Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

信頼性と安全性を高めるためには信頼性データの分析・共有・活用が必須である。本研究では、ヒューマンエラーおよび故障メカニズム関わる知識情報と、フィールド寿命データの解析法の検討を骨格とし、信頼性データの分析・共有・活用のためのフレームワークの構築のための基礎研究として必須となるマネジメントの視点・ヒューマンウェアの視点・ハードウェアの視点よりの検討を行った。特に、信頼性の作り込みを開発の源流段階にて行うことを目的とし、故障原因、故障モード、寿命分布型を解明し、故障メカニズムのシミュレーションが実施可能となるように信頼性寿命試験の最適計画を研究し、また、特にLSIの重要な故障原因であるエレクトロマイグレーションによる寿命分布型を検討した。また、大規模システムにおいては誤報・欠報といったセンサの誤動作を防ぎ、高信頼度に異常を発見するための状態監視保全が不可欠である。誤動作を防ぐためには、n個のセンサが同質であれば、k-out-of-n型の論理構成が有効である。本論理構成が最適となるための十分条件の導出、多数のセンサを固定して用いるのではなく、少数センサ群による自律移動型の監視システムの構築、および判定にグレーゾンを設けた場合に関し研究を行った。ユーザより収集される市場故障データベースへは全世界から情報が寄せられる。特に製品の保証期間においては、故障すればユーザは無償で修理を請求しうるゆえ、メーカは自動的に故障データを入手しうる。しかし、修理を行った製品の販売時点が不明、年間の販売数量は入手しうるが各月、各週の販売量は未知である場合等、種々の不完全要素が伴うこれらの市場信頼性データベースに基づく寿命データ解析手法の開発と実装について研究を行った。

【研究分担者】
王恋華	電気通信大学	大学院・情報システム学研究科	教務職員	(Kakenデータベース)
山本渉	電気通信大学	電気通信学部	講師	(Kakenデータベース)
田中健次	電気通信大学	大学院・情報システム学研究科	助教授	(Kakenデータベース)