再谈可靠性预计

关于可靠性预计，“赛宝数据”之前有推送过相关文章，从基本概念和实施流程两方面进行了简要介绍，之所以旧调重弹，是有感于前不久跟某汽车质量从业人员的一次对话，版主君深切意识到目前多数关于预计的教科书式介绍并不能帮助读者准确的把握其实质，甚至出现误解。所以版主君今天打算用“说人话”的方式谈谈自己对可靠性预计的理解，不当处有劳大方之家批评指正。还是先从对话说起，大致背景是该汽车配件企业需要对其下游客户回答所生产配件的可靠性水平，由于是新设计产品，现场反馈数据几乎为零，大样本寿命加速试验成本又太高，因此想了解利用可靠性预计来回答上述问题的可能性。

        没办法，咱们还是要来一段教科书式的定义。

        参考《电子设备可靠性工程》（朱敏波等著，西安电子科技大学出版社出版）一书，可靠性预计的定义如下：可靠性预计是指为了估计产品在给定工作条件下的可靠性而进行的工作，它运用以往的工程经验、故障数据，结合当前的技术水平，以元器件、零部件的失效率作为依据，预报产品（元器件、零部件、子系统或系统）实际可能达到的可靠性。简言之，可靠性预计就是利用历史数据来进行产品的可靠性水平预估。那么根据定义咱们再回头探讨可靠性预计针对上述场景的适用性问题：一是能不能用，二是好不好用。对此，版主君简单谈一下自己的理解：（1）能不能用？能。从计算结果来看，通过可靠性预计完全可以得到产品的失效率、MTBF、可靠度等可靠性指标，也确实是对自身产品所实施的一种可靠性水平估计。（2）好不好用？不好。从客户角度出发，掌握产品可靠性水平必然是为汽车质保、维修等提供决策支撑，这需要评估结果能在较大概率上反映产品的真实水平，也就是说对评估准确度有较高要求，那么我们需要关注的问题便转化为预计准确度到底几何。目前工业界主流的可靠性预计手段仍是基于数理统计的查册式方法，自诞生以来其准确度问题便饱受诟病，其实不难理解，列举原因一二：由于制造工艺、使用设计、失效原因、人为操作等不同，同类器件的失效特性常常会呈现较大差异性，大多数预计模型无法对其进行有效区分和表征；预计手册数据更新周期往往滞后于产品技术发展，同时数据统计样本的广泛性与覆盖性也会对手册数据准确性产生很大影响；连乘的预计模型架构过于简单，指数型的失效分布假设在某些场合下也确实存在合理性问题。因此针对具体产品，通过预计尤其是传统的数理统计方法很难对其可靠性水平进行准确评估。那么有人会问，既然不能准确给出产品可靠性水平，那开展可靠性预计意义何在呢？其实多数教科书写的都很清楚，可靠性预计只是一种常见的可靠性设计手段，尽管预计结果的准确性与产品实际水平可能存在较大偏差，但在设计阶段作为方案比较、优化改进的一种技术手段，对提高产品固有可靠性而言具有积极意义。至于对产品可靠性进行精确评估，在没有充足的现场使用数据之前，则需要交给可靠性试验来完成。当然预计结果准确度提升，对产品设计而言将是一件很有意义的事情，因此我们鼓励企业开展可靠性数据资源建设，利用相似产品的历史数据进行可靠性预计优化，从而使预计结果更加贴近实际水平，进一步提高可靠性预计对产品可靠性保障的支撑效用，例如初步判定产品可靠性是否满足使用要求、为可靠性试验方案制定提供参考依据、更精确的实施FMECA与FTA等。以上就是版主君针对可靠性预计的简单理解，希望能对大家有所帮助，欢迎共同探讨。