信頼性が再び注目されています。新幹線の定時到着/出発、キャッシュレス決済の拡大の例など、信頼性は社会にとって欠かせません。作る側から見ると、信頼性とは将来にわたって故障がなく安心して使える性質です。信頼性は予測して手を打つだけでなく、実際の信頼性試験で確認することになります。
　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、なぜ故障は検査で防げないのかを説明した上で、信頼性データの解析に欠かせないワイブル解析を説明します。ワイブル解析は信頼性の代表的な分布で、故障が今後どれくらい発生するのか、バラツキや故障率が増加するのかを示します。
　また、ワイブル解析は故障データを解析して分布を明らかにするだけでなく、専門技術からの解釈を裏付けます。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についても、分かりやすく説明します。また、初めて学習する方にも、信頼性試験規模やサンプル数の決め方も紹介して、ワイブル解析を活かせることを狙っています。

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
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