可靠性数据收集与分析方法

孙红梅

【摘要】可靠性数据是开展可靠性工作的基础，是提高产品质量、改进使用和维修方法的重要资料，其对推进可靠性技术的发展起着重要作用。本文重点介绍了數据的来源、数据类型的分类、数据收集的要求及流程。

【关键词】可靠性数据收集;数据类型;完全数据;删失数据

Abstract：Reliability data is the basis of the work of reliability， which is the important information of improving the quality of product， ameliorating use and maintenance methods. It plays an important effect for the development of reliability technology. This essay introduces the source of the data， the sorts of the data type， the requirements and the flow of data collection.

Key words：Reliability Data Collection;Data types;Complete Data ;Censored Data

前言

可靠性数据是系统可靠性设计、研究、分析、评定和改进的依据，数据收集、处理与分析则是一切可靠性工作的基础。对收集的可靠性数据进行严格的筛选，正确地分析处理，建立可靠性相关模型，真实地反映部件的失效规律，用于指导产品的可靠性设计、分析及评估。

可靠性数据处理及分析为可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性管理提供了决策依据。可靠性数据分析可以定量评估车辆的可靠性，发现可靠性设计的薄弱环节，改进设计。有效的可靠性数据是开展可靠性、维修性、保障性分析的基础，是决策的依据。

可靠性工作贯穿于产品的设计、制造、使用、维修等全寿命周期历程，因而可靠性数据及其分析也伴随着产品寿命周期的各个阶段的可靠性工作而进行。可靠性数据分析是从数据的产生、收集到分析可靠性参数、寿命指标的综合过程。工程研制阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的改进和定型提供科学的依据;生产阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的设计和制造提供较权威的评价;使用阶段的可靠性数据分析结果，可以反映产品趋向成熟期或到达成熟期的可靠性水平，可为今后新产品的可靠性设计和改进原产品设计提供最有益的参考。

1.可靠性数据的来源

数据是可靠性分析和评估的基础，为进行产品的可靠性分析，首先进行可靠性数据收集，然后进行分析评价，为进一步提高产品的可靠性提供科学依据。

按可靠性数据的来源，可分为试验数据和现场数据。试验数据是在实验室中模拟产品的现场条件进行试验，但是由于综合环境应力试验设备比较昂贵，试验时的人力、物力和财力的开支较大，所以试验费用比较大;现场数据是产品在现场实际使用条件下进行的试验，所得到的实验结果能够反映实际使用情况。对于在试验室内不易或不可能进行可靠性试验的设备或系统，现场数据具有重要意义。现场试验所获得的试验数据对于产品的可靠性设计有很高价值，对评价试验结果有重要的作用。

实验室数据主要在产品的研制阶段及生产阶段获取，一般包括：设计试验数据、质量检验试验数据、寿命试验数据、可靠性验证试验数据、定量加速寿命试验、可靠性增长试验数据等。此类数据一般通过试验日志、故障与维修记录等方法获得。现场寿命数据只能在产品投入使用之后得到，现场数据的一些常见的类型有销售数据，保修数据，现场服务数据，客户支持数据，返修品失效分析数据等。现场数据一般通过故障记录、产品销售返修记录等各种产品使用情况跟踪途径获得。

2.可靠性数据类型

从数据类型的不同可以分为完全数据（Complete Data）和删失数据（Censored Data，或者叫截尾数据）两种。删失数据又可分为右删失数据、左删失数据和区间删失数据三种。

2.1 完全数据

知道每个单元准确的失效时间，称为完全数据。

2.2 删失数据

2.2.1 左删失数据

单元精确的失效时间未知，但知道它小于某一已知值。

2.2.2 区间删失数据

不知道单元准确的失效时间，但是知道其在某个时间范围内失效。

2.2.3 右删失数据

产品成功地工作了一段已知的时间并且还在继续正常工作。这时，单元没有失效，精确的失效时间不可知，但知道它大于某一已知的值。实际情况下，右删失数据又可以分为定时截尾数据、定数截尾数据和随机截尾数据3种情况。

定时截尾数据和定数截尾数据一般表示因试验类型不同而产生的2类试验数据。定时截尾表示事先规定具体的试验时间，待试验到规定时间时便停止试验的情况;定数截尾则表示事先规定需要得到的故障数，试验进行到产生规定故障数时就停止的情况。定时和定数截尾数据的所有故障时间都是小于截尾时间的。

