失效预防技术与展望

刘博超

(中申(上海)管道工程技术有限公司，上海 201199)

失效预防技术与展望

刘博超

(中申(上海)管道工程技术有限公司，上海 201199)

失效预防是失效分析的最终目标，具有重要社会价值和经济价值。失效预防也是失效分析发展的内在要求，需要在设计计算方法、失效准则研究和质量控制等方面投入更多精力，以避免类似的失效反复发生。本文在对国内外失效预防工作研究分析的基础上，总结了做好失效预防工作相关的7项常见技术，如质量功能展开、潜在失效模式和后果分析、计算机辅助设计和模拟、健康状态监控技术、失效案例大数据技术、基于群体的寿命预期和质量成本估算等。结合国内外形势，以失效预防为最终目标，建议了5项具体行动，以期对失效案例提供主动预防措施参考。

失效分析；失效预防技术；质量管理；质量功能展开；潜在失效模式与后果分析

0 引言

纵观失效分析发展的历史可以看到，从古至今，尽管失效分析的方法和手段不断丰富和现代化[1]，失效分析的动力始终如一，初心未改，那就是趋利避害。这是人的本能，人们不想自身生命、生活、声誉和财产等受到意外伤害。

通常来讲，人们把产品丧失规定的功能称为失效。失效分析是指判断失效的模式、查找失效原因和机理、提出预防再失效的对策的技术活动和管理活动[2-3]。而失效预防的作用是检验失效分析成果，推动新技术和新方案开发，实现风险监控和预警，确保在一定时间和空间范围内避免失效的再次发生。由此可见，失效分析是失效预防的重要基础，失效预防是失效分析的最终目的。两者互为起点又互为终点，体现了实践-认识-实践-认识的发展规律。

国内在失效分析领域已经做了大量卓有成效的工作，但事后失效分析较多，事先和事中预防的较少。国内失效预防做得比较好的主要集中在某些重点领域，如压力容器、石化管道、航空航天、军工、核电等。而国外在失效预防领域发展得更为成熟，不仅涉及的产品领域更加丰富，在具体方法方面也颇有成效，发展出了如全面质量管理(Total Quality Management, TQM)、六西格玛(6 Sigma)、可靠性工程(Reliability Engineering)等系统方法。本文的主要目的是分析被动预防和主动预防的关系，通过案例和数据阐述主动失效预防的重大意义和价值，介绍了几种主动失效预防的技术和管理方法，期望引起相关技术人员和管理人员的关注，为把事先预防工作做得更好提供一些参考。

1 失效预防的价值

要做好失效预防首先要意识到这项工作的价值。国内外关于失效分析和失效预防的经济价值估算研究非常少[4]，但可以通过举例子和做类比的方式加以说明。如每年由于腐蚀给美国经济的损失达9 000亿美元之多，而其中能够通过现有技术手段可以避免的损失至少有1/3左右。这组数据能充分说明腐蚀的研究价值和工程价值，从而引导人们转变思想，付诸行动。文献[5]当中所列举的针对桥梁、火车轮轴、船舶的断裂、压力容器爆炸、导弹爆炸、飞机解体等事故的失效分析和预防工作，无疑也都创造了巨大的社会价值和经济价值。但是如果仅事后失效分析而不进一步做好事先预防，失效分析的价值将无法得到充分体现。如果把失效分析工作者类比作“工业医生”的话，只看病做诊断开处方，虽能治病救人，但病人还是经历了痛苦和经济损失。而要是能帮助病人做好健康管理，病人就能够少生病甚至不生病。因此只有在失效分析的基础上做好失效预防，失效分析与预防才能事实现更大的社会价值和经济价值。

2 失效分析原因统计及其启示

工业上，失效分析的对象大体上可以分为软件和硬件两大类。而硬件又可以分为机械和电气电子两大类。每一类又可以根据用途和行业等进一步分类。以机械类为例，经验丰富的失效分析工作者会发现，尽管具体到不同产品的失效原因不同，但积累到一定程度就可以将失效原因归为几类。以文献[6]航空工业的机械产品为例，按照失效模式来看，在653个案例中最主要的是疲劳失效，占比约48%，并且每年都有100多起，这说明在这个领域疲劳失效仍然是目前发生最频繁的模式。换一个角度，从整个制造流程来对失效原因进行分类的话，设计和制造相关的分别达到30%和38%，这说明在设计计算方法、失效准则和质量控制方面还存在很多不足。类似的如文献[7]，142220型轴承有56%都是由于滚道剥落或裂纹开裂发生的失效。大修中修时，由于轴承内径磨损造成轴和轴承间隙超标准要求的超过90%。根据文献[8]的报道，钻柱的失效50%～60%由钻杆造成，主要表现形式是管体穿刺，其中70%的失效原因是腐蚀疲劳。由此可以看出，一方面可以看到分析不出原因的案例很少，这说明失效分析的工作已经基本做到，另一方面同一失效模式或同一环节的问题却仍然反复发生，说明在那些环节还比较薄弱，确实亟待在失效预防方面投入更多精力，以避免类似的失效不再发生。

