定量的な解析⽅法は⼤きく下記の４つがあり、その目的、対象設備機器に即して使い分けが必要とされています。
(A)信頼性解析
- ワイブル解析：完全データの場合
- ワイブル型累積ハザード法：不完全データの場合
- 極値分布：配管の腐⾷などの解析
(B)保全性解析
- 対数正規分布：すべてのシステム、機器における修復時間の推定
【ワイブル分布】
Ｒ(t)＝exp{-(tβ/t0)}＝exp{-(t/η)β)}
Ｒ(t)：信頼性関数
η：尺度パラメータ
β：形状パラメータ
＜バスタブカーブの形成＞
β＜１ 故障率減少形（DFR：Decreasing Failure Rate）
−−初期故障形（時間が経つほど故障率が下がる）で、事後保全が有利
β＝１ 故障率⼀定形（CFR：Constant Failure Rate）
−−偶発故障形（故障率が⼀定）で、事後保全が有利
β＞１ 故障率増加形（IFR：Increasing Failure Rate）
−−摩耗故障形（時間が経つほど故障率が上がる）で、予防保全が有利（予防交換等）
【累積ハザード法】
この⼿法については、⽂献に下記のように説明されています。
フィールドデータは、⼀般に収集したデータがサンプル全体について求められているわけではなく、試験を打ち切ったり、⽋測値があったり、他の種類のデータが混⼊したりしている。
不完全データを解析する際には、完全データのように故障データのみに注目して解析を⾏うと⼤きな間違いを⽣じることとなる。
従って不完全データの場合には、打ち切り情報も考慮した解析⽅法が必要となる。
このような不完全データを解析する⼿法として「累積ハザード法」がある。
【対数正規分布】
この分布図については、⽂献に下記のように説明されています。
保全性における解析では、対数正規分布が使⽤される。
この分布は、耐久性や寿命において広く使われ、また寿命ばかりでなく、破壊強度分布などにも⽤いられる。
「対数正規分布」という名称から分かるように、この分布は時間 t の対数をとる正規分布である。
尚、信頼性⼯学については多くの専門参考書があります。「請う読者諸⽒のご深耕！」
