実際のシステムの設計,製造又は運転時に適用してよい。信頼性を向上させるためには,通常,設計段階で変更を実施するほうが容易である。プロセス及び手順に適用してもよい。医療システムの医療ミス及び保全手順の故障の可能性を明らかにするために使用する。次の目的で使用できる。信頼性の高い設計代案の選択を支援する。システム及びプロセスの全ての故障モード,並びにその故障モードの正常動作への影響が検討されたことを保証する。ヒューマンエラーモード及びその影響を明らかにする。実際のシステムの試験及び保全計画の基礎とする。手順及びプロセスの設計を改善する。ような分析技法に,定性的又は定量的情報を与える。ような他の分析技法に,定性的又は定量的なインプットを与えることができる。各要素が故障する可能性のある状態の有意義な分析をするために,システムの要素に関する詳細な情報が必要となる。要素は,より高レベルのもので定義してもよい。情報には,次のものがある。プロセスは,次のとおりである。a)調査の範囲及び目的を決定する。b)チームを招集する。FMECAの対象となるシステム又はプロセスを理解する。d)システムをそのコンポーネント又はステップに分解する。e)各ステップ又はコンポーネントの機能を決定する。f)記載したコンポーネント又はステップごとに次の点を明らかにする。各部は,どのように故障する可能性があると考えられるか。どのようなメカニズムで故障モードが発生し得るか。故障が発生すると,どのような影響が出るか。故障は害のないものか,それとも害があるものか。どのようして故障を検出するか。g)当該故障を補償するための,設計における固有の対策を明らかにする。場合は,調査チームは,特定した各故障モードをその致命度によって分類する作業に進む。これを行う方法は幾つかある。一般的な方法は,次のとおりである。リスク優先数モデル致命度は,対象となるモードが,システム全体としての故障につながる確率の尺度である。モデル致命度を,次のように定義する。故障影響確率×モード故障率×システムの運転時間この式の項のそれぞれを定量的に定義することができ,故障モードが全て同じ結果をもたらす場合,この式は,機器の故障に最も多く適用される。リスクのレベルは,発生する故障モードの結果と故障確率とを組み合わせて得る。これは,異なる故障モードの結果が異なるときに使用し,機器システム又はプロセスに適用できる。的に,半定量的に,又は定量的に表すことができる。間)と故障の起こりやすさと故障の検出力とを乗じて得る,致命度の半定量的尺度である。故障の検出が困難である場合,その故障には,より高い優先順位を与える。この手法は,品質保証に対して使用することが最も多い。故障モード及びメカニズムを特定すると,上位の故障モードについては是正措置を決定し,実施できる。次の事項を記載した報告書として文書化する。一次アウトプットは,各コンポーネント又はシステム若しくはプロセスの,故障モード,故障メカニズム及び影響のリストである。これには故障の起こりやすさに関する情報を含めてよい。因及びシステム全体に及ぶ結果に関する情報も示す。アウトプットは,システムの故障の起こりやすさに基づく重要性の格付け,故障モードに起因するリスクのレベル,又はリスクのレベルと故障モードの“検出可能性”とを組み合わせたものを含む。適切な故障率データ及び定量的結果を使用すれば,定量的なアウトプットを得ることができる。31010:2009)長所の例を,次に示す。人,機器及びシステムの故障モードに対して広く適用でき,ハードウェア,ソフトウェア及び手順に対して広く適用できる。コンポーネントの故障モード,その原因及びシステムへの影響を特定し,それを読み取りやすい形式で表示する。問題を設計プロセスの早期に発見することによって,コストがかさむ販売後の機器の改修が不要となる。単独故障モード,及び冗長性又は安全システムに関する要求事項が明らかになる。モニタリングすべき主要機能を浮き彫りにすることによって,モニタリングプログラムの開発に対するインプットを提供する。短所の例を,次に示す。単独故障モードの特定だけに使用可能で,複合故障モードの特定には使用できない。適切に管理し,焦点を絞らない限り,調査は時間がかかり,コストがかさむものとなる。複雑な多層システムでは,分析が難しくなり,冗漫になる。調査対象の望ましくない事象(“頂上事象”という)の原因となり得る要因を突き止め,分析するための技法である。