理工学研究科Graduate School of Science and Engineering
MAT500X4（数学 / Mathematics 500）生産情報特論Manufacturing Information Processing
作村 建紀Takenori SAKUMURA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学研究科Graduate School of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | YC512 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 金4/Fri.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | システム理工学専攻 |
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Outline (in English)
Accelerated Tests are used widely in manufacturing industries, particularly to obtain timely information on the reliability of simple components and materials. The purpose of this class is to understand the concepts and methods of the accelerated life testing.
授業で使用する言語Default language used in class
その他言語 / Other
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
加速寿命試験は，製造業において，特に単純な部品や材料の信頼性に関する情報をタイムリーに得るために広く用いられている．この授業の目的は，加速寿命試験の概念と方法を理解することにある．
到達目標Goal
統計学に基づく信頼性の評価方法について，グラフィカル法，最尤法，ベイズ法による推定を理解し，実際の加速寿命試験による製品寿命データに活用できる．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
Japanese and English
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義と演習を行う．学習支援システムで演習問題を提出し，フィードバックを行う．授業中に寄せられた良いコメントは紹介し，さらなる議論に活かす．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：ガイダンス
加速寿命試験の動機と概念について学ぶ．
2[対面/face to face]：故障時間データとモデル
製品寿命である故障時間データとその確率モデルについて学ぶ．
3[対面/face to face]：位置尺度分布族
信頼性分野で便利な確率モデルとして，位置尺度分布族を学ぶ．
4[対面/face to face]：確率プロット法
簡便なモデル推定法である確率プロット法と，ノンパラメトリック法を組み合わせた概念を学ぶ．
5[対面/face to face]：打切りを含む確率プロット法
打切りを含むデータについて，確率プロット法のアプローチについて学ぶ．
6[対面/face to face]：確率プロット法による推定
ノンパラメトリック法と回帰分析を組み合わせた確率プロット法によるパラメータ推定法を学ぶ．
7[対面/face to face]：最尤推定法
位置尺度分布族における最尤推定法について，漸近正規性を中心に学ぶ．
8[対面/face to face]：ブートストラップ法
信頼区間の近似的な算出法として，ブートストラップ法の概念を学ぶ．
9[対面/face to face]：信頼区間の構成
パラメータの定義域を考慮した適切な信頼区間の構成方法について学ぶ．
10[対面/face to face]：最尤法：その他のモデル
打切りデータなどの特殊なケースとして，truncated モデルとLFPモデルを学ぶ．
11[対面/face to face]：ベイズ推定I
信頼性データについてのベイズ推定の概念について学ぶ．
12[対面/face to face]：ベイズ推定II
ベイズ推定の簡便な方法として，シミュレーションベースの事後サンプリング法を学ぶ．
13[対面/face to face]：故障時間回帰分析
加速寿命試験データへの回帰分析の応用として，加速因子の概念について学ぶ．
14[対面/face to face]：加速試験モデル
加速寿命試験データを，位置尺度分布族と物理特性式でつなぎ推定する方法について学ぶ．
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習時間は、各４時間を標準とします。】前提として，確率論や統計学を復習しておく必要がある．
テキスト（教科書）Textbooks
特になし．
参考書References
[1] Meeker, W. Q., Escobar, L. A., and Pascual, F. G. (2022). Statistical methods for reliability data. John Wiley & Sons.
[2] Nelson, W. (1990) Accelerated Testing Statistical Models, Test Plans, and Data Analysis. Wiley, New York.
成績評価の方法と基準Grading criteria
演習・レポート（80％）と，平常点（20%）で評価する．その他，授業への積極的な姿勢も評価に加味する．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
演習が少ないという意見があったため，授業時間内に簡単な演習に取り組む時間を作る．