信頼性データの解析!というと複雑な数式や面倒な手順を思い浮かべる人も多いのですが、元々データ解析は信頼性を改善する情報を得るための活動です。その中でもワイブル解析は信頼性データの代表的な解析方法で、その手順は多くの書籍やセミナーで紹介されています。
　ここで大切なことは、解析して何かに役立つこと、つまり解析した結果の活かし方です。
　このセミナーは複雑な計算式や統計モデルを説明するものではありません。信頼性の基本から、統計的手法が必要となる理由、信頼性データの特徴を解説したうえで、ワイブル解析の手順を説明します。さらには、その解析結果の見方や信頼性改善に繋げるための解釈のコツを紹介します。

1. 品質保証と総合信頼性
   1. 毎年起こる重要品質問題
   2. 品質問題のもたらす影響
      • 開発遅れ
      • 品質ロス
      • 信頼とシェア喪失
   3. いまさらながら、なぜ品質保証が必要なのか
   4. 信頼性からディペンダビリティ (総合信頼性) へ
   5. ディペンダビリティの概要と「時間依存の品質」の特徴
2. 信頼性と統計的手法
   1. 信頼性の特徴と基礎概念
   2. なぜ予測が必要となるのか
   3. 統計的手法の応用と代表的な分布
   4. バラツキの把握と理解の重要性
   5. サンプル数の決め方
3. 信頼性データの解析
   1. 信頼性データの特徴
   2. 信頼性で統計的手法が必要な理由 (数と時間の壁)
   3. 信頼性データの種類と解析での注意点
   4. データ解析を支える情報
   5. 代表的な解析方法
4. ワイブル解析とその進め方
   1. ワイブル分布の特徴と解析方法
   2. ワイブルパラメータの持つ意味
   3. 完全データと不完全データ
   4. 完全データの解析 (演習)
   5. 解析結果の解釈とその注意 (演習)
   6. 不完全データの解析 (演習)
5. ワイブル解析の活用
   1. 市場データと実験室データ
   2. 関連するデータの種類
   3. 解析結果からアクションの決定へ (演習)
   4. 市場信頼性データからの予測
   5. ワイブル分布の応用
6. その他の信頼性手法との関連
   1. 故障メカニズムからの予測手法とその注意 (故障物理モデル)
   2. 加速試験でのワイブル解析の活用 (演習)
   3. 偶発故障の場合の試験規模の決め方 (演習)
   4. 摩耗故障の場合の試験規模の決め方と注意点 (演習)
   5. 数式を使わないデータ解析
• まとめ