相对而言，产品的现场寿命数据大多数为随机截尾数据。现场使用中的产品有许多特殊情况，如产品投入使用的时间不同;观测者记录数据时除故障时间外还有一些产品统计时仍然是在完好工作的;以及使用中途因某些原因产品转移到其他地方等，便形成了故障时间与截尾时间随机交错的数据情况，这就是随机截尾数据。

3.可靠性数据收集的要求

3.1 及时性

数据的及时性要求是由可靠性数据的时效性所决定的。数据的价值往往随时间的推移而降低，及时收集数据才能发挥其应有的价值。特别是影响安全，可能造成重大后果的异常严重的可靠性数据，一经发现就应立即提供，以免造成重大的损失。

3.2 准确性

可靠性数据的准确性是数据的生命。数据必须如实反映客观事实的特征及其变化情况，数据的失真或畸形，不但没用，还会造成数据的“污染”，导致错误的结论。对数据的描述要清晰明确，避免模棱两可。

3.3 完整性

可靠性数据的完整性是使数据能全面、真实地反映客观事物全貌的必要条件，为保证数据完整性，一是要针对数据需求，内容要全，做到不缺项。因为数据之间往往是相关的，丢失一项就可能是数据失去应有的价值。二是要求数据数量上完整，数量不足就难于找出事物的规律，而且数量多也是弥补个别信息不准确的有效措施。

3.4 连续性

数据的连续性、系统性是保障数据流不中断以及有序性的重要条件。在产品寿命周期的不同阶段，产品的可靠性水平不同，为了掌握产品可靠性动态变化的规律，必须保持数据收集上的连续性。数据不连续性或时断时续与信息不完整一样，难于找出变化的规律，同样会导致错误的结论。

4.数据的收集程序与方法

可靠性数据的收集应有周密的计划。试验数据的收集一般比较完善，设计人员可根据事先的要求和目的记录所需的数据。由于试验中除电子元器件外，投入试验的产品一般不会很多，逐个记录这些产品在试验中的表现是必要和可行的。现场数据就不可能做到那么完善，产品一投入使用，所到之处都是数据的发生地，在不可能做到面面俱到的情况下，根据需求分析应选择重点产品和地区作为数据收集点。可靠性数据的收集程序可以分为以下几个步骤进行：

4.1 进行需求分析

在进行数据收集以前必须进行需求分析，明确数据收集的内容及目的，不同的寿命阶段对数据的需求是不同的，因而所收集的对象和内容应随之确定。这是数据收集前应做的一项重要工作。

4.2 确定数据收集点

在不同的寿命阶段有不同的数据收集点，如试验数据就应选实验室、产品生产检验点、元器件及材料筛选试验点等作为数据收集点;对于现场数据，主要是使用部门的质控室或维修部门等。在选择重点地区或部门时，以有一定的代表性为好，如使用的产品群体较大，管理较好，使用中代表了典型的环境与使用条件等。对于新投入使用的产品，应尽可能地从头开始跟踪记录，以反映其使用的全过程。

4.3 制定数据收集表格

这是数据收集系统的重要任务，根据需求制定所需收集内容的统一、规范化的表格，这将便于计算机处理，也便于在同行业或同部门内流通;有利于减少重复工作量，提高效率;也有利于明确认识，统一观点。

4.4 数据收集的方法

在建立了完善的数据收集系统以后，可依据数据传送的途径，按正常流通渠道进行收集。当数据收集系统运行尚不完善时，可用以下两种方式进行：一是在使用现场聘请信息员，让其按所要求收集的内容，逐项填表，定期反馈;另一种方式是信息系统派专人下到现场收集，按预先制定好的计划进行。

4.5 数据收集的注意事项

（1）数据收集应该按照计划进行，对记录纸的设计、记录方法等进行详细规定，对收集数据的人员进行培训，加强责任心教育。

（2）相同设备的工作条件差异性很大，因而数据收集时应区分不同条件和地区。

（3）在收集现场数据时，一般是记录设备的全壽命周期活动。在收集时，应注意尽量减少数据丢失，以避免造成分析结果失真。

5.结束语

可靠性数据是一切可靠性工作的基础，其收集与分析是企业进行可靠性、维修性和可用性等工作的重要的过程。随着社会和科技的发展，可靠性工作越来越多地应用于企业的设计、生产、制造、运行、维修和管理工作中，并取得了很大的收益。

参考文献

[1]野中保雄.可靠性数据的收集与分析[M].北京：机械工业出版社，1988.

[2]贺国芳，许海宝.可靠性数据的收集与分析[M].北京：国防工业出版社，1995.