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可靠性改进与质量-一个综合方法

文章出处:原创 编辑:admin 发表时间:2016-03-31
  一、 简要历史背景
  自1950年代诞生以来,“可靠性工程?#20445;?#21450;其后更全面的“可信性?#20445;?#24050;经成为一个专门的工程学科,它在某些方面与“质量工程”和传统的设计与生产工程相联系。这种学科的区分也许在几十年前就已得到证实,但在今天这种区?#36136;?#21542;有用则值得质疑。理由是:
  l、在1950年代质量是由质?#38752;?#21046;部门来管理。一般而言,这些部门?#35805;?#25324;可靠性工程人员,而是由审查员组成。而今天世界级的公司则聘用“明智人才”对质量进行顶层管理。
  2、产品可信性对用户预期的影响是如?#21496;?#22823;,以至于我们很难相信“可靠性工程”仅仅是“质量”的一个表亲。质量从更广泛的层面上说,应该包括可信性概念。对此内部关系有些文章已经给出了很好的描述。
  质量和可靠性工程都利用了统计方法。毫无疑问,可靠性工程采用的一些统计方法不同于质量工程(如马尔可夫链、框图模型等),而典型的统计质?#38752;?#21046;方法(如SPC)也不属于可靠性工程的工具。
  二、可靠性工程统计学作用的发展历程。
  先驱们把可靠性工程建立在统计学的基础上。在定义上,可靠性是概率概念,因此统计方法非常有用(波尔的代数学、概率函数、?#38382;?#20272;计等)。这些方法主要用于测量、预计和鉴定可靠性。
  随着可靠性数值的提高,这些方法的应用能力下降了。例如,?#35789;?#37319;用了加速因数,验证规定MTBF值所需要的器件数和试验小数现在已变得不切?#23548;?#20102;。对此合乎逻辑的结果是,可靠性工程师对统计学的使用下降了。
  三、 质量工程中统计学作用的发展历程
  统计质?#38752;?#21046;诞生于1920年代的贝尔实验室。Shewhart提出的均值和极差图在今天仍在使用(或者误用)。在第二?#38382;?#30028;大战期间,美国国防部(DoD)发布了统计验收抽样计划,后更名为MIL-STD-105和MIL-STD-414。
  在1950和60年代,西方企业对SPC和统计抽样的使用减少了,但日本公司接受了W.E.Deming的思想,K. Ishikawa领导了这一过程,对工程人员和工人组织进行了大规模的统计教育计划。这可能是日本企业在某些领域(电子、摄影等)非常突出的因素之一。
  在1980年代,这一过程发生了逆转,美国公司看到了日本人在寻找解决问题的“处方”。发现统计学是日本人成功的原因之一,田口方法被输出到了美国和?#20998;蕖?#35199;方公司越来越多地使用统计方法,但在许多情况下,这?#36136;?#29992;仅仅是模仿性的,缺乏最基本的理性。问题是,如果统计方法如此有用,为什?#27425;?#26041;公司以前要弃之不用呢?难道他们都是如?#23435;?#33021;?难以置信。我个人认为,原因在于所用的统计方法(主要是验收抽样和控制图)在新的条件下没有效率。当批规模小于1000,通过抽样来保证不到0.1%的缺陷比例是否高效率?你会把这一方法用于3.4 ppm吗?#31354;?#21487;是目前许多公司的目标?#31354;?#21548;起来就好象以手取水。而且,控制图不能改进Cp指数(即自然过程的变化),最多也就是维持原?#30784;?br>   自1980年代开始,电子计算器和计算机可以?#31995;?#30340;价格提供,这使多年前就已了解但由于计算复杂而无法使用(或很少使用)的统计方法(ANOVA、DOE、回归分析等)的应用成为可能,必须?#24471;?#30340;是,有时这些统计方法是“打包或收纳 ”到健?#25104;?#35745;(作为田口方法的?#30001;歟?#20294;使用了DOE)、 6σ、Shainin工具、统计思想等方法中。
  四、今天的目标是什么
  1、今天的目标不仅是“衡量可靠性”或“衡量质量?#20445;?#32780;是要“改进质量和可靠性 ”。
  为实现这一目标,上述的方法已经证明在质量特性优化和减少变化方面是非常高效率的,而这可带来可靠性的改进。
  2. 随机失效真的是随机的吗?
