60050-192:2015の260語との整合を図りつつ、現行の2000版JIS用語の継承及び将来を見据えた新しい用語の採用を進め、合計421語の採択を行った。IoT時代を見据えた国際用語の改定に合わせ、現行JIS用語からの変更点も少なくない。アイテム(item)及びディペンダビリティ又は総合信頼性(dependability)の概念の拡張に基づく用語全体の定義の見直しがなされた。セキュリティ、アカウンタビリティなどを包含することもある。故障率予測計算とFMEA・FTAの機能を紹介します。AnyLogicシミュレーションツールで作成した、製造工程、サプライチェーン及び避難(人流)シミュレーション等を紹介します。Management(PHM)とはコンディションモニタリングを主とする保全活動で、マシンの寿命予測と健康管理の技術です。Designとは制御や性能評価のためのセンサだけでなく、マシンやシステムの故障や寿命をモニターすることを目的としたセンサアーキテクチャを検討する設計活動です。Suiteを紹介します。Stopサービスを提供しています。Pry)や物理解析を主体としたX線CT観察、パッケージ開封/ボンドテスト、SEM/EDX、クロスセクション等について事例を交えて紹介します。株式会社東陽テクニカ第39回信頼性・保全性シンポジウムでの初発表以来、一貫してHALTの最新情報を発表してきました。この間にグローバル化による国内メーカーの生産拠点の海外移管や海外新興メーカーの台頭などで日本の工業界を取り巻く環境は急激に変化しました。HALT活用の事例情報の軌跡を振り返り、今後の日本企業の体質強化に必要なものは何かを提案します。三菱電機株式会社ステップストレス試験を適用すれば、故障までの時間の分布を効率よく調べることができる。その試験結果に、加速モデルを仮定して、実使用条件における寿命分布に置き換える。そのようにして得られた寿命分布を適用して、試験で顕在化する故障までの時間と故障数の関係に対して、対数尤度(もしくは情報量基準)を調べる。いくつかの加速モデルを仮定して、対数尤度が最大になるようなモデルと、そのモデルに適用されるパラメータを選びだす。この手順に従えば、3水準以上に場合分けした一定条件の試験を実行して得られる寿命分布を比較して加速モデルを調べるよりも、試験効率の改善が期待できる。信頼性解析においてワイブル確率紙を用いるワイブル解析は古くからおこなわれている手法であるが、データの処理によっては誤った解釈をしてしまう場合が少なくない。初期故障期間は、バスタブカーブにおける減少故障率として解釈する場合が多いが、寿命の異なる増加故障率の分布が混合していると解釈する方が実態に合う。本発表では生命表のデータを元にシミュレーションソフト(JMPやRなど)を用いた解析例を示し、誤りやすいポイントを指摘する。品質保証という長期間中に障害を発生させないためには、使用環境で製品に印加されるストレスを想定し、適切な部品選定および優れた製造技術だけでなく、信頼性設計が必要である。製品に障害が発生した場合、故障解析を行うが、原因を解明するには、分析だけでは難しく、製品の使用環境や状況、設置場所などの聞き込み情報と合わせて判断する必要がある。これらについて報告する。高信頼性設計および高精度な故障解析には、さまざまなノウハウが必要であり、一社だけではその蓄積は難しい。そのためには部品メーカ、はんだメーカ、セットメーカ、さらには製造業と大学および学会・協会の密なるコミュニケーションと情報共有が必要であると考える。電気通信大学エンジンのシリンダーの交換、印刷機器の複数あるヘッドの交換など、システムが同一部品を複数用いている場合に、交換は記録されていても、どの部位が交換されたかの記録が残らないことがしばしばある。大きな印刷機器を複数ユーザが共用する場合など、サービスの発生間隔についても同様に、個々のユーザやサービスの内訳にはアクセスできないことが多々ある。この発表では、そのような場合のために提案された重畳再生過程に基づく発生間隔の確率分布の母数の点推定法を紹介する。実際のデータに用いるために、信頼区間の推定方法や、モデルやデータの診断についても言及したい。Management(PHM)を成功させるためには、故障モード分析と適切な計測点の選定が重要である。本発表ではデータから予知するアルゴリズムや分析技術を駆使した機械的な故障予知と信頼性ツールを活用したハイブリッドアプローチでPHMを実現する「FMEAを活用したPHMのための計測点検討とPHMアプローチ」の有効性を論じる。