可靠性数据分析28页PPT文档
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产品质量可靠性分析参考PPT
產品的可靠度與產品使用平均故障間隔時間存在指數關系,下表 是MTBF與可靠度的關系表.在t=1時,不同MTB與可靠度的關系: 從表中可以看出,故障時間一定的情況下,MTBF時間越長,產品 可靠度越大,Sigma值也越大.
MTBF與可靠度關系表
平均故障間隔時間 需要的可靠度 Sigma
10
0.9048374 2.8
λ =U的倒數
2021/5/8
18
例:某產品平均故障間隔時間是一年(8760小 時),可能發生使用故障的時間是24小時,那麼這個 產品的可靠度是多少?
R=e-t/u=e-24/8760=0.99726
說明該產品有99.726%的可靠度
2021/5/8
19
二.產品的平均故障間隔時間(MTBF)與可靠度關系表
（一）可靠性,維修性和有效性
❖ 3.有效性
❖ 產品有效性指產品在任意時刻能保持有 效工作的能力。它是產品可靠性與維修
性的綜合反映。產品的有效性指標為有
效度A(t),是指可修復產品在某特定時刻
能維持其功能的概率。設定產品因發生
故障而停工的時間為D﹐產品能工作的時
間為U﹐則有效度A(t)為
U
2021/5/8 A(t)=
100
0.9900498 3.8
1000
0.9990005 4.6
10000
0.9999000 5.2
100000
0.9999900 5.8
2100210/5/08 000
0.9999990 6.3
20
故障率計算
❖ 二.系統可靠度的計算 ❖ (一)串聯系統的可靠度 ❖ 所為串聯系統,是指組成系統的任一要素(元器件)發生故障,整個系統就會發生故障
系统可靠性分析精品PPT课件
10
99.99％
100
99.90％
1000
99.01％
1万
90.48%
10万
36.79%
100万
<0.1%
一台600MW的发电 机由于故障停运一天，使 电厂的收入减少432万元；
最为惨痛的教训是乌 克兰的切尔诺贝利核电站， 1986年4号反应堆因核泄 漏导致爆炸，直到2000年 12月完全关闭，14年里乌 克兰共有336万人遭到核 辐射侵害。
确定性
事件或现象
介于确定性与不确定 性之间是混沌现象
不确定性即随机性
1.5 该课程要掌握的内容
基础是概率论
1、可靠性的概率统计知识 2、系统可靠性分析：包括串联系统、并联系统、 表决系统、旁联系统、混联系统和复杂系统可靠 性分析与计算方法。 3、故障模式影响和故障树分析。
重点内容
第二章 可靠性的概率统计知识
P (tTt t|Tt)
上式表示B事件(T>t)发生的条件下，A事件 (t<T≤ t+△t)发生的概率，表示为P(A|B)。
失 效 率 定 义 ： t 时 刻 完 好 的 产 品 ， 在 ( t , t + t ) 时 间 内 失 效 的 概 率 P ( t T t t | T t )
d t
0
假设n(t)表示t时刻失效的产品数，△n(t)表示在(t, t+△t)时间内失效的产品数。
累 积 失 效 概 率 为 ： F ˆ(t)= 到 t时 试 刻 验 失 产 效 品 的 总 产 数 品 数 = n N (t)
失效概率密度为:
3、失效率
(1)失效率定义
失效率(瞬时失效率)是：“工作到t时刻尚未 失效的产品，在该时刻t后的单位时间内发生失效 的概率”，也称为失效率函数，记为λ(t)。由失效 率的定义可知，在t时刻完好的产品，在(t，t+△t) 时间内失效的概率为：
《可靠性分析》课件
挑战
实际应用中可能面临数据保密、隐私保护 等问题。
THANKS
感谢观看
详细描述
可靠性框图是一种图形化的分析方法，通过对系统各组成部分的逻辑关系进行分析，建立可靠性框图，从而合理 地分配系统的可靠性指标，为优化系统设计和提高整体可靠性提供依据。
蒙特卡洛模拟法
要点一
总结词
通过数学统计方法模拟系统性能的变化过程，评估系统可 靠性的方法。
要点二
详细描述
蒙特卡洛模拟法是一种基于概率统计的分析方法，通过对 系统性能的变化过程进行模拟，计算出系统在不同状态下 的可靠性指标，为优化系统设计和提高可靠性提供依据。 该方法适用于复杂系统和不确定性较大的情况。
机械设备