3 失效预防的几项技术

那么如何做好失效预防，使从过去的经验和教训当中学到的东西能用在后续的设计开发、制造组装和使用保养当中呢？国外已经有学者从个人层面和组织层面对如何从教训中汲取经验这一更大的话题做了长期的研究，阐明了其中面临的技术层面和社会层面的困难，并提出了相应建议，值得管理人员参考[9]。以下主要介绍几种工程技术领域失效预防相关的技术。既有管理方面的，也有技术方面的，两者相互需要，相辅相成[10-17]。

3.1 质量功能展开

质量功能展开(Quality Function Deployment, QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法。它使产品的全部研制活动和制造活动与满足顾客的要求紧密联系，从而增强了产品的市场竞争能力，保证产品开发一次成功。它主要是通过类似图1来展示相邻两个环节的要求和指标之间的关系。并通过5个层次(用户需求-产品特性-部件特性-过程特性-生产特性)分层演绎，能够有机会让人们都清楚地理解各环节当中的变量以及变量之间的定性关系，敦促全产业链形成精益求精，不忘初心的工作模式。需要注意的是，它不适用于客户需求含糊不清或难以认清的阶段，在使用的时候也要尽量区分客户的常规需求、期望需求和意外需求(兴奋需求)，以避免将表格做得过大。同时也可以在保证重大要求变更得到及时响应的同时，减少客户需求频繁变化给后续开发和制造带来过度的干扰。它还可以帮助开发人员进行容差设计，以提高产品的可靠性。

图1 质量功能展开(QFD)表现形式Fig.1 Illustration of quality function deployment (QFD)

3.2 潜在失效模式和后果分析

潜在失效模式和后果分析(Failure Mode Effect Analysis, FMEA)，是在产品/过程/服务等的策划设计阶段，对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程度，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。它是中国传统思想——防患于未然思想的一种具体表现。这个技术或工具源于美国军方，最早应用是在战斗机操作系统的设计，现在已经发展到航空航天、交通工具、制造业、设备维护、医疗、市政管理[18]等很多行业并取得成效。通过预先识别潜在失效模式和后果，评估风险顺序数值，可以帮助设计开发人员在早期对可能的风险进行排序，并采取行动优先防控那些优先级高的风险。特别值得学习的是，在确定风险顺序的时候，这套工具引导人们关注3个方面的因素：后果的严重程度(Severity)，发生频率(Occurrence)和失效检验难度(Detection)。通过对每个因素进行估值再将3个因素的估值相乘，就可以得到风险防控的优先级。

实际操作过程中人们发现，无论是对失效模式的识别还是对每种失效模式后果的评估，这些工作都需要依靠丰富的知识、经验、数据和工具，才能作出对风险的有效防控，否则将流于形式。这就需要失效分析原因数据库的建立以及相关信息的双向传输渠道、信息传输协议和标准。

3.3 数字化设计和模拟

FEM和CAE技术已经在很多领域展示了其在效率和成本上较仅靠实验方式的优势。在疲劳失效与预防领域，随着失效过程的认知不断深入和材料数据的积累，疲劳寿命的估算变得不再遥不可及。一些疲劳分析软件已在汽车领域、工程机械领域得到了一定使用，但在其他很多领域还没有得到采纳。我国在这方面还尚属空白状态，受制于人。尽管基于离散数据得到的寿命估算不可避免地也具有很大离散性，但在一定置信区间下的寿命期望已经变得可行。利用这项技术至少可以在模拟条件下对不同设计方案进行筛选，对薄弱位置以及可能失效模式进行预测，并以此节约时间和成本[19]。

3.4 健康状态监控技术

生命体在遇到危险或受到伤害的时候会进行某种反应。只要提前理解这种反应信号就能够采取行动降低危险和伤害。科技的进步使得原来无法一直察觉的信号变得可以察觉，比如心脏病等的预防方面，原来以为是突发的，现在可以提前24 h就得到预警以便做好防范。同样的，对于非生命体，在受到伤害的时候也会进行反应。它发出的信号可能很微弱，难以察觉，但只要能够读懂它的信号就也可以做到预防。这方面可以结合前面的FEMA工具对风险的优先级进行排序，以便做有针对性的防范。健康状态监测技术依据检测信号的不同可以分为很多种类，比如利用形貌的磁粉探伤和视觉识别技术，利用声音的超声等无损检测技术，利用热的热成像技术，利用光波的调制解调的光纤传感器技术等。健康状态监测除了上述传感器技术外，还包括微处理器技术、通信技术以及支撑这些器件工作的分布式供电技术的智能监测系统。总之，健康状态监测技术必然会随着人们对自身和财产安全健康状态的重视而逐渐发展成为一个巨大的产业。

