ChatGPTに前項のRBDを読ませ、頂上事象をMETHOD1としてMARDを生成してもらいました。それを示します。

METHOD1.MARD

TEST_Subs\METHOD1.BED
TEST_Subs\METHOD1.BEI
TEST_Subs\METHOD1.FTD
TEST_Subs\METHOD1.FTL
TEST_Subs\METHOD1.GTD

METHOD1.BED

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
P1 ,P1desc ,TEST
MCU1 ,MCU1desc ,TEST
D1 ,D1desc ,TEST
I1 ,I1desc ,TEST
M1 ,M1desc ,TEST
SC1 ,SC1desc ,TEST
CA1 ,CA1desc ,TEST
SA1 ,SA1desc ,TEST
P2 ,P2desc ,TEST
MCU2 ,MCU2desc ,TEST
D2 ,D2desc ,TEST
I2 ,I2desc ,TEST
M2 ,M2desc ,TEST
SC2 ,SC2desc ,TEST
CA2 ,CA2desc ,TEST
SA2 ,SA2desc ,TEST

METHOD1.BEI

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC,UdT,UdValue,Prob,Lambda,Tau,Mission,Init,PF,UdValue2,Calc. Prob,Freq,Analysis Type,Phase Type,Project
P1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,2.330E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,3.495E-003, ,RANDOM,CD,TEST
MCU1,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,8.180E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.227E-002, ,RANDOM,CD,TEST
D1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.090E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.635E-003, ,RANDOM,CD,TEST
I1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,5.990E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,8.985E-003, ,RANDOM,CD,TEST
M1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST
SC1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST
CA1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,5.100E-008,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,7.650E-004, ,RANDOM,CD,TEST
SA1 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST
P2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,2.330E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,3.495E-003, ,RANDOM,CD,TEST
MCU2,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,8.180E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.227E-002, ,RANDOM,CD,TEST
D2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.090E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.635E-003, ,RANDOM,CD,TEST
I2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,5.990E-007,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,8.985E-003, ,RANDOM,CD,TEST
M2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST
SC2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST
CA2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,5.100E-008,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,7.650E-004, ,RANDOM,CD,TEST
SA2 ,3, , ,0.000E+000,0.000E+000,1.000E-006,0,1.500E+004, , ,0.000E+000,1.500E-002, ,RANDOM,CD,TEST

METHOD1.FTD

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
METHOD1 ,Method1TopDef,, ,TEST

METHOD1.FTL

TEST,METHOD1 =
METHOD1 OR MCS01 MCS02 MCS03 MCS04 MCS05 MCS06 MCS07 MCS08 MCS09 MCS10 MCS11 MCS12 MCS13 MCS14 MCS15 MCS16 MCS17 MCS18 MCS19 MCS20 MCS21 MCS22 MCS23 MCS24 MCS25 MCS26 MCS27 MCS28 MCS29 MCS30 MCS31 MCS32 MCS33 MCS34 MCS35 MCS36 MCS37 MCS38 MCS39 MCS40
MCS01 AND P1 P2
MCS02 AND P1 MCU2
MCS03 AND P1 D2
MCS04 AND P1 I2
MCS05 AND P1 M2
MCS06 AND P1 SC2
MCS07 AND MCU1 P2
MCS08 AND MCU1 MCU2
MCS09 AND MCU1 D2
MCS10 AND MCU1 I2
MCS11 AND MCU1 M2
MCS12 AND MCU1 SC2
MCS13 AND D1 P2
MCS14 AND D1 MCU2
MCS15 AND D1 D2
MCS16 AND D1 I2
MCS17 AND D1 M2
MCS18 AND D1 SC2
MCS19 AND I1 P2
MCS20 AND I1 MCU2
MCS21 AND I1 D2
MCS22 AND I1 I2
MCS23 AND I1 M2
MCS24 AND I1 SC2
MCS25 AND M1 P2
MCS26 AND M1 MCU2
MCS27 AND M1 D2
MCS28 AND M1 I2
MCS29 AND M1 M2
MCS30 AND M1 SC2
MCS31 AND SC1 P2
MCS32 AND SC1 MCU2
MCS33 AND SC1 D2
MCS34 AND SC1 I2
MCS35 AND SC1 M2
MCS36 AND SC1 SC2
MCS37 AND CA1 CA2
MCS38 AND CA1 SA2
MCS39 AND SA1 CA2
MCS40 AND SA1 SA2

