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专题十八：可靠性数据管理（二） 《制造技术与机床》杂志创刊于 1951 年，是我国机械 工业科技期刊中创刊早、发行量大、影响面广的刊物之一， 拥有广泛、专业的读者群体。本刊属中文核心期刊，中国科 技论文统计用刊和《中国学术期刊文摘》摘录用期刊。可靠 性数据管理（二） 导读 可靠性数据是整个可靠性工程的基础和保障，同时也是 可靠性管理体系建立和运行的重点。如何利用先进的数字化 手段对可靠性数据进行有效地采集、处理与管理是当前国内 企业急需解决的可靠性管理难题。本文首先详细阐述了可靠 性数据的分类，然后详细介绍了可靠性数据采集与分析的方 法和流程，接着具体分析了可靠性数据管理应遵循的原则和 程序，最后以国内某机床企业为例，介绍了可靠性数据库的 构建过程和内容，为国内企业如何进行可靠性数据管理提供 了一套可行的方法。 3.1.2? 可靠性数据采集方法 可靠性数据采集的方法主要包括：直接收集法、调查表 法、定期反馈法和可靠性试验法四种。 （1） 直接收集法。 直接收集企业内部和外部通常已记录的 可靠性数据，如企业信息系统里中已保存的各类数据等，该 方法用时最短，可以初步了解企业可靠性现状，但采集到的 数据不够全面，不便于进行深入分析。常用数据直接收集表 格中的产品故障状况统计表如表 2 所示。 调查表法。 制订可靠性调查表格， 分发给与可靠性相 关的部门和员工填写，该方法收集到的信息比较全面真实， 调查表格制订的好坏是关键，需要有针对性地进行调查。例 如，针对采购部门的供应商能力调查表如表 3 所示。 定期反馈法。 企业各部门都有责任采集并定期反馈可 靠性数据，该方法是一种较好的长期数据采集方法，但与各 部门员工的业务素养和文化程度有直接关系。常用定期数据 反馈表格中的售后服务记录表如表 4 所示。 可靠性试验法。 数据从实验室进行的可靠性试验中得 到，但试验时间不长时不容易暴露故障，同时采用加速加载 试验等方法时需注意试验数据与现实数据相对应的问题，常 用可靠性试验表格中的故障记录表如表 5 所示。 在可靠性数据的采集过程中，由于各种因素的影响，数 据丢失现象严重，造成数据不完整和不连续，影响了对数据 的分析结果。在采集数据时，应对这些情况进行了解，以便 对分析方法和分析结果进行修正。另外，由于数据采集中的 人为差错，还需要对采集数据的人员进行培训，加强责任心 教育，才能逐步避免犯错误。 3.2? 可靠性数据分析 可靠性数据分析是利用工程学、概率论和数理统计等方 法，对采集到的可靠性数据进行定量分析，发现产品在可靠 性方面的缺陷，评估产品或系统在给定的时间段内无故障地 完成规定功能的能力，由此提供的信息， 将作为“预防、发现 和纠正可靠性设计以及元器件、 材料和工艺等方面缺陷”的参 考，这是可靠性工程的重点。有计划、有目的地分析产品寿 命周期各阶段的数据，发现产品可靠性的薄弱环节，进行产 品结构分析、改进设计，可以使产品的质量与可靠性水平不 断改进和提高，因此，可靠性数据的分析在可靠性工程中具 有重要的地位。 3.2.1? 可靠性数据分析方法 可靠性数据分析方法通常分为两类：单元的可靠性数据 分析方法和产品系统的可靠性数据分析方法。单元是产品系 统的组成部分，是系统的基础，如零部件、功能系统等，要 进行系统的数据分析和可靠性评估，首先应进行单元的可靠 性数据分析。 (1) 单元的可靠性数据分析方法主要包括： 经典方法数理 统计方法、贝叶斯方法、综合评估方法和某些利用非寿命数 据的可靠性评估方法。 其中， 大样本建议选用经典方法 ;小样 本选用贝叶斯或综合评估方法 ;结构强度类试验数据则选用 非寿命数据的可靠性评估方法。 (2) 产品系统可靠性数据分析方法则包括： 精确方法、 近 似方法、贝叶斯方法和蒙特卡洛方法。其中，精确方法大概 有十几种， 对系统结构和数据类型有严格要求 ;工程上一般采 用近似方法，如莱文伯格—马夸特 (LM) 法、修正极大似然 (MML) 法等 ;使用贝叶斯方法则需要确定系统参数的先验分 布和后验分布 ;蒙特卡洛法适用于大型复杂系统的可靠性评 估，但该方法并不能增加信息量，且评估结果精度取决于组 成系统试验信息的多少。 根据采集到的不同单元和产品系统可靠性数据情况选 择合适的数据分析方法是可靠性数据分析中非常重要的一 步。评估单元或产品系统可靠性的数量指标有很多，常见的 有故障的影响效果、故障频度、平均故障间隔时间 (MTBF) 、 平均维修时间 (MTTR) 、固有可用度 (Ai) 等。 3.2.2? 可靠性数据分析流程 可靠性数据分析的一般流程如图 2 所示。首先，明确产 品的可靠性要求，包括可靠性参数和指标 ;确定产品的定义、 组成、功能、任务剖面，明确产品的故障判据和故障统计原 则;然后，建立产品各种任