樹形図で明らかにした要素は,望ましくない事象に帰着する,コンポーネントのハードウェア故障,ヒューマンエラー又は他の関連事象である。因事象の発生確率が判明しているときに,頂上事象の発生確率を計算するために定量的に使用する場合とがある。システムの設計段階で,潜在的な故障の原因を究明するために使用することがある。計オプションを選択するために使用することもある。主要な故障がどのように発生し得るかを明らかにし,頂上事象までの異なった経路の相対的重要性を明らかにするために,運用段階で使用することもある。FTAは,異なる事象がどのように一体となって故障を引き起こしたかを図で表示するために,発生した故障の分析にも使用することがある。定性的分析では,システムがどのようにして失敗する可能性があるのかの技術的な情報,又はシステム及び故障原因の情報がインプットである。その際,詳細な図表は分析を支援するのに有用である。定量分析では,全ての基本的事象の故障率又は故障状態にある確率に関するデータがインプットである。図を展開するステップは,次のとおりである。分析する頂上事象を決定する。頂上事象は,故障のこともあれば,その故障の広い意味での結果のこともある。結果を分析する場合,ツリーは,実際の失敗の軽減に関する項目を含む場合がある。頂上事象から出発し,頂上事象を引き起こす可能性のある直接的原因又は故障モードを特定する。各原因又は故障モードを分析し,その故障がどのようにして引き起こされるかを明らかにする。望ましくないシステム動作を,逐次,段階を追ってより下位のシステムレベルまで特定し続ける。これを,更なる分析が非生産的になるまで行う。31010:2009)ポーネントの故障レベルのことがある。最下位のシステムレベルにおける事象及び原因となる要素を,基本事象という。基本事象の発生確率を定めることができる場合は,頂上事象の発生確率を計算することがある。有効な定量化を行うためには,各ゲートに対する全ての入力が,出力事象を生み出すために必要かつ十分であることを示すことができる必要がある。図は発生確率の分析には有効ではないが,因果関係の表示には有用なツールとなる。図は,重複する故障モードを取り除くために,ブール代数を用いて簡単化する必要があることがある。合を抽出し,最小カット集合ごとの頂上事象への影響を計算できる。図の数箇所に反復事象があるときは,適切に計算を行い,最小カット集合を求めるために,ソフトウェアパッケージが必要となる。ソフトウェアツールは,一貫性,正確性及び検証可能性を確保する手助けとなる。アウトプットは,次のとおりである。長所の例を,次に示す。高度に系統的であるが,同時に十分に柔軟で,人の干渉及び物理的現象を含めた,様々な要因の分析が可能となる規律的なアプローチを提供する。多くのインタフェース及び相互作用をもつシステムの分析に特に有用である。処理にはコンピュータシステムが必要になることがある。NOR)を含めることを可能にしているだけでなく,FTAの検証を難しいものにもしている。図の論理的分析及びカット集合の特定は,頂上事象に至る事象の特定の組合せを見逃すおそれがある極めて複雑なシステムにおいて,単純な故障経路を特定するのに有用である。短所の例を,次に示す。頂上事象の発生確率の計算には,基本事象の発生確率の不確かさが含まれている。事象の正確な故障確率が判明していない場合,高レベルの不確かさが発現する。広く知見の得られたシステムでは,高度の確かさが見込まれる。状況によっては,原因となる事象が結束されず,頂上事象に至る全ての重要な経路が含まれているか否かを確かめることが難しくなる。火災の分析では,全ての発火源が頂上事象の原因に含まれる。この場合,発生確率の分析は不可能である。図は静的モデルであり,時間への依存性が取り上げられない。図が処理できるのは,二値的な状態(故障又は故障でない)だけである。図には,ヒューマンエラーモードを含めることはできるが,ヒューマンエラーの特徴である一般的な失敗の程度又は品質は容易には含めることはできない。図には,ドミノ効果又は条件付き故障を容易には含めることができない。定性的にも定量的にも適用できる。図の例における簡単な計算を示している。木のように扇形に広げることによって,追加されるシステム,機能又は防壁を考慮しながら,起因事象に対応して悪化又は緩和する事象を表すことができる。起因事象に続く様々な事故シナリオを(リスクの観点から)モデル化し,計算し,順位付けるために使用できる。製品又はプロセスのライフサイクルのどの段階でも使用できる。