机械设备在运行过程中，由于磨损、疲劳、腐蚀等因素的影响，可能会出现各种故障和事故。通过可 靠性分析，可以预测和评估机械设备的寿命和可靠性，从而优化设备设计、生产和维护，提高设备运 行效率和安全性。
具体而言，可靠性分析在机械设备中的应用包括：对发动机、传动系统、液压系统等进行寿命预测和 故障分析，以及进行可靠性评估和预防性维修等。
化工产品
化工产品在生产和存储过程中，由于化学反应、温度、压力等因素的影响，可能 会出现各种事故和环境污染。通过可靠性分析，可以预测和评估化工产品的安全 性和可靠性，从而优化产品设计、生产和存储，降低事故风险和环境污染。
具体而言，可靠性分析在化工产品中的应用包括：对化学反应过程、压力容器、 管道等进行安全性和可靠性评估，以及进行风险分析和预防性维护等。
03
可靠性分析的应用领域
电子产品
电子产品在生产和使用过程中，由于各种因素（如温度、湿度、压力、振动等）的影响，可能会出现性能下降或故障的情况 。通过可靠性分析，可以预测和评估电子产品的寿命和可靠性，从而优化产品设计、生产和维护，提高产品质量和客户满意 度。
系统可靠性分析方法ppt课件
描述系统的任务要求及系统在完成各种功能任务时所 处的环境条件
任务剖面、任务阶段
分析明确系统中的产品在完成不同的任务时所应具备 的功能、工作方式及工作时间等
功能描述
确定故障判据
制定系统及产品的故障判据。选择FMECA方法等
故障判据 分析方法
13
②故障模式影响分析FMEA
依据。
依据。
10
FMECA的步骤
1 系统定义
2 FMEA
3CA
明 确 分 析 范 围
产 品 功 能 与 任 务 分 析
确 定 故 障 判 据
故 障 模 式 分 析
故 障 原 因 分 析
故 障 影 响 分 析
故 障 检 测 方 法 分 析
补 偿 措 施 分 析
危 害 性 分 析
得 出 分 析 结 果
25
实施FMECA应注意的问题
重视FMECA的策划
实施FMECA前，应对所需进行的FMECA活动进行完整、全面、 系统地策划，尤其是对复杂大系统，更应强调FMECA的重要性。 其必要性体现在以下几方面：
结合产品研制工作，运用并行工程的原理，对所需的FMECA进行完 整、全面、系统地策划，将有助于保证FMECA分析的目的性、有效 性，以确保FMECA工作与研制工作同步协调，避免事后补做的现象。
保证FMECA的实时性、规范性、有效性
实时性。FMECA工作应纳入研制工作计划、做到目的明确、 管理务实；FMECA工作与设计工作应同步进行，将FMECA 结果及时反馈给设计过程。
FMECA的发展 设计阶段发现对系统造成重大影响的元部件故
障 设计更改、可靠性补偿
是可靠性、维修性、保障性和安全性设计 分析的基础
任务剖面、任务阶段
分析明确系统中的产品在完成不同的任务时所应具备 的功能、工作方式及工作时间等
功能描述
确定故障判据
制定系统及产品的故障判据。选择FMECA方法等
故障判据 分析方法
13
②故障模式影响分析FMEA
依据。
依据。
10
FMECA的步骤
1 系统定义
2 FMEA
3CA
明 确 分 析 范 围
产 品 功 能 与 任 务 分 析
确 定 故 障 判 据
故 障 模 式 分 析
故 障 原 因 分 析
故 障 影 响 分 析
故 障 检 测 方 法 分 析
补 偿 措 施 分 析
危 害 性 分 析
得 出 分 析 结 果
25
实施FMECA应注意的问题
重视FMECA的策划
实施FMECA前，应对所需进行的FMECA活动进行完整、全面、 系统地策划，尤其是对复杂大系统，更应强调FMECA的重要性。 其必要性体现在以下几方面：
结合产品研制工作，运用并行工程的原理，对所需的FMECA进行完 整、全面、系统地策划，将有助于保证FMECA分析的目的性、有效 性，以确保FMECA工作与研制工作同步协调，避免事后补做的现象。
保证FMECA的实时性、规范性、有效性
实时性。FMECA工作应纳入研制工作计划、做到目的明确、 管理务实；FMECA工作与设计工作应同步进行，将FMECA 结果及时反馈给设计过程。
FMECA的发展 设计阶段发现对系统造成重大影响的元部件故
障 设计更改、可靠性补偿
是可靠性、维修性、保障性和安全性设计 分析的基础
【民航精品课件 可靠性数据分析】第二篇
,
RU
(t0
)
et0
/U
exp
t0
2 / 2 (2r
2T
)
.
