重要なポイント:

信頼性の現状は流動的であり、製品に信頼性を設計するために活用されているさまざまなアプローチを浮き彫りにしています。ただし、明らかなことが1つあります。信頼性を犠牲にすることはできません。エンジニアの54%は、信頼性のあるエンドユーザー エクスペリエンスがブランドロイヤルティをますます高めていることに同意しています。お客様が製品レビューに簡単にアクセスでき、デバイスの故障が急速に広まる可能性がある時代においては、製品が期待に応えられるようにするためのプロセス、チーム、方法論の整備がさらに重要になります。 

しかし、理想的な動作シナリオで信頼性があるだけでは十分ではありません。回答者の52%は、お客様が埃、水、振動などのあらゆる環境条件にわたって信頼性が拡張されることを期待していることに同意しています。高耐久化は設計基準リストの最上位に移動させる必要があり、環境テスト、シミュレーション、実際のユースケースで実証される必要があります。 

企業は所有権、設計基準、タイミングに関連した信頼性をどのように確保していますか？ そして、成功を測定するためにどのような指標が使用されていますか？ 

重要なポイント:

ほとんどの企業 (64%) は品質チームに依存しており、次にテストエンジニアリング (60%) と製品開発エンジニアリング  (58%) が続きます。他の役割と比べると割合は少ないですが、経営幹部の17%が製品が信頼性要件を満たしていることを確認することに関与しています。

重要なポイント:

信頼性の将来は、さまざまな複雑な傾向に光を当てます。製品開発における新たな問題、労働力の高齢化、テクノロジーの進歩などがその筆頭です。回答者の大多数 (96%) は、エレクトロニクス製品の全体的な信頼性について懸念を抱いており、デバイスの複雑さの増大 (53%) とコスト削減に対するお客様の期待の高まり (49%) がトップとなっています。将来の見通しをさらに複雑にしているのは、退職により信頼性に関する専門知識が失われることが予想されることです。専門性の高いエンジニアが退職すると、その役割は多方面の才能を持つ人員に置き換えられることがよくあります。経験の浅い人員は、加速化する市場投入スケジュールとますます複雑化するシステムのプレッシャーの下で、必要とされる正確な意思決定を行えますか？ リーダーシップはあまり確実ではなく、一部の業界では人材の喪失が壊滅的な影響を与える可能性があります。

しかし、リスクの場所には大きなチャンスが潜んでいます。エンジニアは、AIやその他のデジタルツールが、プロセスを改善し、高度なシミュレーションを生成し、データ分析を進化させることによって、信頼性を高める設計に山積する障害の一部を相殺できる可能性があると楽観視しています。これらのツールは、退職する信頼性専門家の1対1の代替となることは期待されていませんが、経験や専門性が低いエンジニアの能力を拡張して悪影響を軽減する上で役立つ可能性があります。

重要なポイント:

ますます接続され、データを必要とする世界を考えると、データコム業界の回答者の60%が、製品の複雑さの増加が信頼性に関する最大の懸念事項であると認識していることは驚くべきことではありません。絶えず進化する状況と、6Gや224 Gbps-PAM4などの新しいテクノロジーが目前に迫っているため、エンジニアには取り組むべきユニークな一連の新たな課題がもたらされることになります。

重要なポイント:

新しいテクノロジーにより、従業員の離職の影響が最小限に抑えられる可能性があります。回答者の5人中4人以上が、製品の信頼性を向上させるAIの可能性について楽観的です。AIの予想される影響について反対の意見を共有しているのは、わずか3%です。この楽観主義こそが、従業員の退職によって失われた知識から企業を救い出すのかもしれません。

重要なポイント:

データは窮地を救いますか？回答者のほぼ半数は、AI、機械学習 (ML)、シミュレーション、データ分析などのデータ駆動型テクノロジーのイノベーションが、電子製品の将来の信頼性を向上させる最大の希望となると信じています。

重要なポイント:

運輸業界の回答者は、AIとMLが電子製品 (33%) の信頼性を向上させる最大の機会になると考えています。これは、調査対象となった業界の中で最も高い割合です。興味深いことに、交通分野における他のデータ駆動型テクノロジー (強化されたシミュレーション、データ分析) の機会は、それぞれ6%で最も低いものにランクされました。これは、業界の先進性と、自動車設計における高度なシミュレーションの長年の使用に起因すると考えられます。