近年、信頼性が再びを注目されています。スマホが意図した通りに動く、自動車が故障なく動く、新幹線が定時に到着/出発するなど、信頼性は社会にとって欠かせません。作る側からすると信頼性とは、現在だけでなく、これからも故障がなく安心して使える性質です。これからも想定外を含めて故障が起きないこと、万一起きても影響がないことを保証するのは、実は大変重要なテーマになります。
　本セミナーでは信頼性の持つ特徴を整理して、なぜ故障が起きるのか、故障は検査で防げないのか、を説明した上で、代表的な予測の手法としてワイブル解析を紹介します。ワイブル解析は信頼性に欠かせない方法で、固有の専門技術の解析に役立ちます。
　ワイブル解析は、数と時間の壁”と呼ばれる故障データを解析し、故障分布を明らかにするものです。セミナーでは、解析の方法と結果の見方、また故障していないデータがある場合の解析方法、あるいは少ないデータの場合に役立つ情報についても、初めて学習する方にも、分かりやすく説明します。また、信頼性試験規模の決め方や、最小のサンプル数の決め方も紹介します。

1. 信頼性とは
   1. 品質と信頼性
   2. なぜ信頼性が必要なのか … 演習
   3. 信頼性への誤解と検査では防げない理由
   4. 信頼性の特徴は
2. 信頼性の基礎とサンプル数
   1. 信頼性の基礎
   2. MTBFと寿命の違い (劣化の仕方と故障の起きやすさ)
   3. 信頼性試験の役割
   4. データの数の決め方と時間の壁 … 演習
3. ワイブル解析
   1. 指数分布とワイブル分布
   2. ワイブル解析の見方
   3. 解析の手順 … 演習
   4. 結果の見方
4. 累積ハザード法によるワイブル解析
   1. 不完全なデータとその解析
   2. 解析の注意点
   3. 関連データの必要性
   4. 実験、市場データの解析での注意点
5. 解析のメリットと注意点
   1. 試験規模の決め方への応用
   2. ワイブル解析のメリット
   3. 実験データ、市場データを解析する場合の注意
   4. 犯しやすい間違い
6. まとめ