定量的な解析方法について(参考)

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

  1. ワイブル解析:完全データの場合
  2. ワイブル型累積ハザード法:不完全データの場合
  3. 極値分布:配管の腐⾷などの解析

(B)保全性解析

  1. 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!」