  由于可靠性与失效有关,因而失效?#26102;?#24191;泛使用。例如,它可以表述为“xxx器件的失效率为 21 FIT?#20445;? FIT=1个失 效每10-9器件小时数 )。这一数?#23548;由?#24658;定失效率的假设(即可靠性指数分布)可用于预计产品的服 务行为(MTBF、所需备用件等)。
  显然这一概念 对于新手来说?#29366;?#26469;误导。可能他会以为任?#38382;?#29992;的器件都有相同的失效概率, 通过象抽奖一样的游戏来产生失效。但?#23548;什?#38750;如此,这种误解使许多工程人员 把统计学视为学术的东西,是与工程理念相违背的生产变化是普遍存在的问题,因此“不是所有的部件都生而平等 的”。另外,服务环境也并非相似和稳定。因此失效概率对于所有使用中的器件来说并不相同。失效器件并不是在俄国轮盘赌死亡游戏中不走运给射中的人,而是最弱的器件或处于最严酷环?#31243;?#20214;下的器件。这与普遍的工程常识完全 一致,并?#20063;?#36829;反任何可靠性工程定律。因此随机变量是质量特性和环?#31243;?#20214;。经典可靠性函数(指数、威?#32423;?#23545;数正态等)可用于描述器件整体的行为,但他们对可靠性改进没有多少帮助。
  3、这些问题?#24471;?#21487;通过以下途径实现产品可靠性:
  (1)确定预期功能和使用条件
  (2)基本设计和失效模式的确认
  (3)选择与此前发现的失效模式相关的关键内部质量特性并设定其值。也就是?#30340;?#28385;足产品寿命期内可靠性目标的内部质量特性最小值。
  (4)实施控制策略来确保在生产过程中能达到并保持这一内部质量特性值。
  这些步骤在任何情况下都不可当作一成不变的“死板的处方 ?#20445;?#32780;是要当作通用导则。
  4、实施质?#38752;?#21046;策略
  在进入生产前,可用统计方法来研究容差与关 键工艺变化的比率(在质量过程中称为工艺能力指数Cp和Cpk)。在世界级公司中 (6σ)这一指数的目标为Cp =2.0,Cpk=1.50 ,因此不合格品率为3.4 ppm。当这些工艺的能力不够好时,就 必须减少工艺的变化。
  在减少变化的过程中,用得较广的统计方 法是部分因子和ANOVA(用于变化组成分析,以确认主要的变化源)。要?#24471;?#30340;是,测量是任何过程的一部分, 因此必须具备度量能力(R&R研究)。
  关键工艺能力改进(减少变化)
  按目标生产和漂移改正.
  当产品进入生产时,大局已定,能做的已经很少了。在生产中使用的统计方法是SPC方法(过去的Shewhart图或较现代的CUSUM、EWMA等 )。要?#24471;?#30340;是,这些图发现工艺漂移的敏感度大大下降了(如用均值Shewhart图、样品规模n=5,发现 1?#31227;?#31227;的概率只有20%)
  1. 现有产品的可靠性改进
  医药学的历史与人类的病痛一样长。大量医药科学的进步都是建立在外科医生进行的尸体解剖上。而在我们的专业领域,这一做法通常称为“ 失效分析”。通过失效部件的研究可了解很多东西。每个失效部件都应被视为进行可靠性改进的机会。失效分析的目标是确认哪些物理特性使失效部件不同于非失效部件。这一点只要通过观察就可做到,但还必须通过试验来证明。一 个高效率的方法是D. Shainin提出的变量搜索分析。
  另一个借用医药学的是流行病调查。这一方法被公?#21442;?#29983;服务部门用 于跟踪疾病的来源(最近的就有“疯牛病”、军团病、巴尔干综合症等)。在质量专业中这被称为“原因效应分析”。进行这一调查的一 个非常高效率的方法是模仿公?#21442;?#29983;流行病方法的分层数据分析。
  如果知道了失效部件共同的外部情况(如生产日期、使用环?#31243;?#20214;等 ),则失效的解决方法会更接近。要确认失效部件相关的情况,一个非常有用的简单质量工具是多元分析。
  2、可靠性内建的?#23548;?#20363;子
  案例介绍
  FMEA表明海滨路灯柱的关键失效模式是“外壳腐 ?#30784;薄?#22240;此外壳设计要进行表面电化学保护处理。通过实验?#24050;?#31350;确定了 满足合同寿命内无失效的最小厚?#21462;?#36825;一研究是 通过盐雾试验箱和廉价电镀板的加速试验来进?#23567;?#21152;速因子的确定没有太大的争 议,因为腐蚀大气?#35789;?#36739;严酷也不会使简单的外壳产生新的失效模式(但微芯片 试验的加速因子则不会如此简单)。显然,必须要明确实 验室报告的厚度是?#25913;?#19968;个(见图5和图6)。如 前所述,随机变量并不是指“一定条件下t时间内会失效的 外壳?#20445;?#32780;是“外壳的厚度值”。这一随机变量的变化有3个来源:
  最小厚度是多少?