类似可给出可靠寿命等指标的区间估计。
对于有替换定数截尾试验，上述结论同样 成立，只是总试验时间
T nt(r)
6.2 指数分布参数的区间估计
例6.7 对飞机上电子设备用的某种电子管进行有替换
定数截尾试验：电子管总数 n 39 ，记录下9次失效时 间，如下表所示，求平均寿命的置信度为90%的区间估
i 1
可靠度R(t)的极大似然估计为
Rˆ (t) et /ˆ
6.1 指数分布参数的极大似然估计
可靠寿命的极大似然估计
tˆ(R) ˆ ln 1 .
R
参数估计的性质： ˆ为的唯一最小方差无偏估计(UMVUE)，而
ˆ是有偏的 ，其无偏估计为
ˆ' r 1 ˆ
r
6.1 指数分布参数的极大似然估计
例6.1 已知某电子管寿命服从指数分布，随机抽取20 只，进行无替换定数截尾寿命试验，得到前5个失效时间 (单位：小时): t(1) 26, t(2) =64, t(3) =119, t(4) 145, t(5) 182. 求平均寿命，失效率，t 50 小时的可靠度与可靠度为 0.9时的可靠寿命。
计产品的平均寿命 ，失效率 ，100小时时的可靠度 R(100)
和可靠度0.95时的可靠寿命 t0.95 ?
6.1 指数分布参数的极大似然估计
解：电子管的总试验时间
T nt(r) 20 407 8140小时
ˆ T / r 8140 / 5 1628小时
ˆ 1/ˆ 1/1628 6.14104 / 小时
计。
可靠性数据分析
可靠性数据分析在当今复杂多变的社会和科技环境中，可靠性数据分析成为了众多领域中至关重要的环节。
无论是工程技术、制造业，还是医疗、金融等领域，确保系统、产品或服务的可靠性都是实现成功和可持续发展的关键。
那么，究竟什么是可靠性数据分析？它又为何如此重要呢？可靠性数据分析，简单来说，就是通过对相关数据的收集、整理、分析和解读，来评估和预测某个系统、产品或服务在一定时间内正常运行的能力。
这些数据来源广泛，可能包括产品的测试结果、故障记录、维修数据、使用环境信息等等。
想象一下，一家汽车制造企业，如果不进行可靠性数据分析，就无法了解其生产的汽车在各种路况和使用条件下的故障频率和原因。
这可能导致大量召回事件，损害企业声誉，增加成本，甚至威胁到消费者的生命安全。
同样，在医疗领域，医疗器械的可靠性直接关系到患者的治疗效果和生命健康。
通过对器械使用数据的分析，医疗机构可以提前发现潜在问题，进行预防性维护，保障医疗服务的连续性和质量。
在进行可靠性数据分析时，首先要明确分析的目标。
是要评估新产品的可靠性，还是要找出现有产品故障的根源？是为了制定预防性维护计划，还是为了优化产品设计？目标的明确将决定后续数据收集和分析方法的选择。
数据收集是可靠性数据分析的基础。
这需要建立有效的数据采集系统，确保数据的准确性、完整性和及时性。
以电子产品为例，需要记录产品的生产日期、使用时间、故障发生时间、故障类型、维修措施等详细信息。
这些数据可以通过传感器自动采集，也可以通过人工记录输入数据库。
有了数据之后，就需要选择合适的分析方法。
常见的方法包括故障模式及影响分析（FMEA）、故障树分析（FTA）、威布尔分析等。
例如，威布尔分析可以帮助确定产品的寿命分布，预测在特定时间内发生故障的概率。
而故障树分析则可以用于追溯故障的根本原因，通过构建故障逻辑关系图，清晰地展示导致故障发生的各种因素及其组合。
在分析过程中，还需要考虑数据的特点和局限性。
数据可能存在偏差、缺失值或者异常值。
《系统可靠性分析》PPT课件
d t
0
假设n(t)表示t时刻失效的产品数，△n(t)表示在(t, t+△t)时间内失效的产品数。
