信頼性加速試験の各種加速係数の求め方と寿命予測法への応用とそのポイント

はじめに

製造業において製品の信頼性を高めることは、企業の競争力を維持し、顧客からの信頼を獲得するために非常に重要です。
信頼性試験の中でも加速試験は、実際の使用環境での寿命を早期に推定するための重要な手法です。
本記事では、信頼性加速試験における各種加速係数の求め方と寿命予測法への応用、実施におけるポイントについて詳しく解説します。

信頼性加速試験の基礎

信頼性加速試験は、製品に対する高温、高湿、振動などのストレスを通常以上に加えることで、短期間で故障を誘発し、長期的な信頼性を評価する手法です。
この試験によって蓄積されたデータを基に、製品の寿命を予測します。

加速試験の目的

加速試験の目的は、製品の設計評価や製造工程の改善のためのデータを提供することです。
一般的に、加速試験は以下の目的で実施されます。
– 製品の耐久性を短期間で評価する
– 設計または材料の弱点を明らかにする
– 信頼性データの収集により、保証期間の設定を支援する

加速係数の重要性

加速試験の結果を実際の使用環境下における寿命に変換する際に重要なのが「加速係数」です。
加速係数は、加速試験での故障率を実使用の故障率に換算するための比率です。

加速係数の求め方

加速試験の結果を基に加速係数を計算するためには、加速試験の原理やストレス因子が理解されていることが重要です。

アレニウスモデルの利用

アレニウスモデルは、温度ストレスの影響を評価する一般的な方法です。
このモデルの基本式は以下の通りです。

加速係数（AF）= exp{(Ea/k)[1/Tu – 1/Ta]}

ここで、Eaは活性化エネルギー、kはボルツマン定数、Tuは試験環境温度、Taは使用環境温度です。
活性化エネルギーは、製品や材料の特性に依存し、過去のデータや文献から決定されることが一般的です。

コフィン-マンソンモデルの利用

コフィン-マンソンモデルは、熱疲労による故障に対するストレス影響を評価します。
このモデルは、サイクル時間に依存する消耗率を評価するために用いられ、以下の式で表されます。

加速係数（AF）= {(ΔTm/ΔTr)}^n

ここで、ΔTmは試験での温度変化の範囲、ΔTrは実使用条件での温度変化の範囲、nは実験で決定されるモデルパラメータです。

寿命予測法への応用

加速試験から得られるデータを活用して、製品の実際の寿命を予測することが可能です。

加速寿命試験（ALT）の手法

加速寿命試験（Accelerated Life Testing, ALT）では、複数のストレスレベルで試験を実施し、各ストレスレベルでの寿命データを収集します。
これらのデータを基に回帰分析を行い、寿命特性をモデル化します。
このモデルを用いて、標準環境下での寿命予測が行われます。

ワイブル分布を用いた方法

ワイブル分布は、故障率が一定でない製品の寿命分布をモデル化するのに適しています。
ワイブル分布パラメータを用いることで、製品の信頼性評価が可能です。
ワイブル分布の形状パラメータとスケールパラメータを推定し、それに基づいて寿命を予測します。

信頼性加速試験実施のポイント

加速試験を実施する際には、以下の点を念頭に置くことが重要です。

試験計画の策定

試験計画は、試験条件、試験サンプル数、データ収集方法、解析方法などを明確にする必要があります。
計画が適切でなければ、得られるデータの信頼性も低下します。

適切なストレス条件の選定

加速試験では、過剰なストレスが実使用条件における故障メカニズムとは異なる原因での故障を引き起こすことがあるため、ストレス条件の選定は慎重に行う必要があります。

データ解析と結果の解釈

取得したデータの解析においては、失敗モードや原因を詳細に分析し、得られた結果が実使用における現実を反映しているかを評価します。

まとめ

信頼性加速試験は、製品の寿命を迅速かつ効果的に評価する強力な手段です。
加速係数を適切に求めることが重要であり、データの解析結果を実際の使用シナリオに応用することで、製品の信頼性を保証することが可能です。
製造業に携わるすべての方にとって、加速試験の知識を深め、実践に役立てていくことは重要であり、その理解が企業の発展にも寄与することでしょう。