可用性

信頼性工学において、可用性という用語には次のような意味があります。

• ミッションが未知の、つまりランダムな時間に要求された場合、システム、サブシステム、または機器がミッションの開始時に指定された操作可能かつコミット可能な状態にある度合い。
• 理想的なサポート環境において、指定された条件下で使用された場合、特定の時点でアイテムが正常に動作する確率。

通常、高可用性システムは 99.98%、99.999%、または 99.9996% として指定されます。

可用性( A )の最も単純な表現は、システムの稼働時間の期待値と稼働時間と停止時間の期待値の合計 (観測ウィンドウの 「合計時間」Cになる) の比率です。

${\displaystyle A={\frac {E[\mathrm {稼働時間} ]}{E[\mathrm {稼働時間} ]+E[\mathrm {ダウンタイム} ]}}={\frac {E[\mathrm {稼働時間} ] {C}}}$

可用性（A ）の別の式は、平均故障時間（MTTF）と平均故障間隔（MTBF）の比、つまり

${\displaystyle A={\frac {MTTF}{MTTF+MTTR}}={\frac {MTTF}{MTBF}}}$

ステータス関数を次のように 定義すると${\displaystyle X(t)}$

${\displaystyle X(t)={\begin{cases}1,&{\text{sys 関数、時刻 }}t\\0,&{\text{メンテナンス}}\end{cases}}}$

したがって、時刻t > 0における可用性A ( t ) は次のように表される。

${\displaystyle A(t)=\Pr[X(t)=1]=E[X(t)].\,}$

平均可用性は実数直線の区間で定義される必要がある。任意の定数を考慮すると、平均可用性は次のように表される。 ${\displaystyle c>0}$

${\displaystyle A_{c}={\frac {1}{c}}\int _{0}^{c}A(t)\,dt.}$

限界（または定常）可用性は^{[1]で表される。}

${\displaystyle A=\lim _{c\rightarrow \infty }A_{c}.}$

限界平均可用性は、次のように間隔で定義されます。 ${\displaystyle [0,c]}$

${\displaystyle A_{\infty }=\lim _{c\rightarrow \infty }A_{c}=\lim _{c\rightarrow \infty }{\frac {1}{c}}\int _{0}^{c}A(t)\,dt,\quad c>0.}$

可用性とは、ミッションがランダムな時間に呼び出されたときに、ミッションの開始時にアイテムが操作可能かつコミット可能な状態になっている確率であり、通常は稼働時間を合計時間 (稼働時間と停止時間の合計) で割ったものとして定義されます。

シリーズ コンポーネントがコンポーネント A、B、C で構成されているとします。その場合、次の式が適用されます。

シリーズコンポーネントの可用性 = (コンポーネントAの可用性) x (コンポーネントBの可用性) x (コンポーネントCの可用性) ^{[2] [3]}

したがって、シリーズ内の複数のコンポーネントを組み合わせた可用性は、個々のコンポーネントの可用性よりも常に低くなります。

一方、並列コンポーネントには次の式が適用されます。

並列コンポーネントの可用性 = 1 - (1 - コンポーネントAの可用性) X (1 - コンポーネントBの可用性) X (1 - コンポーネントCの可用性) ^{[2] [3]}

同様に、それぞれが X 個の可用性を持つ N 個の並列コンポーネントがある場合、次のようになります。

並列コンポーネントの可用性 = 1 - (1 - X)^ N ^[3]

並列コンポーネントを使用すると、システム全体の可用性が飛躍的に向上します。^[2] たとえば、各ホストの可用性が 50% しかない場合、10 台のホストを並列に使用すると、99.9023% の可用性を実現できます。^[3]

冗長性は必ずしも可用性の向上につながるわけではないことに注意してください。実際、冗長性は複雑さを増し、可用性を低下させます。Marc Brookerによると、冗長性を活用するには、次の点を確認してください。^[4]

1. システム全体の可用性が正味で向上します
2. 冗長コンポーネントが独立して故障する
3. システムは正常な冗長コンポーネントを確実に検出できます
4. システムは、冗長コンポーネントを確実にスケールアウトおよびスケールインできます。

信頼性ブロック図またはフォールトツリー解析は、次のような多くの要因を含むシステムの可用性またはシステム内の機能障害状態を計算するために開発されています。

• 信頼性モデル
• 保守性モデル
• メンテナンスの概念
• 冗長性
• 共通原因による故障
• 診断
• 修復レベル
• 修理状況
• 潜在的障害
• テスト範囲
• アクティブな運用時間 / ミッション / サブシステムの状態
• 物流面としては、さまざまな倉庫でのスペアパーツ（在庫）レベル、輸送時間、さまざまな修理ラインでの修理時間、人員の可用性などがあります。
• パラメータの不確実性