METHOD1.GTD

TEST=
* Name , Description, Project
METHOD1,Method1TopGate,,TEST
MCS01,PairP1P2,,TEST
MCS02,PairP1MCU2,,TEST
MCS03,PairP1D2,,TEST
MCS04,PairP1I2,,TEST
MCS05,PairP1M2,,TEST
MCS06,PairP1SC2,,TEST
MCS07,PairMCU1P2,,TEST
MCS08,PairMCU1MCU2,,TEST
MCS09,PairMCU1D2,,TEST
MCS10,PairMCU1I2,,TEST
MCS11,PairMCU1M2,,TEST
MCS12,PairMCU1SC2,,TEST
MCS13,PairD1P2,,TEST
MCS14,PairD1MCU2,,TEST
MCS15,PairD1D2,,TEST
MCS16,PairD1I2,,TEST
MCS17,PairD1M2,,TEST
MCS18,PairD1SC2,,TEST
MCS19,PairI1P2,,TEST
MCS20,PairI1MCU2,,TEST
MCS21,PairI1D2,,TEST
MCS22,PairI1I2,,TEST
MCS23,PairI1M2,,TEST
MCS24,PairI1SC2,,TEST
MCS25,PairM1P2,,TEST
MCS26,PairM1MCU2,,TEST
MCS27,PairM1D2,,TEST
MCS28,PairM1I2,,TEST
MCS29,PairM1M2,,TEST
MCS30,PairM1SC2,,TEST
MCS31,PairSC1P2,,TEST
MCS32,PairSC1MCU2,,TEST
MCS33,PairSC1D2,,TEST
MCS34,PairSC1I2,,TEST
MCS35,PairSC1M2,,TEST
MCS36,PairSC1SC2,,TEST
MCS37,PairCA1CA2,,TEST
MCS38,PairCA1SA2,,TEST
MCS39,PairSA1CA2,,TEST
MCS40,PairSA1SA2,,TEST

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

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RBD

順に手法1, 手法2, 手法3とFTを自動生成させます。入力はRBD(Reliability Block Diagram)です。まず冗長系EPSの2nd SM無しのモデル(手法1)を作成させます。

このMCSをとると、上流に関してチャネル1側とチャネル2側の個々の組み合わせが6x6=36通り、下流も同様に2x2=4通り、計40通りとなることが分かります。従ってあらかじめexcelにより正解値を求めておくと、図916.2のように、頂上侵害確率は3.428E-03、PMHFは228.5 [FIT]となります。

見方の例として、図の左上のSC1(チャネル1側エレメント)とSC2(チャネル2側エレメント)のペアを取ります。SC1とSC2において、それぞれ故障率は1000[FIT]、車両寿命間の不信頼度確率は1.500e-2、それらの積は2.250e-4となります。それらの40個の積項の和が頂上事象侵害確率であり、3.428e-3です。それを車両寿命で割るとPMHFが228.5[FIT]と算出できます。

このexcelによる結果を、検証のために正解値として保持しておきます。

なお、本稿はRAMS 2027に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2027年2月頃に開示予定です

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理論背景

過去記事#213や過去記事#217で記載しましたが、冗長の場合のFT(fault tree)構築方式については以下の3通りが考えられます。

1. 手法1: 2nd SM無しのFT
2. 手法2: 2nd SM有りのFT
3. 手法3: 規格式どおりの$\tau$の効果を入れたFT

弊社論文においては冗長系における2nd SMの効果まで書かれていませんでしたが、過去記事#217を参考にして、冗長の場合の不稼働確率を以下に示します。

$$ \begin{eqnarray} \Pr\{\text{TOP Unavailable}\}=M_\text{PMHF}\cdot T_\text{L}&=&(\lambda_\text{E1}T_\text{L})(\lambda_\text{E2}T_\text{L}) \img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}\\ &=&(\lambda_\text{E1}T_\text{L})(\lambda_\text{E2}T_\text{L})C_\text{1, 2} \end{eqnarray} $$ ただし $$ K_\text{MPF}=1-(1-K_\text{E1,MPF})(1-K_\text{E2,MPF}) $$ $C_\text{1, 2}$はE1, E2に依存する定数で、 $$ C_\text{1, 2}\equiv \img[-1.35em]{/images/withinseminar.png} $$ ここで、上記のFT構成方法と対応させれば、

