1. 产品存活率，产品寿命，召回风险

作为数据利用技术的一种形式，本项目研究了政府和企业实体对未完成召回的风险评估的方法。我们在美国2014年风险分析学会年会中，提出了我们对产品存活率的评估方法（一个关键的召回产品的风险评估）的研究结果。随后又在2015年新加坡举行的世界大会上提出该结果。

如果我们能够获得产品的生存曲线R（t），那么未完成召回产品的风险评估可以用一个比较简单的公式进行。在实践中，个别产品的生存曲线可以使用这种方法累计得到，并能够被广泛提供为公共数据。这有利于对未完成召回的产品进行简单的风险评估，而且有可能作为一个证据基础进行这些分析。

关于这个主题，今年进行的研究和开发工作，在认识新的利益相关者之后，有了进一步的发展。这个研究挑战基于产品存活率估计，现已扩大到包括对产品寿命的估计。这些新的利益相关者是Toshinori Watanabe先生和Toshiro Kikuchi先生，他们是产品寿命工作组(WG)的成员，该组织是2011年成立的一个组织，成员还包括对工业产品安全问题感兴趣的志愿者专家（主席是Masao Mukaidono，明治大学的名誉教授）。该研究的主要研究者和同事发表了一篇论文，题为《基于事故数据库和消费者信任度调查来描述产品事故发生率》（日本可靠性工程协会杂志），这是科研补助金资助的一个研究课题的产物，实质上是对这项研究的初步研究。这篇论文引起了 Watanabe先生的注意，他随后联系了首席研究员。经过几次交流，我们得以深入研究这个课题。

在大约3年的时间里，WG(以20名在制造企业致力于产品安全工作的工程师为中心)已经对产品寿命和产品的分解进行了研究。然而，由于缺乏关于每个产品幸存单位数量的信息，研究活动形成了一个瓶颈，并且因无法解决这一问题而暂停。在此期间，我们的研究小组发表了上述论文，并联系了主要调查员；这使得我们估计个别产品中幸存单位数量的途径能够变得清楚有效。

产品寿命WG与本研究项目的相关的交流活动

一种新的开发方法是，利用我们提出的方法来估计幸存单位的数量，我们能够计算出产品事故发生率与时间相关的变化。这有助于通过韦伯分布分析来实现产品寿命的评估。尽管向生产者和设计者提供与风险相关的信息的反馈仍然是这个项目的一个重要任务，但是建立一个从宏观角度来处理产品寿命数据的方法将为设计师提供一个有效的工具。

图14说明了迄今为止会议上提出的最成熟的韦伯分布。韦伯分布，是韦伯在1939年提出来的概率分布函数，它在统计上解释了一个物体的强度，并被用来描述随时间的退化现象以及对象的生命周期。威布尔分布是用下面公式表示的概率分布：

图：电视和空调事故发生率的韦伯曲线

在这里，m指的是韦伯系数或几何参数，η指的是规模参数。韦伯分布实质上改变了m值的变化。例如，当m=1时，韦伯分布是指数分布，但当m=2时，则服从瑞利分布。通常，故障现象也随时间而变化，可分为初期故障、偶发故障和耗损故障三类。当将韦伯分布应用到事故率曲线上时，它可以对初始故障取m＜1，意外故障取m＝1，磨损故障取m>1。δ是指偶然故障向磨损故障的转移，实质上就是产品寿命。这对研究产品在市场上的产品寿命(年)是很有意义的。

图14显示了该研究中，实际的电视和空调事故率与威布尔分布拟合的结果。这个数字表明，δ大约是空调使用11年和电视使用13年。今后，我们希望进一步改进这一结果，并将其与实际的产品寿命评估结合起来。前一年的一份报告显示，用一个简单的公式计算召回产品在市场上的风险是可能的。国家技术与评估研究所（NITE）产品召回数据库表明，目前日本大约有1800件不完全的召回产品。从这些召回产品中识别出风险最高的产品不仅是有关企业所面临的重大问题，而且也是当局所面临的主要问题。一个关键问题是，消费者手中召回的产品数量没有可靠的数据。我们提出的评估方法为产品寿命提供了一种见解，这有助于制造商和权威机构获得高度可靠的证据。