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製品の寿命予測とは？課題と対策・製品を解説
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品質管理・検査工程における製品の寿命予測とは？
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ゴムや樹脂は、日光、オゾン、熱、湿度などの環境ストレスにより劣化します。
それらのストレスに曝された場合の評価や劣化のメカニズムを解析します。
寿命予測には、劣化反応速度定数の対数が絶対温度の逆数に比例することに基づく
「アレニウス法(熱劣化)」と劣化反応速度定数の対数が濃度などの対数に
比例することに基づく「アイリング法」があります。
【特長】
■材料の耐久性評価
■樹脂材料の劣化寿命の予測
■劣化の原因推定
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ゴム・樹脂の解析
クラックグロースモニターＣＧＭ-７は、（英国）マテレクト社が永年に亘る試験研究と経験により開発した、交流電位差法（ACPD）によりき裂の成長をモニターする測定器です。
き裂成長モニタ ＣＧＭ－７
当社は、WEBセミナー『信頼性・安全を確保するための、加速試験の
進め方とワイブル解析』を開催いたします。
この講座では、技術者・管理者を対象に、基本的な予測モデルや
データ解析方法等を再確認し、加速試験のポイントを紹介。
また機器、部品別の加速試験の特長や、安全問題を扱う場合の
勘どころについて解説します。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。
【セミナー概要(一部)】
■日時：2024年11月25日(月)10：00～16：30
■会場：WEB受講のみ(Zoomシステム)
※ライブ配信/アーカイブ配信(7日間、何度でも視聴可)
■受講料(消費税等込)：1名 49,500円
※同一セミナー/同一企業同時複数人数申込の場合、1名 44,000円
■受講資料：電子テキスト(受講料に含)
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【WEBセミナー】加速試験の進め方とワイブル解析
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品質管理・検査工程における製品の寿命予測
品質管理・検査工程における製品の寿命予測とは？
製品の品質管理および検査工程において、製品が設計通りの性能を維持できる期間、すなわち寿命を事前に予測すること。これにより、製品の信頼性向上、保守・交換時期の最適化、そして顧客満足度の向上を目指します。
課題
検査データの一貫性不足
検査工程で取得されるデータにばらつきがあり、寿命予測の精度を低下させる要因となっている。
経年劣化の複雑な影響
製品の経年劣化は複数の要因が複雑に絡み合っており、単純なモデルでは正確な予測が難しい。
リアルタイム監視の限界
従来の検査では、製品の使用状況や環境変化をリアルタイムに把握することが困難で、寿命予測に反映しきれない。
予測モデル構築の専門知識不足
高度な統計解析や機械学習を用いた寿命予測モデルの構築には、専門的な知識やスキルが必要とされる。
対策
データ統合と標準化
異なる検査機器や工程で取得されたデータを一元管理し、標準化することで、分析可能な高品質なデータセットを構築する。
先進的な分析手法の導入
機械学習やAIを活用し、過去の故障データや検査データを分析することで、複雑な劣化パターンを学習し、高精度な寿命予測モデルを構築する。
IoTセンサーによる常時監視
製品にIoTセンサーを搭載し、稼働状況や環境データをリアルタイムに収集・分析することで、劣化の兆候を早期に検知し、予測精度を高める。
クラウドベースの分析プラットフォーム活用
専門知識がなくても高度な分析が可能なクラウドプラットフォームを利用し、迅速かつ効率的に寿命予測モデルを開発・運用する。
対策に役立つ製品例
統合データ分析システム
様々なソースからのデータを収集・統合し、高度な分析機能を提供する。これにより、検査データの標準化と一貫性を確保し、予測モデルの精度向上に貢献する。
AI駆動型予測分析ツール
機械学習アルゴリズムを用いて、過去のデータから製品の劣化パターンを学習し、高精度な寿命予測を行う。複雑な経年劣化の影響も考慮できる。
IoTデータ収集・監視システム
製品に搭載されたセンサーからリアルタイムでデータを収集し、異常検知や稼働状況の監視を行う。これにより、使用状況に応じた寿命予測が可能となる。
クラウド型機械学習開発環境
専門知識がなくても、直感的なインターフェースで機械学習モデルを構築・デプロイできる。迅速な予測モデルの開発と運用を支援する。