1. 手法1: $C_\text{1, 2}=1$--- 2nd SMの効果無し、最悪見積もり
2. 手法2: $C_\text{1, 2}=1-K_\text{MPF}=(1-K_\text{E1,MPF})(1-K_\text{E2,MPF})$---- 2nd SMの合成カバレージ分だけ故障率を減少させる
3. 手法3: $C_\text{1, 2}=(1-K_\text{MPF})+K_\text{MPF}\cdot \frac{\tau}{T_\text{L}}$---- 2nd SMの合成カバレージ分だけ故障率を減少させるが、一方2nd SMの検査周期内は検査されないためDPFとなる確率が若干存在し、その分を補正する

ここで、ChatGPTからヒントを貰いました。手法2においてはこのように3 ANDを構成するのではなく、E1, E2の故障率をカバレージ残余で割り引けば良いとのこと。以下、これが成り立つことを証明します。

$$ \Pr\{\text{TOP Unavailable}\}=(\lambda_\text{E1}T_\text{L})(\lambda_\text{E2}T_\text{L})(1-K_\text{MPF})\\ =(\lambda_\text{E1}T_\text{L})(\lambda_\text{E2}T_\text{L})(1-K_\text{E1,MPF})(1-K_\text{E2,MPF})\\ =\left((1-K_\text{E1,MPF})\lambda_\text{E1}T_\text{L}\right) \left((1-K_\text{E2,MPF})\lambda_\text{E2}T_\text{L}\right)\quad(証明終) $$ このように手法2をとれば3 ANDにしなくても故障率を割り引くだけで済みますが、明示的に3 ANDにして2nd SMの効果を入れていることを表す方針とします。

なお、本稿はRAMS 2027に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2027年2月頃に開示予定です

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過去記事ではFTを手で作成しました。その元となる論文を脚注$\dagger$に示します。ここでは生成AIで作成するトライアルを行います。

題材は完全冗長系のEPSです。なお本論文において車両寿命は15,000時間、2nd SMの検査時間は3,420時間とします(本来4,320時間=半年間のはずだが過去記事の誤り)。図914.1にEPSシステム構成図を示します。

このEPSシステムのRBDを図914.2に示します。

表914.1にRBD中のエレメント記号とエレメント名等を示します。

$\dagger$https://www.researchgate.net/publication/323450274_A_mixed_model_to_evaluate_random_hardware_failures_of_whole-redundancy_system_in_ISO_26262_based_on_fault_tree_analysis_and_Markov_chain

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実行結果

前稿のMARDファイルをSAPHIREでロードし、自動生成したFTを図913.8に示します。イベントは縦積みにして横幅を抑えることができますが、敢えてフラットに表示させました。

このELEM1はサブツリーとしてFT一覧に表れます。

このサブツリーを組み込む先のTOP階層のツリーはTOPとしています。

ぶら下げたいゲート、この場合は頂上ORゲートに対して先のFT一覧ウインドウからドラッグ&ドロップを行えば、自動的にトランスファーゲートが生成されます。

トランスファーゲートをクリックすれば、再度図913.1のELEM1サブツリーウインドウが開きます。

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それでは現実の回路でのトライアルを行います。まず受動部品から成るエレメントELEM1を取り上げます。 受動部品には以下のように抵抗とキャパシタが含まれます。

原始シート準備

エクセルシートを新規に開き、部品情報をSheet1のA1からB12まで並べます。並べるとSheet1は以下の図のようになります。

BED

準備としてSheet2に基本事象の部分を作成します。A1セルに

=IF(Sheet1!A1<>"",CONCATENATE(Sheet1!A1,", ",Sheet1!A1," ",Sheet1!B1,", TEST"),"")

この式を入れ行コピーを必要分行います。するとSheet2は以下の図のようになります。

Sheet2をコピーし、以下のようにBEDファイルの* Name ...のコメント行以下にペーストします。

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
C1000, C1000 Capacitor, TEST
C1001, C1001 Capacitor, TEST
R1000, R1000 Resistor, TEST
R1001, R1001 Resistor, TEST
R1002, R1002 Resistor, TEST
R1003, R1003 Resistor, TEST
C1010, C1010 Capacitor, TEST
C1011, C1011 Capacitor, TEST
R1010, R1010 Resistor, TEST
R1011, R1011 Resistor, TEST
R1012, R1012 Resistor, TEST
R1013, R1013 Resistor, TEST

