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公開日: 09/09/2026

「累積損傷」プラットフォームの例

40個の試験ユニットに対して、ストレスの条件を時間とともに変化させるステップストレス試験が行われました。この試験の目的は、0.75のストレスを与えたときに10,000分後にどれだけのユニットが故障するのか、その累積故障確率を予測することです。「累積損傷」プラットフォームには2つの入力データテーブルが必要です。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータフォルダ]を選択し、「Reliability」フォルダにある「CD Step Stress.jmp」と「CD Step Stress Pattern.jmp」を開きます。

「CD Step Stress」テーブルには、次の列があります。

– 「時間」列は、故障時間もしくは打ち切った時間を示す。

– 「パターンID」列は、ストレスパターン(1~4)を示す。

– 「打ち切りの有無」列は、観測された時間が、正確な故障時間か、打ち切ったときの時間なのかを示す。

データテーブルの各行は1つの試験ユニットに対応しています。

「CD Step Stress Pattern」テーブルには、次の列があります。

– 「パターンID」列は、ストレスパターン(1~4)を示す。

– 「ストレスの期間」列の数値は、ストレス因子の水準を同水準に保っている期間を示しています。

– 「ストレス」列は、ストレス因子のレベルを表す。ストレスは、「電圧」÷「厚み」(厚みあたりの電圧)です(データテーブルにおいて、これら「電圧」と「厚み」の2列は非表示になっています)。各ストレスパターン内において、「厚み」は一定ですが、「電圧」は変化させており、時間とともに増加させています。これらのレベルは、「パターンID」列の値ごとに異なります。

2. [分析]>[信頼性/生存時間分析]>[累積損傷]を選択します。

起動ウィンドウには、故障時間のデータ(「イベントまでの時間」)とストレスパターンのデータ(「ストレスパターン」)の2つのパネルがあります。

3. 「イベントまでの時間」パネルの[テーブルの選択]をクリックします。

故障時間データのデータテーブルを指定するための「「イベントまでの時間」データテーブル」ウィンドウが表示されます。

4. 「CD Step Stress」を選択して[OK]をクリックします。

「イベントまでの時間」パネルの「列の選択」リストにこのデータテーブル内の列が一覧されます。

5. 「時間」を[イベントまでの時間]に指定します。

6. 「打ち切りの有無」を選択し、[打ち切り]に指定します。

7. 「パターンID」を[パターンID]に指定します。

8. [逆べき乗]を[関係]に指定します。

9. [Weibull]を「分布」に指定します。

10. 「ストレスパターン」パネルの[テーブルの選択]をクリックします。

11. 「CD Step Stress Pattern」を選択して[OK]をクリックします。

「ストレスパターン」パネルの「列の選択」リストにこのデータテーブル内の列が一覧されます。

12. 「ストレスの期間」を[ストレスの期間]に指定します。

13. 「ストレス」を[ストレス]に指定します。

14. 「パターンID」を[パターンID]に指定します。

15. [OK]をクリックします。

図7.2 イベントとストレスパターン 

Event Plot and Stress Patterns Plot

レポートに、イベントプロットと、定義されたストレスパターンを描いたプロットが表示されます。4つのストレスパターンのいずれでも最初の40分でストレスを急激に増加させ、そして、40分後にはそれぞれ異なる速さで増加させています。

16. 「累積損傷」の赤い三角ボタンをクリックし、[すべてをあてはめ]を選択します。

図7.3 「モデルリスト」レポート 

Model List Report

「モデルリスト」レポートから、AICcおよびBICが最小である分布は指数分布であることがわかります。

17. 「結果」レポートで、「指数」レポートまでスクロールします。

18. 「分布プロファイル」レポートで、「ストレス」の現在値を0.75に設定します。

19. 「時間」の現在値を10000に設定します。

図7.4 指定された設定における指数分布の分布プロファイル 

Distribution Profiler for Exponential Distribution at Specified Settings

Figure 7.4を見ると、0.75のストレスを与え続けた場合、10000分後に試験ユニットが故障する確率は0.007233と予測されます。また、その95%の信頼区間は0.001368~0.037754であることがわかります。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).