JMP 19を使用した動画は2026年6月に投稿されました。
長期間にわたって高い性能が求められる部品の製品信頼性を評価するには、加速寿命試験（ALT）が必要です。使用条件下での故障率が低いため、部品は妥当な時間内に故障を発生させるために、高いストレスレベルで試験する必要があります。このような信頼性分析を必要とする機器には、医療機器、半導体回路、航空機器などがあります。本稿では、加速試験データを分析して、単一および複数の定常ストレス試験、ならびに段階的ストレス試験における使用条件下での寿命を予測する方法について説明します。また、等高線図を用いた安全な動作領域についても解説します。
このウェビナーでは、Fit Life by X、パラメトリックサバイバル、ステップストレスについて解説します。
推奨される前提条件：学習ライブラリー -加速寿命試験（Fit Life by X）
以下の方法をご覧ください：
- 加速寿命試験（ALT）は、使用条件下での寿命を推定する実用的な方法として活用できます。
- さまざまなモデル（アレニウスの法則、べき乗則など）を利用して予測を行うことができます。
- 複数のストレス条件下における安全動作領域（SOA）を特定することで、製品寿命の信頼性マップを作成することができる。
- 継続的なストレスを与えるよりも、段階的なストレスアプローチを採用することで、大幅な時間短縮につながります。
- 故障時間を予測し、信頼性の見込みを把握できる劣化モデルにアクセスしてください。
定義
- アレニウス式またはモデル - 多くの物理的および化学的プロセスにおける反応速度と温度の関係を表します。この式は、劣化メカニズムの絶対温度 (T) への依存性、ひいては故障までの時間との関連性を示します。故障までの時間 ~ exp(Ea/T) （Ea は活性化エネルギー）。温度変化に伴う信頼性パラメータの推定に使用できます。
- べき乗則モデル - 故障時間と応力の関係を表す式。故障時間は応力の指数（またはべき乗）の関数となる。故障時間 ~ 応力^n（nは指数）。
- 打ち切り - データポイントの打ち切りとは、そのデータポイントを故障時間としては除外するものの、部品の稼働時間としては解析に含めることを意味します。右側打ち切り - 部品が故障する前に、部品への負荷が停止された場合。区間打ち切り - 部品の故障が既知の時間間隔内で発生した場合。左側打ち切り - 部品が試験開始前に故障した場合。左側打ち切りは、産業実験では一般的ではありません。