  最小平均厚度或任何 一点的最小厚度呢?
  失效从?#20808;?#30340;点开始:
  1、批次之间的变化 。?#20174;?#27133;中的化学酸性会随时间而下降,环境温度会变化,污染物还可能掉入槽中,等等
  2、部件之间的变化 。部件会位于槽的不同区域,等。
  3、部件内的变化。部件的几何外形可能很复杂,整个部件的处理不一定均匀, 等。
  如果知道了这些变化,就可确定工?#31449;?#20540;,确保任何点?#20960;?#30422;有足够厚度的保护层。我们尝试以正态分布和集合来考虑:μ=最小厚度+3σ (1),但这有可能是错误的,因为这一工艺有限 制(0,∞),因此应采用有尾部的分布。槽的化学酸是规定好的,没有其他选择,因此电化学过程只有一个可控制?#38382;?电流)。虽然是只有一个?#38382;?#30340;过程,看起来很简单,但还有另外两个较难控制 的因素(田口的术语为“噪声?#20445;?br>   4、槽内酸的损耗
  5、环境温度
  我们对表?#23601;?#22771;的数据进行假定来确保可信?#21462;?#22312;本例中,最小厚度要求设定值为部件上任何点为 1.000。
  ◆过程变化特性表征
  为确认和鉴定变化来源,加工了两批部件,每批4个。 其中一批加入新的酸,另一批的酸保持正常水?#20581;?#30005;流固定在65 (旋钮位置)。每个部件确认8个测量厚度的位置。在概率纸上发现原数据有非常态现象。通过简单的对数转换可改进数 据的常态。在此情况下部分低于规定厚度的点用原数据不能通过正态标准表方法 来估计,而要?#31859;?#25442;数据。结果所有抽样的点都超过或等于1.000,但与要求值非常接近。变化组成分析表明,主要来?#35789;?#21516;一部件内的变化。因此提出的修改措施是移动槽内的部件。这一修改措施?#33267;?#27493;实行,第一步是马上进行,第二步则拖后进行,因为需 要特殊工具。
  ◆工艺?#38382;?#35774;定
  为了方便电流 的设定,用以下?#38382;?#35774;置%进行全因子23实验:槽 活动性(80,100);电流,旋钮位置(60,80);温?#21462;媯?5,20)。在此阶段,要部?#36136;?#26045;前面分析确认的修改措施 (只实施第一步)。从正态图中可看到,几个?#25442;?#20316;用的效应在响应线上具有统 计显著性,而且?#25442;?#20316;用在部件变化效应上也是显著的有了这 些实验中获得的数据就可以计算各因素和?#25442;?#20316;用的效应,建立工艺的数学模型 。显然CI要求的答案偏差使这一模型作用不大,但它足以用来确 认?#25442;?#20316;用。这些?#25442;?#20316;用可用于确保过程的稳定。根据这一?#25442;?#20316;用图,电流 确定在70左右工艺进行确定在70必须通过一个验证过程来测试。
  ◆验证过程
  对这两批各4个的部件进行验证过程。 在进行试验时要使用用于减少部件变化的工具。减少部件内部变 化的结果令人满意,抽样部件的最小值点超过要求值5%。要指 出的是,σ的估计是“短期”的,因为?#35805;?#25324;部件内的变化。工序优化可通过生产运行分析生产部件数据 (EVOP方法)来继续进?#23567;?br>   结论
  1、可靠性要求应包括在通用质量要求中
  2、可靠性改进可通过统计质量工程工具来实现

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