繰り返し劣化データとは、材料中の亀裂の伝播、パワーアンプの出力低下、その他の個々の対象物における経時的な性能変化など、製品の経時的な信頼性を測定するものです。劣化モデリングと分析の目的は、対象製品の故障時間と故障確率を予測することです。
JMP 17以降、JMPは反復測定劣化データの分析とモデリングに関して2つの異なるアプローチを提供しています。1) 数バージョン前からJMP劣化プラットフォームで利用可能だった擬似故障アプローチ、2) Meeker、Escobar、Pascual (2022)で議論されている信頼性の階層的ベイズモデリングを実装した新しい反復測定劣化プラットフォームです。
階層ベイズモデリング手法では、ベイズ推論を用いてランダムパラメータを持つ劣化モデルを推定し、モンテカルロシミュレーションによって故障時間を求めることができます。この手法はランダムパラメータを持つ劣化経路モデルに適合させますが、擬似故障手法は固定パラメータモデルに適合させます。階層ベイズモデリングは劣化経路モデルの母集団パラメータの事後推定値を用いて故障時間をシミュレートしますが、擬似故障手法は固定パラメータ経路モデルから擬似故障時間を外挿します。
一般的に、サポートされているモデルのいずれかが適切な場合は、新しい反復測定劣化分析を使用してください。新しいプラットフォームでデータに適したモデルが見つからない場合は、既存の劣化分析プラットフォームの擬似故障アプローチの使用を検討してください。このプラットフォームでは、独自のモデルを定義できます。
JMPサンプルデータの信頼性フォルダにあるJMPサンプルデータ（それぞれGaAs Laser.jmp、Alloy A.jmp、Device B.jmp）を使用した3つのケーススタディを紹介するビデオをご覧ください。
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各ケーススタディの後には質疑応答が掲載されています。ケーススタディ1は24:00頃、ケーススタディ2は57:00頃、ケーススタディ3は1:04:00頃から始まります。
ライブウェビナーで、Peng Liu氏（@peng_liu） 、Caleb King氏（@calking ）、Don McCormack氏（@DonMcCormack）が質問に答えます。
質問：スライド「反復測定劣化サンプルデータ」では、3つの例すべてにおいて曲線が同じ点から始まっています。これはこの種の研究における必須条件ですか？
A: いいえ、曲線は同じ開始点から始まる必要はありません。パス定義リストでは、開始点が固定されているモデルの隣に、開始点をランダムに設定できる同様のモデルがあります。
質問：これらはすべて製造業の例ですが、動物に時間をかけてストレスを与え、健康状態が「悪化」して「故障」＝死に至るような実験にも応用できるでしょうか？ JMP Proには生存分析機能があることは知っていますが、これはそれとは異なるように思えます。
A: はい。通常、生物を扱う場合、これを生存分析と呼びます。同様の手法を用いることができます。この種の分析が適用可能かどうかを検討する際に重要なのは、（1）複数の被験者が存在すること、（2）個々の被験者から一定期間にわたって繰り返し測定が行われることです。ストレス要因は存在しない場合もあります。しかし、存在する場合は、そのストレス要因は全期間にわたって個々の被験者で一定であると想定されます。要因のレベルは被験者ごとに異なる場合があります。
Q: 2つ以上の劣化応答指標（例：電流と電圧）を処理する方法はありますか？
A: 現在、反復測定劣化分析ではこれを行う方法はありません。重要なのは、応答とその相互関係をどのように組み合わせるかです。競合原因は、ハード故障が与えられた場合のデータをモデル化するために使用できますが、ソフト故障についてはよくわかりません。また、故障が異なる故障分布から発生している場合（たとえば、欠陥のあるサブグループ）には、使用できる他の手法があります。ソフト故障でも競合原因を使用する方法があるかもしれません。ハード故障の場合と同様に、各原因の下での故障分布を推定します。違いは、推定された分布を取得する方法です。ただし、一度取得できれば、手順は同じだと思います。現在、反復測定劣化分析ではこれを行う方法はありません。ビデオの約1:16:00を参照してください。
Q: シードがランダムであるなら、なぜ私たち全員が同じランダムシードである32323を持っているのですか？
A: 「ランダムシード」というラベルは、「乱数生成のためのシード」を意味するものであり、シード自体が必ずしもランダムであることを意味するものではありません。
Q: 非常に具体的な質問です。パフォーマンスパラメータ = ax exp (-(time/b)^c) のような劣化関数を使用する方法はありますか？つまり、パラメータ a、b、c が 3 つあり、パラメータ a はすべてのデバイスで同じ値に設定できる可能性があります。
A: これは、[劣化] > [繰り返し測定劣化] (つまり、旧プラットフォーム) を使用して実行できます。
Q：このプラットフォームではデータフィルターを使用できますか？
A: これは反復モデルであるため、データフィルタを使用してもモデルは更新されません。データフィルタは一般的な機能であり、プラットフォーム上で利用可能です。ただし、使用する場合はその影響を慎重に検討する必要があります。現在の実装では、決定はユーザーに委ねられています。なお、これは時間のかかる手法であり、フィルタを変更すると、分析を何度も再実行する必要が生じます。
Q: 温度と電流など、2つの応力変数を用いて加速度モデルを使用する方法はありますか？
A: 新しい反復測定劣化プラットフォームではできませんが、劣化プラットフォームの古い反復測定機能を使用して2つのストレス要因を追加できます。ハード障害の場合は、適合パラメトリック生存法を使用することもできます。
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