さらに、これらの方法は、可用性に影響を与える最も重要な項目や障害モードまたはイベントを識別することができます。

可用性、固有 (A _i ) ^[5] 理想的なサポート環境で指定された条件下で使用された場合、特定の時点でアイテムが正常に動作する確率。物流時間、待機時間または管理ダウンタイム、予防保守ダウンタイムは除外されます。修正保守ダウンタイムが含まれます。固有の可用性は、通常、エンジニアリング設計の分析から導き出されます。

1. 修理可能な要素 (改修/再製造は修理ではなく交換です) が、それが動作するシステムの可用性に与える影響は、平均故障間隔MTBF/(MTBF +平均修理時間MTTR) に等しくなります。
2. 一度限りの/修理不可能な要素（改修/再製造可能）が、それが動作するシステムの可用性に与える影響は、平均故障時間（MTTF）/（MTTF +平均修復時間MTTR）に等しくなります。

設計者が管理する数量に基づきます。

達成された可用性（Aa） ^[6] 理想的なサポート環境（つまり、人員、ツール、スペアパーツなどが即座に利用可能）で指定された条件下で使用された場合、特定の時点でアイテムが満足に動作する確率。物流時間、待機時間、または管理ダウンタイムは除外されます。積極的な予防保守および是正保守のダウンタイムが含まれます。

運用上の可用性（Ao） ^[7] 実際または現実的な運用およびサポート環境で使用された場合、特定の時点でアイテムが正常に動作する確率。これには、ロジスティクス時間、準備時間、待機または管理ダウンタイム、予防保守と修正保守の両方のダウンタイムが含まれます。この値は、平均故障間隔（MTBF）を平均故障間隔と平均ダウンタイム（MDT）で割った値に等しくなります。この尺度は、可用性の定義を、スペアパーツ、ツール、およびハードウェアアイテムへの人員の量と距離など、ロジスティシャンとミッションプランナーによって制御される要素にまで拡張します。

詳細については システムエンジニアリングを参照してください

平均故障時間(MTTF) が 81.5 年、平均修理時間(MTTR) が 1 時間の 機器を使用している場合:

MTTF（時間） = 81.5 × 365 × 24 = 713940（これは信頼性パラメータであり、多くの場合、不確実性のレベルが高くなります）

固有可用性 (Ai) = 713940 / (713940+1) = 713940 / 713941 = 99.999860%

—Ả≥〈〉〈〉〈〉

固有の非可用性= 1 / 713940 = 0.000140%

機器による年間停止時間数 = 1/レート = 1/MTTF = 年間 0.01235 時間。

可用性は、確率モデルと最適メンテナンスの文献で十分に確立されています。Barlow と Proschan [1975] は、修復可能なシステムの可用性を「システムが指定された時間 t に動作している確率」と定義しています。Blanchard [1998] は、可用性を「未知のランダムな時点でミッションが要求されたときに、ミッション開始時にシステムが動作可能かつコミット可能な状態にある程度の尺度」と定性的に定義しています。この定義は、MIL-STD-721 に由来しています。Lie、Hwang、および Tillman [1977] は、可用性の体系的な分類とともに完全な調査を開発しました。

可用性の尺度は、関心のある時間間隔またはシステム停止時間のメカニズムによって分類されます。関心のある時間間隔が主な関心事である場合、瞬間可用性、限界可用性、平均可用性、限界平均可用性を考慮します。前述の定義は、Barlow と Proschan [1975]、Lie、Hwang、および Tillman [1977]、および Nachlas [1998] で開発されました。可用性の 2 番目の主な分類は、固有可用性、達成可用性、運用可用性など、停止時間のさまざまなメカニズムに依存します (Blanchard [1998]、Lie、Hwang、および Tillman [1977])。Mi [1998] は、固有可用性を考慮した可用性の比較結果をいくつか示しています。

メンテナンス モデルで考慮される可用性については、交換モデルについては Barlow と Proschan [1975]、スペアと修理を含む R-out-of-N システムについては Fawzi と Hawkes [1991]、交換と修理を含むシリーズ システムについては Fawzi と Hawkes [1990]、不完全修理モデルについては Iyer [1992]、経年交換予防メンテナンス モデルについては Murdock [1995]、予防メンテナンス モデルについては Nachlas [1998、1989]、不完全メンテナンス モデルについては Wang と Pham [1996] に記載されています。非常に包括的な最近の書籍としては、Trivedi と Bobbio [2017] があります。

稼働率は発電所工学において広く利用されている。例えば、北米電力信頼性協会は1982年に発電稼働率データシステムを実装した。 ^[8]

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•  この記事には、連邦規格 1037Cのパブリック ドメイン マテリアルが組み込まれています。一般調達局。2022 年 1 月 22 日にオリジナルからアーカイブされました。( MIL-STD-188 をサポート)。
• K. Trivedi および A. Bobbio、「信頼性および可用性エンジニアリング: モデリング、分析、およびアプリケーション」、ケンブリッジ大学出版局、2017 年。

• 信頼性と可用性の基礎
• システムの信頼性と可用性
• 可用性とその計算方法
• 技術的な可用性を追跡して改善するにはどうすればよいでしょうか?