可靠度可視為「時間維度的品質」:產品在指定期間與環境條件下,能維持正常功能的機率。對研發與品保而言,光是做出當下合格並不足夠,更需要能用數據回答「用多久才會壞」「在不同條件下壽命差多少」「失效率是否會隨時間上升」等關鍵問題。
在實驗設計系列課程中(六標準差、DOE、田口等),多數案例的 Y 值常是「良率、強度、尺寸、缺陷率」這類即時量測指標;但在半導體、光電、車用電子、材料、機構件等領域,更關鍵的 KPI 往往是壽命與失效風險:例如失效時間分布、特定條件下的失效率、保固期間存活率等。也因此,本課程的角色是把「前面課程找出的配方/參數最佳化條件」,延伸到「壽命/失效」的驗證與預測,讓改善不只停留在當下數據變好,而是能支撐長期穩定與上市/保固門檻的判斷。
本課程以 Weibull 分佈為主軸,搭配機率圖紙與 Minitab 實作,帶領學員將壽命/失效資料(包含截尾資料)轉換成可解讀的可靠度函數與參數(例如 β、α),進一步進行壽命預測與風險評估。換句話說,您將能把可靠度分析從「看得懂報告」提升到「能自己估、能用來決策」,並讓可靠度結論更能對應保固、客訴、可靠度驗證與產品上市門檻。
實作成果展示:可靠度估計與壽命預測圖表

圖1|多溫度 Weibull 失效時間機率圖(比較不同條件可靠度差異)
以 Weibull 機率圖將多個溫度條件的失效時間分佈並列,直觀比較各條件下的壽命水準與分佈差異,並可讀取/估計對應的 Weibull 參數。

圖2|Arrhenius–Weibull 失效時間機率圖(含溫度加速)
用不同溫度條件下的失效時間資料配適 Weibull,並結合 Arrhenius 模型呈現加速效應,協助在較短測試時間內推估常溫/目標條件下的壽命表現。