法令や社内基準に基づいて定期点検の実施が義務付けられている故障率増加型システムへ、中間保全の追加と、併せて中間保全の最適化を提案する。義務付けられた定期点検は通常、実施間隔が長いが、その時点での安全性を確認する。これを故障の予兆を見逃さない徹底的な点検(完全点検)として扱う。これに加えて、安価で高頻度の実施が可能だが安全性喪失の検出率が100%よりは低い点検(不完全点検)の併用とその最適化を検討した結果を報告する。最適化の基準は、このシステムの安全性喪失に関するリスクを最小にすることである。具体的に、寿命分布に故障率増加型のワイブル分布を仮定したモデルにおいて、点検の費用、安全性喪失による損失、不完全点検の検出確率を考慮した総期待費用を最小化する点検の計画立案アルゴリズムを提案している。このアルゴリズムを用いて、最適な点検計画が持つ性質の検討と、先行研究よりも優れた点検計画が得られることの確認を行っている。悪い水力発電所に対し、「発電支障」や「第三者影響」のリスクを勘案したうえで、点検周期の延伸、最低限の補修などにより設備能力の限界まで保全レベルを引き下げることが求められている。取組みでは、モデル発電所の発電設備構造を部品レベルまで階層化し、その部品が保有する機能を洗い出し、それらの機能が喪失した際に、どの程度発電原価に影響するかを「原価影響」と「発生頻度」から評価した。その結果および機能喪失時の第三者影響を考慮して、発電原価が最小となる保全方法のあり方を検討したので、その一連の検討内容について報告する。弊社の事業に仮設建物部材のレンタル事業がある。期間、発生不具合などのデータがない、あるいは紐付いていないため、レンタル中に発生する不具合削減への有効な取組みができずにいた。今回、RFIDとタブレット端末を活用して上記データのほか、関連するデータを組合せて記録・集計・分析することで、事後保全から予防保全への転換、およびトレーサビリティによる「安心・安全」の価値向上を図る。日本ユニシス株式会社IoTなどによって多くのシステム(モノ、人、SWなど)がつながると、個々のシステムが故障していなくても、つながったシステム全体としては事故が起きる可能性がある。STAMP/STPAは、故障に起因しないそのような事故の分析にも適した安全性解析手法である。コンテキスト(システムの状態)とプロセスモデル(システムが認識しているシステムの状態)が異なることが事故につながるという考え方である。そのため、プロセスモデルを重視しているが、その具体的な抽出方法が提示されていないという課題がある。そこでその抽出方法について研究し、試行した結果を共有したい。Things)システムはリアルとバーチャルをまたがる複雑な構成となる。その構成要素がそれぞれ正常に動作していても、構成要素間の相互作用による不整合が事故につながることがあり、その発生を事前に検証することは難しい。IoTシステムはリアルとバーチャルをまたがってフィードバック制御のループ(以降、閉ループ)を形成している。閉ループが安定して回転していることを検証することにより、IoTシステムの安全性を確認できると考える。本稿では、形式手法の一つであるモデル検査を用いて閉ループの振る舞いを検証する手法を提案する。とって交通事故撲滅は経営課題でもある。ヒューマンファクターズが絡む交通事故は、最新技術でも対策が十分とは言えない。将来の地域交通自動化では、現状技術の延長に加え事故要因を網羅した発生防止策も必要となる。蓄積した紙文書の事故情報から潜在する事故要因を定量的に明らかにすることが目的である。安全教育受講実績と事故の要因を抽出して事故防止策まで討議する。FMEA/FTAの手法はその作法だけでは限界がきている。そこで、自動車メーカーをはじめとして、デザインレビユーによるテクニカル化やエキスパート、FMEA辞書などでそれを打破しようとしている。大手企業の組織力であって一般化は難しい。そこで、設計の見える化として解析対象の階層化、つまり機能展開が不可欠である。解析・評価と設計の見える化によるクロスチェックがこの手法を有効にする。故障モードの抽出はブレーストーミングで行っているが、対策も含め、発想を深めるオズボーンとTRIZが期待されると考える。従来と異なりFTAを先に解析することでシステムの欠点が見え、詳細設計でFMEAが有効に展開できる。