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品質不良を未然防止するDRBFMの基礎と実践

10月開催 その他セミナー  更新日:2019年9月 3日
 セミナー番号【911502】11/13 講師1名
★GD3の考え方、要素機能の正常状態表現、DRBFM性能評価、
機械学習を活用した故障モード解析の検証!

品質不良を未然防止するDRBFMの基礎と実践


~故障モード同定から対策の検討までの一連の流れを演習を通して学びます~

■ 講師
長岡技術科学大学 大学院 技術経営研究科 システム安全専攻 准教授 大塚 雄市氏

■ 開催要領
日 時 :
2019年11月13日(水) 10:00~17:00

会 場 : [東京・五反田]技術情報協会 8F セミナールーム
聴講料 :
1名につき50,000円(消費税抜き、昼食・資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕

※定員になり次第、お申込みは締切となります。



プログラム

【講演のポイント】
トヨタ自動車で生まれた未然防止手法であるDRBFMは、トヨタ自動車の手法であるから素晴らしいわけではありま せん。その本質は、国際標準の安全性評価の考え方であるシステム安全の概念に合致しているからこそ、効果を発揮します。 本セミナーでは、故障解析手法をシステム安全の概念から見直すことで、既存手法がなぜ形骸化するのか、形骸化に対応す るためにどのような対応が必要なのかをお話します。故障解析手法の初心者の方を前提とした内容となっています。また、 DRBFMの演習も行うことで、手法を実践的に修得することを目指した講演になっています。

【講演項目】
1. 不具合防止はなぜ困難か
  1.1 不具合の原因分類から
  1.2 リコール事例のデータ解析から
  1.3 Stress-Strength model と故障モード

2. デザインレビューの基礎
  2.1 概念設計審査
  2.2 デザインレビューの課題 ~形骸化、管理負担など~

3.DRBFMについて
  3.1 GD3 の考え方とリスクアセスメントの共通点~比較する~
  3.2 要素機能の正常状態表現
  3.3 故障モード導出の論理
  3.4 故障解析、リスクアセスメントに本当に必要なもの
    ~不具合一覧表~
  3.5 影響度分類表
  3.6 DRBFMの性能評価

4.機械学習を活用した故障モード解析の検証
  4.1 設計偏差法の考え方
  4.2 機械学習アルゴリズムによる故障モードの分類
  4.3 機械学習結果の検証

5.FMEA・DRBFMシートの作成演習 
   (故障モード同定から対策の検討までの一連の流れを実践して、
    ワークシートの効率的な作成方法を学習する)

【質疑応答・個別質問・名刺交換】