あなたが新製品を開発している品質エンジニアだと想像してみてください。製品が実際に故障するまで待つと、数ヶ月、場合によっては数年もかかる可能性があり、開発の初期段階で信頼性を評価するのは困難です。幸いなことに、多くの製品は時間の経過とともに徐々に劣化します。例えば、スマートフォンのバッテリーは充電を繰り返すうちに徐々に容量が低下し、ランニングシューズは使い続けるうちにクッション性が徐々に失われていきます。こうした劣化を測定することで、故障が発生する可能性が高い時期について貴重な知見を得ることができます。
何時間、あるいは何日もかけて劣化データを収集・分析した後、システムの信頼性を評価・予測する準備が整います。当然ながら、いくつかの疑問が生じるでしょう。
- まず、どのような種類のデータを扱っているのかをどのように判断しますか？
- 次に、あなたのデータにはどのタイプの信頼性分析が適していますか？
- そして最も重要なのは、JMPを使ってこれらの分析を効率的に活用するにはどうすればよいかということです。
深呼吸してください。心配する必要はありません。このブログでは、そのプロセスを段階的にご案内します。まず、収集したデータをより深く理解していただけるよう、さまざまな種類の劣化データについて説明します。次に、JMPにおける劣化分析に関連するプラットフォームをご紹介します。最後に、JMPの強力な信頼性分析および生存分析機能を最大限に活用するために、特定のプラットフォームを選択する理由とタイミングについて説明します。より詳細な説明は、別のブログ記事で提供しています。
その過程で、私たちは以下の疑問に取り組みます。
- 劣化とは一般的に何を指すのか？また、どのように測定するのか？
- 劣化データとは何ですか？
- 劣化分析に共変量をどのように組み込むべきか？
- JMPで利用できる劣化解析プラットフォームにはどのようなものがありますか？
- 劣化データに適したプラットフォームはどのように選べばよいのでしょうか？
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図1. JMP 19における劣化解析の全体フローチャート。
それでは、劣化解析の旅を始めましょう。
劣化とは何か？
技術的な詳細に入る前に、まず「劣化」という言葉の意味について一般的な理解を深めておきましょう。この用語を既にご存知の方は、JMPにおけるデータと劣化分析に焦点を当てたセクションまで読み飛ばしていただいて構いません。
理論的には、コンドラ（1993） [1]が指摘しているように、信頼性は「時間の経過に伴う品質」と見なすことができます。製品の寿命の間、その性能が一定のままであることはほとんどありません。むしろ、製品は時間の経過とともに徐々に劣化することがよくあります。たとえば、自動車のタイヤは何千マイルも走行すると溝が減り、エアコンは経年劣化で効率が低下し、切削工具は繰り返し使用すると徐々に切れ味が悪くなります。最終的には、製品は意図した性能要件を満たさなくなる可能性があります。この性能の緩やかな低下は劣化として知られています。
従来の寿命試験では、電球が切れたりモーターが停止したりといった完全な故障が発生するまで製品を観察します。一方、劣化分析では、製品の性能を経時的に監視し、たとえまだ機能していても、性能が事前に定義された閾値を下回った時点で「ソフト故障」が発生したとみなします。重要なのは、劣化は製品が実際に壊滅的な故障を起こすずっと前に観察できる場合が多く、従来の故障時間データだけの場合よりも早期に、より有益な情報に基づいて信頼性挙動を理解する貴重な機会が得られるということです。
劣化をどのように測定するのか？
劣化とは何かを理解したところで、次のステップは劣化の測定方法を決定することです。まず、製品の劣化を反映する性能特性（バッテリー容量、光出力、材料強度など）を応答変数として選択します。次に、この特性を一定期間にわたって繰り返し測定し、時間を主要な予測変数とします。研究によっては、温度や湿度などの他の実験因子も記録したり、意図的に変化させたりすることもあります。これらの測定値を総合すると、劣化データが得られます。
これらの測定値の収集方法は、研究デザインによって異なります。例えば、ある研究では同じ対象物を一定期間にわたって観察するのに対し、別の研究では様々なストレス条件下で異なる対象物を測定します。こうした研究デザインの違いによって、得られる劣化データの構造、ひいては分析方法の選択が決定されます。
劣化データの種類
実際には、劣化データは一般的にいくつかのカテゴリに分類されます。最も一般的な2つのカテゴリは次のとおりです。
- 反復測定劣化試験（RMDT）データ。
- 加速破壊劣化試験（ADDT）データ。
それぞれのタイプを詳しく見ていきましょう。
1. RMDTデータ
RMDTデータは、同一ユニットを損傷させることなく、一定期間にわたって繰り返し測定することで得られます。測定プロセスは非破壊的であるため、ユニットは機能を維持したまま継続的に監視できます。
例えば、電気自動車のバッテリー容量を監視する場合を考えてみましょう。毎月、同じバッテリーが正常に動作し続ける中で、その残量を記録します。テスト中にバッテリーが破壊されることはないので、時間の経過に伴うバッテリーの緩やかな劣化を追跡できます。これは、RMDTデータの典型的な例です。
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図2．繰り返し測定による劣化試験の例。