BEI

準備としてSheet3に基本事象情報の部分を作成します。A1セルに

=IF(Sheet1!A1<>"",CONCATENATE(Sheet1!A1, ", 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, ",Sheet1!C1,"E-9",", 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST"),"")

この式を入れ行コピーを必要分行います。するとSheet3は以下の図のようになります。

Sheet3をコピーし、以下のようにBEIファイルの* Name ...のコメント行以下にペーストします。

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC ,UdT, UdValue, Prob, Lambda, Tau, Mission, Init,PF, UdValue2, Calc. Prob, Freq, Analysis Type , Phase Type , Project
C1000, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.065E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
C1001, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.065E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1000, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1001, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1002, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1003, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
C1010, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.065E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
C1011, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.065E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1010, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1011, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1012, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST
R1013, 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 0.011E-9, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.500E-003, ,RANDOM, CD, TEST

FTD

FTDは他のファイルと同一の以下のようなファイルです。

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
ELEM1, PVSG of ELEM1 , , , TEST

FTL

FTLはシンプルなので、エクセルシートで事前生成をする必要はありません。Sheet1のA列のみを以下のようにFTLの3行目の"ELEM1 OR"の次の行からコピーします。

TEST, ELEM1=
ELEM1 OR
C1000
C1001
R1000
R1001
R1002
R1003
C1010
C1011
R1010
R1011
R1012
R1013
^EOS

GTD

中間ゲートが無いため本ファイルは不要です。

MARD

MARDを図912.7に示します。

TEST_Subs\TEST.BED
TEST_Subs\TEST.BEI
TEST_Subs\TEST.FTD
TEST_Subs\TEST.FTL

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はじめに

過去記事の再トライアルとなります。なぜ再トライアルかというと、4年が経ちSAPHIREの版数も上がったので、ファイルに互換性が無くなったようです。そのためFault Treeを外部から生成する方法を本記事で確立します。

過去記事で「MAR-D(各種データ)の一括インポートにより、完全なFTが構成できるようです。」と書きましたが、これは変わりません。また対象FTも同一のもの(図911.1)とします。

図911.1のFTをテキストファイルで入力するためには

• .BED --- Basic Eventの説明等の記述
• .BEI --- Basic Eventの情報、故障率やミッション時間等
• .FTD --- Fault Treeの説明等の記述
• .FTL --- 木の構造
• .GTD --- Top Event、中間ゲートの説明等の記述
• .MARD --- 上記5種のリストを記述

の6種のファイルが必要です。図911.2～911.6に示すファイルを用意し、そのリストを図911.7のMARDファイルとしてMARDをloadすると、図911.1のFTが生成されました。以下に一つずつ文法例を解説します。先頭に*がある行はコメント行を表します。

BED

図911.2のBEDは基事象の定義で、3種類の基事象の名前と説明を記述します。

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
BE01 , Failure of 01 , TEST
BE02 , Failure of 02 , TEST
BE03 , Failure of 03 , TEST
TOP , PVSG of top , TEST

BEI

図911.3のBEIは基事象の故障モデル、故障率、ミッション時間を記述します。赤字は故障率、青字はミッション時間です。

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC ,UdT, UdValue, Prob, Lambda, Tau, Mission, Init,PF, UdValue2, Calc. Prob, Freq, Analysis Type , Phase Type , Project
BE01 , 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 1.234E-009, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 1.234E-004, , RANDOM , CD , TEST
BE02 , 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 2.345E-009, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 2.345E-004, , RANDOM , CD , TEST
BE03 , 3, , , 0.000E+000, 0.000E+000, 3.457E-009, 0.000E+000, 1.000E+005, , , 0.000E+000, 3.456E-004, , RANDOM , CD , TEST
TOP , 1, , , 0.000E+000, 1.000E+000, 0.000E+000, 0.000E+000, 0.000E+000, , , 0.000E+000, 1.000E+000, , RANDOM , CD , TEST

ここで、図911.3中のFdtは、表911.1(一部のみ)により規定される故障計算タイプです。

図911.4はFT全体の定義を示すFTDファイルで、FTの名前と説明を記述します。

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
TOP , PVSG of top , , , TEST

FTL

図911.5にFTの木構造であるFTLを記述します。

TEST, TOP =
TOP OR TOP0 BE03
TOP0 AND BE01 BE02
^EOS

GTD

図911.6のGTDにゲートの名前と説明を記述します。

TEST=
* Name , Description, Project
TOP, PVSG of top, ,TEST
TOP0, DPF of 01 and 02, ,TEST
TOP01, DPF of 01 and 02, ,TEST

