cancel
Showing results for 
Show  only  | Search instead for 
Did you mean: 
Choose Language Hide Translation Bar
製品の信頼性を確保するために:統計的手法が果たす役割_William Meeker(2021-JA-Plenary02)

レベル:初級、中級


【発表者】

William Q. Meeker, Department of Statistics, Iowa State University


【発表概要】
皆さんが、車やスマートフォン、食器洗い機などを購入するとき、その製品に求めることは何でしょうか。多くの方は、長期的に問題なく使用できること、つまり高い信頼性を求めているはずです。 信頼性評価がメーカーにとって難しいのは、長期的な信頼性を証明するために利用できる期間が限られていることです。たとえば、ある製品を今後12年間、問題なく使用できることを証明するために、使える期間が1年しかないことがあります。最新の製品を設計する際に高い信頼性を確保することは、エンジニアリングの課題です。そして、製品の信頼性の分野では、統計的手法が重要な役割を果たします。
現代の製品設計および製造では、「Reliability by Design」または「Design for Reliability」と呼ばれるプロアクティブな設計プロセスが用いられています。このようなプロセスでは、故障の原因に関する情報を早期に提供するための定量的な手法、製品の信頼性を評価・予測するための手法、そして分析に最も意味のあるデータをタイムリーに取得するための綿密な計画が必要となります。本講演では、信頼性のための統計的手法と、信頼性の高い製品を開発するためにJMPがどのように役立っているかを紹介します。

 

【発表者プロフィール】

Bill Meeker博士は、アイオワ州立大学の統計学教授であり、教養学部のDistinguished Professorでもあります。米国統計協会(ASA)および米国品質学会(ASQ)のフェローであり、Technometrics誌の元編集者です。共著書に「Statistical Methods for Reliability Data」(1998年、Luis Escobar氏と共著)、「Statistical Intervals: A Guide for Practitioners」(Gerald Hahn氏との共著、1991年)、など数多くの本を執筆しています。また、工学および統計学関連の文献に多数の論文を発表しています。ASQのYouden賞を4回、Wilcoxon賞を3回受賞しています。2001年にはASAのBest Practical Application賞を、2003年にはASQ統計部門のW.G.Hunter賞を受賞しました。また、2007年にはASQ Shewhart Medalを受賞しています。Meeker博士は、信頼性データ解析、信頼性試験計画、加速試験、非破壊評価、統計計算などの問題について、研究やコンサルティングを幅広く行っています。

 

・特別対談(日本語)

 

・基調講演(日本語)

 

・特別対談(英語)

 

・基調講演(英語)

 

Comments

I link some references herein which Dr. William Meeker either spoke of (or are connected to what he spoke of) in conversation with Chris Gotwalt in the "Special Dialogue" accompanying this presentation: 

 

 

Interesting chat! Especially enjoyed the distinction between "information" and "data" as this is particularly apt for practitioners (data analysts) in applied industries.  Also the discussion on Bayesian Methods and their practical utility in the presence of very limited information. This distinction between "enumerative and analytic studies" in the context Deming's language and how the assumptions about the inferences made on the data may be different depending on the data generating process.