31010:2009)的とした様々な対応策,防壁又は管理策によって,結果がどのような影響を受けるかのブレーンストーミングの手がかりにしてもよい。定量的分析は,管理策の受容可能性の検討に役立つ。複数の防護策がある場合に,失敗のモデル作りに使用することが最も多い。損失又は利益をもたらすことがある起因事象のモデル化に使用できる。利益を最大化する経路を考える場合は,意思決定ツリーを用いてモデル化することのほうが多い。インプットは,次のとおりである。図は,起因事象の選択から開始する。これは粉じん(塵)爆発のようなインシデントのこともあれば,電源故障のような原因事象のこともある。次に,結果の緩和用に設けられている機能又はシステムを順に記載する。各機能又はシステムごとに,線を引いて,その成否を表す。よって推定した条件付き確率を付けて,具体的な故障の発生確率を割り振ることができる。このようにして,起因事象からの様々な経路がモデル化される。図に記載される確率は,条件付き確率であることに注意する。スプリンクラーの作動確率は,通常の条件下で行う試験で得る確率ではなく,爆発によって発生した火災の条件下における作動確率である。ツリーの各経路は,その経路上の全ての事象が発生する確率を表す。したがって,結果の頻度は,様々な事象が独立していれば,個々の条件付き確率と起因事象の頻度との積で表される。アウトプットは,次のとおりである。長所の例を,次に示す。起因事象に続く潜在的なシナリオを分析し,システム又は機能の成否の影響を明確な図で示すことができる。モデル化することが煩雑な,タイミング,依存関係及びドミノ効果に対応できる。動的ゲートを用いない限り表現できない事象の順序を図示できる。短所の例を,次に示す。用いるためには,可能性のある全ての起因事象を特定する必要がある。)を用いて行ってもよいが,重要な起因事象を見落とすおそれが常にある。図ではシステムの成否状態しか扱わないので,遅延成功又は回復事象を組み込むことが難しい。いかなる経路も,その経路に沿った手前の分岐点で発生した事象に条件付きである。能性のある経路に沿った多くの依存関係を扱う。共通のコンポーネント,ユーティリティシステム及び運用担当者のように,取扱いに注意しなければ見落とされる依存関係があり,楽観的なリスク推定を行うおそれがある。組み合わせたものである。決定的事象から始めて,発生する可能性がある条件又は起因事象の結果を緩和するように設計したシステムの失敗を表す,はい/いいえ分岐ゲートの組合せによって結果を解析する。原因・結果解析は,本来,システムの失敗をより完全に理解するための安全最重視システム用の信頼度ツールとして開発した解析技法である。不可能な,時間の遅れを結果の解析に組み込むことが可能になる。原因・結果解析は,特定のサブシステム(緊急対応システムなど)の挙動次第で決定的事象に続いてシステムがたどる可能性のある様々な経路の分析に用いる。定量化することで,決定的事象発生後の,考えられる様々な結果の発生確率の推定値が得られる。図を作るためのツールとして使用できる。原因・結果図は,作成も使用も複雑なため,可能性のある失敗の結果の程度が,集約的作業を行う正当な理由になるときに用いる傾向がある。システムの理解,並びに故障モード及び失敗のシナリオが必要である。典型的な原因・結果解析の概念図を示す。起因事象と同じ)を特定する。図を作成し,その妥当性を確認する。c)条件を検討する順番を決める。これは,発生する時間順のような論理的順序であることが望ましい。d)条件の違いに応じて,結果の経路を設ける。図と似ているが,経路の分かれ目は,そこに当てはめる特定の条件を記入したボックスで示す。e)各条件ボックスの失敗が独立したものであれば,各結果の発生確率を計算できる。図を用いて)発生確率を書き込むことによって行う。特定の結果に至るある一つの順序の発生確率は,その特定の結果の終端となる条件の各順序の発生確率を掛け合わせることによって得る。二つ以上の順序が同じ結果に帰着していれば,各順序の発生確率を加算する。一つの順序の条件の諸失敗の間に依存関係(例えば,電源故障は,故障の幾つかの条件の原因になることがある。)があれば,計算の前に依存関係を処理することが望ましい。原因・結果解析のアウトプットは,どのようにしてシステムが故障するか,その原因と結果との両方を示す図表である。利点を合わせたものである。展する事象の解析も可能なことから,両解析法の短所の幾つかを克服している。31010:2009)テムの全容を捉える。