ライン管理、製品の品質保証、研究開発などにおいて、データの取扱いや解析は重要である。これらのデータの取得、まとめ及び解析方法の基礎を習得することは企業における生産活動において必要不可欠である。また、製品の劣化要因を知ることは、高品位な製品供給の上でも重要である。本講座では、製品の劣化・信頼性解析に注目し、現場ですぐに使える知識を分かりやすく説明します。

1. データの扱い方
   1. 有効数字とは (意味のある数値とは)
   2. 平均値とは (いろいろな平均値がある)
   3. 標準偏差とは (製造ラインの管理方法)
2. データの取得方法
   1. サンプル数の決定 (最適なサンプル数とは)
   2. サンプリングと全数検査 (どのように使い分けるか)
3. データーの整理方法
   1. パレート図 (要因分析方法)
   2. 散布図とヒストグラム (効果的な表示法)
   3. 図表のまとめ方 (公表できるデータの整理方法)
4. データーの解析方法
   1. 確率とは (データを正しく解釈する)
   2. 関係性の有無 (相関係数により決定する)
   3. 違いの有無 (取得データの偏りの有無)
   4. 推定 (サンプルから全体像を把握する)
5. 製品の劣化要因とは
   • 熱
   • 帯電
   • 溶液浸透
   • 内部応力
   • 紫外線
   • 活性化エネルギー
6. 寿命とは
   • 不良率とは
   • バスタブ曲線
   • ワイブル分布とは
7. 加速試験
   • 寿命予測、加速試験の実際
8. 各種製品の劣化と信頼性
   1. 電子デバイス
      • エレクトロマイグレーション
      • 放射線
      • TDDB試験
   2. はんだ金属材料
      • 腐食
      • 酸化
      • 接合不良
   3. 印刷コーティング膜
      • 紫外線硬化
      • 熱硬化
      • 環境応力亀裂
      • 退色
      • ピンホール
   4. 食品材料
      • バクテリア
      • 長期保存食品
   5. 界面接着剤
      • 強度低下
      • 吸湿性
      • 内部応力
      • VF変形
9. 製造現場の信頼性・安全性の向上のために
   • 性能維持管理
   • 安全管理
   • 意識改革
10. 質疑応答 (日頃のトラブル・開発相談に応じます)