Niveau: Mittelstufe
JMP ist wahrscheinlich die Software mit den leistungsstärksten Funktionen und systematischsten Anwendungen unter den Zuverlässigkeitsdatenanalyse-Programmen. In diesem Bericht nutzen wir die Zuverlässigkeits-/Überlebensanalyse-Plattform von JMP, um systematisch und zeitnah Methoden der univariaten Verteilung, bivariaten Beziehungen, Vorhersagen, Modellierung und Lebensdauerdatenanalyse vorzustellen. Insbesondere werden Zuverlässigkeitsaktivitäten und Datenanalyseprozesse anhand hypothetischer Beispiele vorgestellt, die nicht über die Realität hinausgehen, einschließlich des Regenerationstheorems und der Methoden der Zuverlässigkeitsprüfung.
Hirono Motohisa
Kam 1984 zu Ricoh Co., Ltd. Seitdem ist er im Qualitäts- und Zuverlässigkeitsmanagement des Unternehmens tätig und setzt sich für die Sensibilisierung und Förderung von Statistiken ein. Bevor er seine aktuelle Position übernahm, leitete er das QM-Förderbüro in der Qualitätszentrale und war Direktor des SF Business Center. Er war Dozent an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Tokyo University of Science (1997–1998) und Teilzeitdozent an der Fakultät für Politikmanagement der Keio University (2000–2004). Seine Hauptkompetenzen liegen in der statistischen Qualitätskontrolle und der Zuverlässigkeitstechnik. Zu seinen wichtigsten Veröffentlichungen zählen „Graphical Modeling in Practice“, „How to Utilize Multivariate Data with JMP“, „23 Lectures on Statistical Calculation Methods with Anscombe-style Numerical Examples“, „Multivariate Analysis for Engineers Using JMP“ und „Eye-Opening Multivariate Analysis“.
Koichi Endo
Seit 1987 bei der Toshiba Corporation. Nach seiner Tätigkeit in der Produkt- und Prozessentwicklung für Leistungs-ICs (Stromversorgungs-ICs, 500-V-Treiber-ICs für Motoren usw.) beschäftigt er sich derzeit mit der Entwicklung von Technologien zur Fehleranalyse. Er promovierte in Informationswissenschaften an der Universität Osaka.
*Es werden keine Handouts bereitgestellt.