作成時及び定量化時の依存関係の処理方法が複雑なことである。原因影響分析は,好ましくない事象又は問題について,考えられる原因を究明する構造化した方法である。考えられる全ての仮説を検討できるように,影響する可能性のある要因を広義のカテゴリに整理する。因を示すわけではない。情報は,特性要因図(魚の骨線図又は石川線図ともいう。原因影響分析は,ある影響の原因のリストの構造化した図表をもたらす。影響は,状況次第で,好ましいもの(目標と合ったもの)もあれば,好ましくないもの(問題なもの)もある。原因影響分析は,専門家のチームが作り出した,可能性のある全てのシナリオ及び原因を検討できるようにするために使用し,経験的に,又は利用可能なデータの評価によって検証できる最も有力な原因に対する合意を可能にする。考えられる原因の究明の幅を広げ,より正式に検討できる,可能性のある仮説を確立するための分析の初期に最も有効である。次のことを行う必要性があるとき,原因影響図を作成する。原因影響図を作成する効用には,次のものがある。レビュー構成員の注意を特定の問題に集中させる。構造化アプローチを用いて問題の根本原因の究明を助ける。グループの参加を促し,製品又はプロセスに関するグループの知識を活用する。原因と影響との関係を図示するために,整然とした,読み取りやすい形式を使用する。プロセス中の変化の考えられる原因を示す。更なる調査を行うためにデータを集めるべき分野が明らかになる。参照)を進める方法として使用できる。参加者の専門知識及び経験から得た情報,又は,以前に開発し,過去に使用したことがあるモデルからの情報をインプットとする。原因影響分析は,解決する必要のある問題について知識のある専門家のチームによって実施することが望ましい。原因影響分析を実施する基本的な手順を次に示す。分析する影響を決め,それをボックスに記入する。その影響は,状況次第で,好ましいもの(目標と合ったもの)もあれば,好ましくないもの(問題なもの)もある。特性要因図(魚の骨線図又は石川線図ともいう。)の中でボックスで表す,原因の主要なカテゴリを決める。一般に,システムの問題であれば,カテゴリは,人,機器,環境,プロセスなどになる。31010:2009)し,カテゴリは,特定の状況に合致するように選ぶ。主要なカテゴリ別に,考えられる原因を記入し,枝及び小枝を付けて,原因同士の関係を記述する。“なぜか”又は“その原因は何か”と問い続けて,原因をつなぎ合わせる。全ての枝のレビューを行って,整合性及び完全性を検証し,原因が主要な影響につながっていることを確実にする。チームの意見及び利用可能な証拠に基づいて,最も有力な原因を究明する。結果は,通常,特性要因図又は樹形図のいずれかで示す。特性要因図は,原因を主要なカテゴリに分ける(魚の背骨から枝分かれした線で表す。)ことによって構造化し,そのカテゴリの中のより具体的な原因を記述する枝及び小枝が付く。図と似ているが,上から下に伸びていくのではなく,左から右に伸びていくように作成することが多い。頂上事象の発生確率を算出するように,定量化することはできない。原因が,発生確率の判明している故障ではなく,可能性のある誘発要因だからである。原因影響図は,一般に定性的に使用する。原因に,それらの関連性に関する確信度に基づいて発生確率を付与すると考えることはできる。31010:2009)し,誘発要因は相互に作用し合うことが多く,複雑に影響に作用するので,定量化は妥当ではない。原因影響分析のアウトプットは,可能性のある有力な原因を示す特性要因図又は樹形図である。勧告を行う前に,この図を検証し,実験的に試験する。長所の例を,次に示す。短所の例を,次に示す。チームが必要な専門知識をもっていないことがある。独立した分析技法というよりは,ブレーンストーミング用の表示技法である。分析のはじめに原因の要因を主要なカテゴリに分けるために,カテゴリ間の相互作用が適切に検討されないことがある。機器故障の原因がヒューマンエラーにある場合,又は貧弱な設計が原因で人の問題が起こる場合である。好ましくない事象又はシナリオに付随するリスクの,半定量的算定方法である。制又は緩和するための,十分な対策があるかどうかを解析する。原因・結果の対を選択し,好ましくない結果をもたらす原因を防ぐ防護層を特定する。防護がリスクを許容水準まで低減する上で適切かどうかを判定するために,大きさの等級計算を実施する。定性的に使用してもよい。続いて,選別のプロセスを厳格に行う目的で,半定量的アプローチを採用する。