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信頼性と信頼性エンジニアリングの理論では、用語 可用性 次の意味があります。

• システム、サブシステム、または機器が特定の状態にある程度は、ミッションが不明な瞬間に要求されたときに、任務の開始時に動作し、妥協します。 つまり、 、ランダム。一言で言えば、可用性とは、システムが動作条件にある時間の割合です。これはしばしばaと呼ばれます ミッションレート 。数学的には、これは100％少ない利用不能として表されます。
• 特定の間隔中に機能ユニットを使用できる合計時間の比率（b）間隔の長さ。

たとえば、週100時間（168時間）使用できるユニットの利用可能性は100/168です。ただし、典型的な可用性値は10進数（AS 0.9998）で指定されています。高可用性アプリケーションでは、ヌューブとして知られるメトリックが使用されます。これは、小数点に続くヌエフの数に対応します。この規則では、「Five Nueves」は0.99999（または99.999％）の可用性に等しくなります。

序章 [ 編集します ]

システムの可用性は、一般に、信頼性が向上するにつれて、その信頼性の要因として測定されます。

システムの可用性は、信頼性ではなく、テスト、診断、メンテナンス能力の向上に焦点を当てることに焦点を当てることによっても増加することができます。初期設計段階でのメンテナンス能力の改善は、一般に信頼性（およびテストと診断の能力）よりも簡単です。メイン可能性の推定値（記事の交換項目[交換]）も一般的により正確です。ただし、信頼性の推定値（および診断時間）の不確実性は非常に大きいため、保守性レベルが非常に高い場合でも、可用性（および予測の不確実性）の問題が支配的である可能性が高いためです。さらに、信頼性が制御されていない場合、例えば、多くの異なるタイプの問題が発生する可能性があります。

• 複雑なテスト要件（統合されたハードウェアとソフトウェアセンサー）の必要性、
• 詳細な診断手順の必要性、
• 労働力（メンテナー/カスタマーサービス能力）の可用性、
• スペアパーツの可用性、
• 到着の問題（システムの可用性に品質がない影響）、
• 何らかの理由で、スペアパーツまたは労働力のロジスティック遅延。
• 修理ツールと施設の不足：ソフトウェア開発も欠落しています（たとえば、ソフトウェアはDOD F22 Raptorプログラムで多くの遅延を引き起こしました）、
• 修理や専門家の人員に関する知識の欠如。
• 複雑な構成管理とレトロジャストなどの広範なコスト。

信頼性の欠如の問題は、修理後にメンテナンスによって引き起こされる失敗の「ドミノ効果」と、問題、リエンジニアリング、サービスの取り組みを解決するための努力がますます増加することにより、制御不能になる可能性があります。

• どうにか 避ける ファラスは、他のどれも重要ではないため、信頼性は一般に可用性の最も重要な部分と考えられています。

信頼性は、財産の可用性とコストに関連して評価および改善する必要があります（スペアパーツのコスト、メンテナンス時間、輸送コスト、貯蔵コスト、部分的に時代遅れのリスクなど）。多くの場合、2つの間に補償が必要です。可用性と所有コストの間には最大の関係がある場合があります。システムの証明は、信頼性とメンテナンス能力の間のリンクであるため、可用性計画でも対処する必要があります。メンテナンス戦略は、システムの信頼性に影響を与える可能性があります（たとえば、予防的および /または予測的なメンテナンスを通じて）。固有の信頼性を超えることはありません。したがって、メンテナンスとメンテナンス戦略は、システムの可用性に影響します。理論的には、これは、無限に短時間で常に障害を修復できる場合、ほとんど無制限になる可能性があります。これは不可能な慣行です。修復能力は、テスト、労働、ロジスティクスの考慮により常に制限されています。信頼性は制限されていません（信頼できる記事は、ほぼ100％確実なマシンの寿命よりも多く作成できます）。高レベルのシステムの可用性（たとえば、飛行機でのエンジンの信頼性の可用性）の場合、冗長性の使用が唯一のオプションです。

可用性計画は、可用性制御のための戦略を明確に提供する必要があります。可用性または財産のコストのみがより重要である場合、それはシステムの使用に依存します。たとえば、生産システムの重要なリンクであるシステム、たとえば、大規模なオイルプラットフォームなど、プラットフォームの可用性の不足の結果として、これがさらに低い可用性の増加につながる場合、通常、非常に高い財産コストを持つことができます。所有権の高いコストを簡単に超えることができる大幅な収入の損失で。適切な信頼性計画は、常にその完全なコンテキストでRAMT分析に対処する必要があります。この場合、RAMTは、顧客のニーズに対するコンテキストの信頼性、可用性、メンテナンス/メンテナンス、および確率を表します。

表現 [ 編集します ]

の最も単純な表現 可用性 これは、システムのアクティビティ時間の期待値と、アップ時間とダウンタイムの期待値の集合との関係のようなものです。

${Displaystyle a = {fraud {e [mathrm {activity time}]} {e [mathrm {activity time}]+e [mathrm {lack of time}]}}}}}}}}}}}}}}}}}}$

状態関数を定義する場合

${displaystyle x（t）}$

として

${displaystyle x（t）= {begin {cases} 1、＆{text {sys functions in time}} t \ 0、＆{text {retiss}} ent {cales}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}$

