抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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過去10年間に,先進経済における産業は,それらの工学と製造活動において,それらの工学と製造の実践,プロセス,および技術において大きな変化を経験してきた。それらは,それらの工学と製造活動における復活を作り出す可能性を持っている。この現象は,しばしば第4次産業革命あるいは産業4.0,~1と呼ばれ,大規模ディジタル化,大規模データ解析,先進ロボット,適応自動化,添加剤と精度製造(例えば,3-D印刷),モデリングとシミュレーション,人工知能,材料のナノ工学などの先進製造と工学技術に基づいている。この革命はシステム工学分野への挑戦と機会を提示する。例えば,実質的に全てのシステムは,多孔質で不明確な境界と要求を持つ。産業4.0の下で,システムは大量の外部装置にアクセスし,膨大な量のデータにアクセスし,データ解析を通して分析しなければならない。したがって,データ駆動と証拠ベースのシステム工学の開発と応用を強化するための正しい時間である。データ分析における傾向の一つは,Prognosticsと健康モニタリング(PHM)を用いたシステム試験と保守における検出から予後と予測モニタリングへのシフトである。また,システムのリスクを管理するためのより効果的な手法として,証拠に基づくリスク管理を実行することを提案した。信頼性,安全性およびセキュリティのようなシステム特性は非常に重要なシステム属性である。そこで,データ解析とシステム理論に基づく現代の方法論を導入することにより,システムエンジニアリングプロセスにそのような「可能性」を統合することが提案され,モデリングとシミュレーションはこの時代における印象的な発展を通して進んでいる。システム設計,運用,実証のためにこれらの進歩を活用するためのシステム技術者にとって不可欠であり,第4次産業革命の進歩を紹介するために努力している企業は,本論文で提案された成熟レベル評価ツールを適用する可能性がある。したがって,ここでは,産業4.0の挑戦を満たすように設計されたシステム工学における強化のための,文脈,評価ツール,およびロードマップを提供する。本論文では,第4次産業革命の挑戦と機会に適合するかどうかを見るために,INCOSE VISION 2025を評価し,最後に,システム工学が「二重螺旋」と呼ぶ新しいモデルを必要とすることを示した。このモデルは,システム工学が適用されたシステム思考,ならびにデータ解析,セキュリティ,安全性,信頼性,リスク,および回復力などの新しい特性とプロセスに,プロセスに統合されなければならないというタイトな接続を強調する。導入に続いて,本論文は,第4次産業革命の文脈においてシステム工学のための挑戦の異なる側面をマップする13のセクションを含んだ。ここで示したロードマップは,新興の産業4.0の挑戦と機会を扱うための実用的なアジェンダを持つ研究者と実践者の両方を提供するように設計されている。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