累 积 失 效 概 率 为 ： F ˆ(t)= 到 t时 试 刻 验 失 产 效 品 的 总 产 数 品 数 = n N (t)
失效概率密度为:
3、失效率
(1)失效率定义
失效率(瞬时失效率)是：“工作到t时刻尚未 失效的产品，在该时刻t后的单位时间内发生失效 的概率”，也称为失效率函数，记为λ(t)。由失 效率的定义可知，在t时刻完好的产品，在(t， t+△t)时间内失效的概率为：
5、寿命方差与标准差
平均寿命能够说明一批产品寿命的平均 水平，而寿命方差和寿命标准差则能够反映 产品寿命的离散程度。产品寿命方差的定义 为：
2 ( t -) 2f(t)d t t2f(t)d t2
0
0
如果n个产品抽样测试的寿命分别为t1，t2，…， tn，产品寿命平均值与方差分别为：
可修产品平均寿命MTBF估计值为：
MTTF
1
n
nj
tij
N i1 j1
式中：N为测试产品所有的故障数； ni为第i个测试产品的故障数；
如果仅考虑首次失效 前的一段工作时间，
tij为第i个产品第j-1次故障到第j次故障 的工作时间，单位为h。
两者平均寿命θ估
计值为：
所 有 产 总 品 的 总 故 的 障 工 数 作 时 间 N 1iN 1ti
P(t)=P(T>t) P(t)具有下面三条性质： (1)P(t)为时间的递减函数； (2)0≤ P(t) ≤ 1； (3)P(t=0)=1；P(t=∞)=0 系统或设备的可靠性是一个与时间有密切关系的 量，使用时间越长，系统越不可靠。
系统的可靠性与可靠度分析解析ppt课件
A1 原料1
R11
R121 R122
R13
A2 原料2
R21
R22
R231 R232
A1 原料1
R11
R12
R13
A2 原料2
R21
R22
R23
R41 R3
R42
R3
R4
产品 产品
原料
R1
R2
R3
R4
产品
求取全流程可靠度Rsys
n
R并sys 1 (1 Rj ) j 1
解：Rsys=ΠRj=R1R2R3R4
急性硫化氢中毒作业系统统计
序号
作业系统
1
巡检/操作
2
检修
3
吹扫/清油
4
装瓶
5
管线脱水
6
排污
7
检尺
8
其它
构成比（%） 23.13 17.16 14.18 11.94 11.19 8.2 6.72 7.46
目前已确认的主要职业致癌物及生产过程
致癌物 4-氨基联苯 砷及其化合物
石棉
苯 联苯胺 铍及其化合物 N-N-双（2-氯乙基）-2-萘氨 氯甲甲醚，双氯甲醚 镉及其化合物
化工系统一般是有序的串联结构形式。为了确保系统有较高的 可靠性，由上述分析式可见，在工艺流程的设计上应力求设备 少，流程简单，单个设备的可靠度高；并应考虑在可靠性低的 卡脖环节考虑配置并联设备，如果由经济合理性上进行分析， 经济合理时应予以并联备用设备。这是化工系统过程设计可靠 性设计的一般原则。
生产框图及等效图
紫外线辐射 氯乙烯 木尘
肺 皮肤、阴囊、肺、膀胱
皮肤、阴囊、肺、膀胱 血液
皮肤、阴囊、肺 肺
《可靠性技术》课件
环境适应性设计
确保产品能在不同的环境条件下正常工作，包括 温度、湿度、压力等。
可靠性分析方法
故障模式与影响分析（FMEA）
识别产品中可能出现的故障模式，并评估其对产品可靠性的影响。
故障树分析（FTA）
通过建立故障树的逻辑模型，找出导致产品失效的根本原因。
寿命测试和加速寿命测试
通过测试产品在不同环境下的寿命或加速老化过程，预测产品的可靠 性。
可靠性模型介绍
可靠性模型定义