MARD

最後のMARDを図911.7に示します。前述のように、TESTフォルダのSubsフォルダに各種ファイルをまとめ、一括ロードするためのリストです。

TEST_Subs\TEST.BED
TEST_Subs\TEST.BEI
TEST_Subs\TEST.FTD
TEST_Subs\TEST.FTL
TEST_Subs\TEST.GTD

おわりに

ツールの入力としてはDescriptionに日本語が入るようになって便利にはなりました。一方でimportにおいては日本語が化けるため、自動生成の場合、Descriptionに日本語が使用できません。4年前に日本語入力を依頼した時点では、日本語の入力の改修に対してネガティブな返答でしたが、機会があれば要求したいと思います。

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PMHFの算出法について以下の動画を見つけました。どうやらコンサル会社のビデオのようです。https://youtu.be/ndG1Kcc89hs

メディニアナライザを使用したようですが、PMHFの値は一見して誤っています。

表の数値を見る限り、計算方法はSPFとDPFを加えて $$ PMHF=\lambda_\text{SPF}+\lambda_\text{MPF, latent} $$ となっているようです。

この誤りは大変多く、過去にも

• https://fs-micro.com/post/show/id/324.html
• https://fs-micro.com/post/show/id/325.html
• https://fs-micro.com/post/show/id/326.html

と複数あり、それらの誤りは以下の論文$\dagger$が元凶のようです。

$\dagger$Y. Chang, L. Huang, H. Liu, C. Yang and C. Chiu, "Assessing automotive functional safety microprocessor with ISO 26262 hardware requirements," Technical Papers of 2014 International Symposium on VLSI Design, Automation and Test, Hsinchu, 2014, pp. 1-4, doi: 10.1109/VLSI-DAT.2014.6834876.

一方、以下に前記事にもあるようにPart 5のAnnex Fに掲載されている近似式を示します。 $$ PMHF=\lambda_\text{SPF}+\lambda_\text{MPF, latent}\cdot\lambda_\text{MPF, detected}\cdot T_\text{lifetime} $$ この式はSPFとDPFを正しく意識し、それぞれを確率に直してから加え、最後に車両寿命で割っています。

それにしてもPMHFを算出する人たちはなぜ規格Part 10の、もしくはPart 5(上記)の式を用いずに、誤りの論文$\dagger$の式を参照するのでしょうか？参考にするならせめて規格式を参考にすれば良いと思うのですが。

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On October 29, 2024, FS Micro Corporation※1 announced that a research paper by President and CEO Atsushi Sakurai has been accepted at RAMS※2, an international conference organized by the IEEE※3 Reliability Society.

This marks the sixth consecutive year that a paper by Atsushi Sakurai has been accepted at RAMS. The paper is scheduled for presentation at RAMS 2025, to be held on January 28, 2025, in Florida, USA.

This paper focuses on the PMHF※4 formula in ISO 26262※5. In ISO 26262, the PMHF is positioned as a critical metric for evaluating the safety of automotive systems, yet its derivation process is not thoroughly explained. Since 2011, Atsushi Sakurai has been addressing this issue and proposed a more accurate formula for the PMHF at RAMS 2020.

In this paper, the behaviors of the two stochastic processes, the PUA※6 and the PUD※7, under periodic inspection are analyzed in detail, and rigorous formulas for these processes are derived. Furthermore, the paper compares the rigorous formulas with the proposed approximate formulas, demonstrating the effectiveness of the approximate formulas in practical PMHF calculations.

The proposed PMHF formula provides higher accuracy while also allowing for improved design constraints. Therefore, this research is expected to make a significant contribution to enhancing the reliability of automotive systems.

Notes
※1: FS Micro Corporation (Headquarters: Nagoya, Japan; President and CEO: Atsushi Sakurai) is a consulting firm specializing in functional safety (a methodology for ensuring that equipment function correctly by implementing various safety measures) for automotive systems.
※2: RAMS (the Reliability and Maintainability Symposium) is an international conference on reliability engineering held annually by the IEEE Reliability Society. The 71st conference will take place in 2025. For more information: https://rams.org/
※3: IEEE is the abbreviation for the Institute of Electrical and Electronics Engineers, the world's largest professional technical organization dedicated to advancing technology. For more information: https://ieee.org/
※4: PMHF stands for Probabilistic Metric for Random Hardware Failures, a key metric under ISO 26262. It represents the time-averaged probability of hazardous system failures over a vehicle’s lifetime.
※5: ISO 26262 is an international standard for functional safety of automotive electronic and electrical systems, aiming to reduce the risk of hazardous events occurring while driving to an acceptable level due to system failures.
※6: PUA or the Point Unavailability, one of the stochastic processes that define the PMHF. It represents the probability that a system is in a failed state at a specific point in time.
※7: PUD or the Point Unavailability Density, another stochastic process that defines the PMHF. It represents the probability density of unavailability.

