効果的な信頼性保証は、現代のエンジニアリングシステムの安全で信頼性が高くコスト効率の良い運用を確保するために不可欠です。数十年にわたり、研究者やエンジニアは予防保全から予知保全（PdM）パラダイムへと徐々に進化してきたさまざまな手法を開発してきました。本論文は信頼性保証戦略の包括的なレビューを提供し、特にインテリジェントな予知保全の最新の進展に焦点を当てています。この新しいパラダイムの核心は、システムの運用を監視し、故障の発生と進行を検出し、健康状態を評価し、主要部品とシステムの残り寿命を推定し、部品供給や保守スケジューリングについて自律的に意思決定を行う「インテリジェントエージェント」の概念です。紹介する手法は、統計ベース、物理ベース、およびインテリジェント手法の3つの主要なタイプに分類されます。本論文はデータソース（振動、画像・ビデオ、アコースティックエミッション、超音波、電流信号）、分析手法（ルールベース、統計、物理、浅層・深層学習）、対象機器（バッテリー、ベアリング、ガスタービン、風力タービン、チップ、メカトロニクスシステム）を含むインテリジェント手法に重点を置いています。さらに、高速鉄道、航空宇宙、原子力などの分野での実際の応用についても論じています。最後に、データの標準化、安全性と共有、エッジコンピューティング、データ融合アルゴリズム、不確実性下での推論、定量化可能な意思決定、大規模基盤モデルおよびデジタルツインなど、インテリジェント信頼性保証のさらなる発展に向けた主要な研究課題と展望をまとめています。

インテリジェント信頼性保証;予知保全;予測および健康管理;エンジニアリングシステム