自問してみてください。データセットには、同じユニットから経時的に収集された複数の劣化測定値が含まれていますか？答えがイエスであれば、そのデータはRMDTカテゴリに分類される可能性が高いです。このタイプのデータを用いることで、各ユニットの劣化過程をリアルタイムで観察することができます。
2. ADDTデータ
次に、ADDTデータについて考えてみましょう。この設定では、測定プロセスは破壊的であり、各ユニットは一度しか測定できません。テスト自体がユニットを損傷するため、再度観測することはできません。同じユニットを長期間にわたって繰り返し測定する代わりに、異なる時点において異なるユニットから収集された測定値を使用して劣化を評価します。
RMDTは、劣化特性を同一ユニットで繰り返し測定しても将来の性能に影響を与えない場合に適しています。一方、ADDTは、評価によってユニットが永久的に破壊され、繰り返し測定が不可能な場合に使用されます。劣化経路は単一ユニットでは直接観察できないため、複数のユニットの測定値を組み合わせて再構築されます。
例えば、高温下で接着剤の強度が時間とともにどのように変化するかを試験する場合を考えてみましょう。複数のサンプルを同じ温度に、異なる時間曝露します。所定の曝露時間後、サンプルを取り出し、接着部が破断するまで引っ張ります。接着部を破断するのに必要な力によって、接着部の強度がどれだけ維持されているかが分かります。接着部の強度を測定するには接着部を破断する必要があるため、同じサンプルを再度試験することはできません。したがって、曝露時間ごとに異なるサンプルが必要です。劣化を加速させるために、同じプロセスを複数の高温で繰り返すことができます。異なる温度と曝露時間での測定値を組み合わせることで、接着部の経時的な劣化特性を把握し、通常の使用条件下での性能を予測することができます。
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図3．加速破壊劣化試験の例
劣化モデルに共変量を組み込む
劣化に関する研究では、劣化は時間だけでなく、劣化プロセス全体に影響を与える他の要因にも依存する場合があります。これらの共変量が時間とともに変化する場合、それらは動的共変量と呼ばれます。
静的共変量とは異なり、動的共変量は、観測期間を通してユニットの特性がどのように変化するかを捉えます。その履歴は、各ユニットが経験した劣化を特徴づけるのに役立つ曝露プロファイルを提供します。
例えば、類似した環境条件下で稼働する2台の車両を考えてみましょう。速度、ブレーキ頻度、走行負荷といった使用特性は、日によって変化する可能性があります。一方の車両は、ある期間には頻繁に短距離走行を行い、加速とブレーキを繰り返した後、別の期間には長距離の高速道路走行を行うかもしれません。一方、もう一方の車両は、異なる使用履歴を持つ可能性があります。車両は類似した環境条件下で稼働していますが、こうした異なる使用履歴によって、劣化の進行経路も異なる可能性があります。これは、動的共変量の重要な特徴を示しています。つまり、劣化は単一の静的測定値ではなく、ユニットの使用履歴に依存する可能性があるということです。
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図4. 動的共変量を含む劣化データの例
JMP 19ではどのプラットフォームが利用できますか？
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図5. JMP 19で利用可能な劣化解析プラットフォーム。
JMP 19で現在利用可能な劣化解析ツールは、「分析」メニューの「信頼性と生存性」セクションにあります。劣化解析を実行するために利用できる主なプラットフォームは次の3つです。
- 繰り返し測定による劣化評価：非破壊検査法を用いて、同一ユニットを一定期間にわたって複数回測定する場合に使用します。これにより、各ユニットの劣化過程全体を観察することができます。
- 破壊的劣化：測定プロセスによってユニットが損傷または破壊される状況を想定して設計されており、各ユニットは一度しか測定できません。
- 劣化：さまざまな条件下での劣化データを分析するための柔軟なモデリングオプションを提供する、より汎用的なプラットフォーム。
劣化解析の適切なアプローチは、主に劣化データの収集方法によって決まります。異なるデータ構造は、異なるJMPプラットフォームを使用して解析できますが、利用可能なプラットフォーム間では機能に一部重複があります。
本シリーズの2回目のブログでは、まず反復測定劣化プラットフォームに焦点を当てます。このプラットフォームの設計目的、動作原理、分析に適したデータの準備方法、そしてこの手法の潜在的な限界について説明します。
次回のブログでは、技術的な詳細についてさらに掘り下げていきますので、お楽しみに！
参考文献
[1] Kromholtz, GA、および Condra, LW (1993)。商用および軍用航空宇宙製品の信頼性に対する新しいアプローチ：軍用品質/信頼性基準を超えて。Quality and reliability engineering international、9(3)、211-215。
[2] Clark, JM、Min, J.、Li, M.、Warr, RL、DeHart, SP、King, CB、Lu, L.、Hong, Y. (2026)。品質エンジニアが知っておくべき劣化モデルについて。品質工学、1-22。