Contact Information
Company Name: 　　　　FS Micro Corporation
Representative: 　　　　 Atsushi Sakurai
Date of Establishment: 　August 21, 2013
Capital: 　　　　　　　　32 million yen
Business Description: 　Consulting services and seminars on functional safety for automotive electronic devices in compliance with ISO 26262
Head Office Address: 　 4-1-57 Osu, Naka-ku, Nagoya, Aichi 460-0011, Japan
Phone: 　　　　　　　　+81-52-263-3099
Email: 　　　　　　　　 info@fs-micro.com
URL: 　　　　　　　　　https://fs-micro.com/

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2024年10月29日、FSマイクロ株式会社※1は、代表取締役桜井厚による論文が、IEEE※2 信頼性部会主催の国際学会RAMS※3 において採択されたことをお知らせします。

桜井厚の論文がRAMSに採択されるのは今回で6年連続となります。本論文は2025年1月28日に米国フロリダ州で開催されるRAMS 2025にて発表予定です。

本論文はISO 26262※4 のPMHF※5 公式に関する研究です。ISO 26262において、PMHFは車載システムの安全性を評価する重要な指標として位置づけられていますが、その導出過程は十分に説明されていません。桜井厚は2011年からこの課題に取り組み、RAMS 2020においてPMHFのより精度の高い式を提案しました。

本論文では、定期検査下での2つの確率関数であるPUA※6およびPUD※7の挙動を詳細に分析し、その厳密な公式を導出しています。さらに、厳密式と既提案の近似式を比較検証し、近似式が実際のPMHF計算においても有効であることを示しました。

提案するPMHF式はより精度が高い式でありながら、設計制約の改善が見込めます。そのため、本研究を通じて、提案するPMHF式が自動車の信頼性向上に大きく貢献することが期待されます。

【注釈】
※1：FSマイクロ株式会社 (本社：名古屋市、代表取締役：桜井厚)は車載システムの機能安全(様々な安全方策を実施することにより、機器が正しく動作することを担保する方法論)に関するコンサルティングを提供する会社です。
※2：IEEEはInstitute of Electrical and Electronics Engineers(電気電子技術者協会）の略称で、技術の進歩を推進する世界最大の専門技術組織です。詳しくはhttps://ieee.org/
※3：RAMS(the Reliability and Maintainability Symposium)は信頼性・保守性シンポジウムの略称で、IEEE信頼性部会が毎年主催する信頼性工学に関する国際会議です。第71回の会議は2025年に開催されます。詳しくはhttps://rams.org/
※4：ISO 26262は車載電気電子システムの機能安全に関する国際規格で、システムの故障により車両の運転中に危険な事象が発生するリスクを許容できる水準まで低減することを目的としています。
※5：PMHFはProbabilistic Metric for Random Hardware Failures(ハードウェアのランダム故障に対する確率的指標)です。これはISO 26262におけるハードウェアの設計目標値の一つで、車両寿命間のシステム故障の時間平均確率を表します。
※6：PUAはPoint Unavailability(点不稼働度)の略で、PMHFを定義する確率過程の一つです。特定の時点でシステムが故障状態にある確率です。
※7：PUDはPoint Unavailability Density(点不稼働度密度)の略で、PMHFを定義する確率過程の一つです。点不稼働度の確率密度を示します。

【お問い合わせ先】
会社名　　　　 FSマイクロ株式会社
代表者　　　　 桜井 厚
設立年月日　　 2013年8月21日
資本金　　　　 3,200万円(資本準備金を含む)
事業内容　　　 ISO 26262車載電子機器の機能安全のコンサルティング及びセミナー
本店所在地　　 〒460-0011
　　　　　　　 愛知県名古屋市中区大須4-1-57
電話　　　　　 052-263-3099
メールアドレス info@fs-micro.com
URL　　　　　 https://fs-micro.com/

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