予測して初期故障・偶発故障・摩耗故障判定の統計的根拠を示したい
■統計的原因究明能力を高めたい
•顧客、ロット、時期による故障率の違いの平均分析手法
■講演の動画と資料はSAS社のサイトで無料でご覧いただけます
信頼性予測とは？
■予測の元データ：生産数と不良数データ（下表）
■故障モデルを予測する
•Weibullモデル? 指数モデル？部分故障モデル？
■故障カーブを予測する
•初期故障か、偶発故障か、摩耗故障か
■5年後の故障率と返品数を予測する
テーブルから予測したプロファイル
■AICc 指標からWeibull故障モデルが適合
■左グラフ：8か月後の累積故障率は8.4％(7.7~9.3%)
■右グラフ：時間と共に故障リスクが大きくなる（摩耗故障）
分布プロファイル
ハザードプロファイル（故障カーブ）
信頼性予測の活用ポイント
■故障カーブ(初期故障/偶発故障/摩耗故障)
•バグやノイズ誤動作は偶発故障が多い
•取扱不良は初期故障が多い
•故障カーブから原因を絞り込みできる
■部品不良
•摩耗、初期、偶発 どれもある
■部分故障モデル
•加工組立は部分故障モデルが多い
返品数予測
■6カ月後の返品数は280（予測上限は327）
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