3.5 失效案例大数据技术

值得肯定的是，现在我国也有专业的失效分析原因数据库分门别类地建立起来了。比如飞机发动机、半导体器件、电站锅炉“四管”、天然气长输管道、微波组件、传动齿轮、柴油机气门、钻柱、坦克传动部件滚动轴承等[4,7,20-28]都已经积累了很多案例。相信还有很多重视质量的企业里也都有类似的案例库，只是没有公开仅限内部使用而已。国外在这方面的经验值得借鉴：首先是立法保障，其次是组织保障，最后是技术保障[28-29]。考虑到失效案例积累的长期性和复杂性，需要上下协力，建立信息收集和报告标准，一个产品一个产品、一个产业一个产业地打造失效案例数据库。此外，要把一个个令人警醒的案例活生生的展示出来，并且警钟长鸣，以免再次发生。如前文提到，无论从企业发展的角度还是从科学研究的角度，失效案例数据库的建立和充分利用都是有积极作用的[30-31]。

3.6 基于群体的寿命预期

尽管单个个体的寿命难以估计，但通过积累大量产品的观察反馈，就可以对其使用寿命，无故障运行时间等了解并进行参数化，也就可以通过数学统计的方式计算出其平均寿命、中位寿命等。这是建立好与坏、长与短等直观感受的基础，也为去发掘其背后差异的原因提供了宝贵机会。正常条件下的安全使用寿命这类指标对某些产品是很重要的，比如人体上使用的替代物、功能器件、气门弹簧等对可靠性要求极高的零件。要实现基于群体的寿命预期，不仅要求平时就注重积累和总结，还要掌握很多统计学的知识，学会使用一些专业的统计分析软件。有时，为了能快速知道一个产品的安全使用寿命，加速实验技术就变得特别重要了。设想一下，当知道了产品的预期寿命，那么使用过程当中自然就会提前加以防范了。

3.7 质量成本估算技术

质量成本是指企业为了保证和提高产品或服务质量而支出的一切费用，以及因未达到产品质量标准，不能满足用户和消费者需要而产生的一切损失。质量成本主要包括预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本[32]。要想准确计算是非常复杂的，但很显然，在从原料端至最终用户端的整个价值链条当中，越靠近最终用户端失效的危害和影响越大。如果某个缺陷在供应商处处理的成本是1，在自身工厂里的成本可以达到10，在外部客户那里的成本可以达到100。总之，让客户理解失效预防的投入是非常划算的，只要质量总成本/总销售额的比例降低，其所做的投入从经济上就是可行的。

4 结束语

综上所述，做好失效预防工作具有重大经济价值和社会价值，其可行性也在不断增强，也会带给失效分析工作者很多挑战和机遇：

1)需要深入学习和理解质量管理的内涵、方法、作用和局限，理解失效分析与质量管理之间相辅相成的关系；

2)主动与利益相关方和消费者协会、质检等管理部门沟通，借助他们的影响力，营造治病救人，防患于未然和勿以善小而不为的人文环境，建立健全组织绩效指标体系，共同提升中国制造产品的附加值和竞争力；

3)积极推动立法，为失效分析提供任务来源，法律制度、自身定位、组织和资金上的保障；

4)逐步打造失效案例数据库，建立产品失效数据库与设计制造之间双向沟通的渠道、标准和协议，延伸产业链，开启与健康监测、维修保养业和保险金融业相结合的巨大市场；

5)促进学科的发展、规律的掌握和知识的积累，加强多学科间的协作，加强材料的应用和使用条件研究，加强失效模式和失效条件的研究。

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Failure Prevention Techniques and Development

LIU Bo-chao

(Zonesun(Shanghai)PipelineEngineeringCo.,Ltd.,Shanghai201199,China)

Failure prevention is the final objective of failure analysis, and it is the inherent requirement of further development of failure analysis. More efforts need to be made in design methods, failure criteria and quality control to avoid the repeat of similar failure. Based on analyzing the current situation of the failure analysis field overseas and at home, seven techniques widely used for failure prevention were summarized, such as quality function deployment (QFD), failure mode and effect analysis (FMEA), CAE and FEM, health monitoring technique, data mining of failure cases, life prediction based on lots of data, and quality cost estimation. For the purpose of failure prevention, five concrete actions were suggested, which will lay a solid foundation for initiative failure prevention.

failure analysis; failure prevention techniques; quality management; quality function deployment; failure mode and effect

2016年11月30日

2017年1月10日

刘博超(1983年-)，男，硕士，主要从事研发方面管理等方面的研究。

N945

A

10.3969/j.issn.1673-6214.2017.01.012

1673-6214(2017)01-0062-05