したがって、可用性 a （ t ） 当時の t > 0はで表されます

${displaystyle a（t）= pr [x（t）= 1] = e [x（t）]。、}$

平均可用性は、実際のライン間隔で定義する必要があります。任意の定数を検討する場合

${displaystyle c> 0}$

${displaystyle a_ {c} = {frac {1} {c}} int _ {0}^{c} a（t）、dt。}$

可用性（または定常状態）の制限は、 ^{[ 初め ]} ​

${displaystyle a = lim _ {crightarrow infty} a_ {c}。}$

平均可用性を制限する間隔でも定義されます

${displaystyle [0、c]}$

として、

${displaystyle a_ {infty} = lim _ {crightarrow infty} a_ {c} = lim _ {crightarrow infty} {frac {1} {c}} int _ {0}^{c} a（t）、dt、quad c> 0。}}}$

可用性をモデル化するための方法と手法 [ 編集します ]

フォールトツリーと関連ソフトウェアの分析は、以下などの多くの要因を含むシステム内のシステムの可用性または機能的障害条件を計算する（分析またはシミュレーション）開発されています。

• 信頼性モデル
• 保守性モデル
• メンテナンスの概念
• 冗長性
• 一般的な原因障害
• 診断
• 修理レベル
• 修復ステータス（新しいのと同じくらい良い、古いのと同じくらい良い）
• 非アクティブ
• テストカバレッジ
• アクティブな運用時間/ミッション/サブシステムの状態
• 次のようなロジスティクスの側面。さまざまな預金、輸送時間、さまざまな修理ラインの修理時間、労働の利用可能性などのスペアパーツ（貯蔵）のレベル。
• パラメーターの不確実性。

さらに、これらの方法は、可用性に影響する最も重要な要素と障害モードまたはイベントを識別することができます。

システムエンジニアリング内の定義 [ 編集します ]

• 可用性、固有（AI） ^{[ 2 ]} 理想的なサポート環境で確立された条件で使用された場合、記事が特定の時間に十分に機能する確率。予防メンテナンスのためのロジスティクス時間、管理または非アクティブな待機時間、および非活動時間を除外します。修正メンテナンスの非アクティブ時間が含まれています。固有の可用性は一般に、エンジニアリング設計の分析から導き出され、障害（MTTF）を平均時間で割るまで、障害と修復時間（MTTR）まで平均時間で割るまでの平均時間として計算されます。デザイナーの管理下にある量に基づいています。
• 可用性、達成（AA） ^{[ 3 ]} 記事が理想的なサポート環境（つまり、人員、ツール、スペアパーツなど）で確立された条件で使用された場合、特定の時間に十分に機能する確率は瞬時に利用可能です。ロジスティクス時間と待ち時間、または管理の不活動時間には、予防的および是正的なアクティブな非アクティブ性が含まれます。
• 可用性、運用（AO） ^{[ 4 ]} 記事が、現実的または現実的な操作とサポートの環境で使用された場合、特定の時間に十分に機能する確率。これには、物流時間、準備時間と待ち時間、または管理の不活性時間、および予防と是正の両方のメンテナンスの不活動時間が含まれます。この値は、障害間の平均時間（MTBF）を障害と平均不活動時間（MDT）間の平均時間で割ったものに等しくなります。この尺度は、スペアパーツ、ツール、労働力の量と近接性など、ロジスティクスの専門家やミッションプランナーによって制御される要素に、可用性の定義をハードウェア要素に拡張します。

基本的な例 [ 編集します ]

81。5年の中程度の障害時間（MTTF）と1時間の平均修理時間（MTTR）を持つチームを使用している場合：

MTTF in Hours = 81.5×365×24 = 713940 （これは信頼性のパラメーターであり、多くの場合、不確実性が高くなっています）

固有の可用性（AI） = 713940 /（713940+1）= 713940 /713941 = 99,999860％

= 1 /713940 = 0.000140％

年間時間の機器による中断= 1/レート= 1/mttf = 0.01235時間年あたり。

可用性 確率的モデリングの文献と最適なメンテナンスで十分に確立されています。修正可能なシステムの可用性は、「 システムが特定の時間に動作する確率 “。可用性の定性的定義は可能です 「未知のランダムな時間で実行が要求されたときに、操作の開始時に操作可能で妥協できるシステムの程度の尺度」 。

可用性測定は、システムの不活性時間の時間間隔またはメカニズムによって分類されます。時間間隔が主な関心事である場合、瞬時、制限、平均、制限の平均可用性を考慮します。 2番目の主要な可用性分類は、固有の可用性、達成された可用性、運用上の可用性など、さまざまな非活動時間メカニズムの対象となります。 （Blanchard [1998]、Lie、Hwang and Tillman [1977]）。私の[1998]は、固有の可用性を考慮して、いくつかの比較可動性の結果を提供します。

メンテナンスモデルで検討されている可用性は、スペアパーツと修理を備えたR-Out-of-Nシステム、Fawzi and Hawkes [1990]の交換用、Fawzi and Hawkes [1991]のBarlow and Proschan [1975]にあります。 1996]不完全なメンテナンスモデル用。非常に完全な本は、Trivedi and Bobbio [2017]からです。

アプリケーション [ 編集します ]

電気工場では可用性が広く使用されています。例えば、 北米電気信頼性コーポレーション 1982年にGeneration Availability Data Systemを実装しました。 ^{[ 5 ]} ​

参照してください [ 編集します ]

参照 [ 編集します ]

書誌 [ 編集します ]

K. TrivediおよびA. Bobbio、信頼性と可用性エンジニアリング：モデリング、分析、アプリケーション、Cambridge University Press、2017。

外部リンク [ 編集します ]