信頼性工学とは、製品の耐用年数を改善することです。 テクノロジー、グローバル製造、複雑な製品の急速な進歩を伴う今日の競争の激しい環境では、企業は、品質の向上、市場投入までの時間、コストの削減などの新しい方法を見つけることに集中し続ける必要があります。
成功するブランドは、高品質と顧客満足の代名詞です。信頼性の低い製品には、安全衛生上の危険があります。 専用の信頼性プログラムにより、製品の品質を向上させることができます。
競争は信頼性に重点を置くことを要求します。 信頼性プログラムは、保証、サービス、および責任のコストを改善します。より多くの商業契約は信頼性要件を指定します。
製品の信頼性は、一般に、製品またはサービスが指定された条件下で指定された期間（通常は保証または設計期間）に意図された機能を適切に実行する確率として定義されます。
見るこの製品開発のケーススタディでは、寿命データの分布と、保証期間の終了時に2つの設計の製品の信頼性を推定する方法について学習します。具体的には、あなたは理解を得るでしょう...
-生活データ（打ち切りデータ）の作り方
-生活データをモデル化するために一般的に使用される分布
-2つのデザインの分布を比較する方法。
-保証期間の終了時に製品の信頼性を見積もる方法。
-失敗の可能性が最も低い設計を特定する方法（B1、B10）。
-適切なサンプルサイズを決定する方法（デモンストレーションテスト計画）。
誰が見るべきですか？データを分析して保証期間と比較した製品のパフォーマンスを評価し、品質コストを削減することに関心のある人。
状況：家庭用電化製品を製造している小さな家電会社は、顧客に1年間の「欠陥のない」保証を提供しています。
仕事：データ主導の研究開発マネージャーは、新製品の設計が信頼性の要件を満たしていることを実証する必要があります。
アクション：信頼性工学分析を使用して、新しい設計が1年で90％を超える製品の信頼性を満たしていることを示します。
結果：統計的手法を使用して、新しい設計が古い設計よりも大幅に優れており、製品の信頼性目標を満たしていることを示します。
次のステップ：検証済みの新しい設計変更を実装し、今後12か月間保証の返品を監視します。 さらなる研究開発のために貯蓄を使用してください。