可靠性模型是为了描述产品在给 定条件下的工作状态和性能而建 立的数学模型，它基于产品的设 计、制造、使用和维修等方面的 信息。
可靠性模型的分类
根据用途和复杂程度，可靠性模 型可分为基本模型、串联模型、 并联模型、混联模型等。
可靠性模型的建立
步骤
建立可靠性模型需要收集产品在 各种条件下的性能数据，分析数 据并确定模型参数，然后通过验 证和修正模型来提高其准确性。
可靠性评估流程
数据收集和分析
收集相关产品的性能数据、故 障数据、维修数据等，进行统 计分析和处理。
进行可靠性评估
根据所选择的评估方法，利用 收集的数据和建立的指标体系 进行可靠性评估。
明确评估目的和范围
确定评估的对象、功能、使用 条件和评估范围，为后续评估 提供依据。
建立评估指标体系
根据评估目的和范围，建立相 应的可靠性评估指标体系。
数据的统计分析 运用统计学方法对数据进行统计 分析，以评估产品的性能和可靠 性水平。
故障模式与影响分析 对试验过程中出现的故障进行分 类和分析，找出故障模式和原因 ，并提出相应的改进措施。
05
可靠性管理与实践
可靠性管理概述
可靠性管理定义
数据可靠性
• 没有擦除干净的铅笔签名和日期
• 在老车间发现了被人为藏起来的生产记录和培训记录
• 在活动开始之前就已经签了名/活动之后没有签名
求索进取 护佑众生
案例分析2
求索进取 护佑众生
案例分析3
求索进取 护佑众生
案例分析4
求索进取 护佑众生
案例分析5
求索进取 护佑众生
案例分析6
某冻干产品灌装压塞工序生产记录（注射用XXXX，批号： 130907）和培养基模拟灌装生产记录（10ml）显示：9月26日，张 某某（唯一操作人）在老车间灌装压塞、装箱、出箱岗位操作人处 有此人签名，操作时间：12:35-17:20，18:50-22:00；发现此人在 同一时间段在新建车间培养基模拟灌装试验操作人处签名也进行了 签名：操作时间：13:20-21:00 。
求索进取 护佑众生
求索进取 护佑众生
审计追踪是关于“何人、何事、何时以及为何”的时序表，是一个捕获 详细信息的过程。
求索进取 护佑众生
数据的ALCOA原则
– Attributable
可追溯的
– Legible
清晰
– Contemporaneous 同步
– Original
原始（或真实复制）
– Accurate
准确
求索进取 护佑众生
数据的ALCOA原则
求索进取 护佑众生
以上这些表现都是 我们不能做的!!
求索进取 护佑众生
我们能做什么
不违背现有SOP 复核：不能只看静态数据，要看动态数据 积分：建立手动积分SOP，不得随意手动积分，手动积分需经 审查和批准 权限：权限管理，1个人只能有1个角色 寻找对记录把控的不足之处 确保具有合理的用户权限 对数据展开审计
• 在老车间发现了被人为藏起来的生产记录和培训记录
• 在活动开始之前就已经签了名/活动之后没有签名
求索进取 护佑众生
案例分析2
求索进取 护佑众生
案例分析3
求索进取 护佑众生
案例分析4
求索进取 护佑众生
案例分析5
求索进取 护佑众生
案例分析6
某冻干产品灌装压塞工序生产记录（注射用XXXX，批号： 130907）和培养基模拟灌装生产记录（10ml）显示：9月26日，张 某某（唯一操作人）在老车间灌装压塞、装箱、出箱岗位操作人处 有此人签名，操作时间：12:35-17:20，18:50-22:00；发现此人在 同一时间段在新建车间培养基模拟灌装试验操作人处签名也进行了 签名：操作时间：13:20-21:00 。
求索进取 护佑众生
求索进取 护佑众生
审计追踪是关于“何人、何事、何时以及为何”的时序表，是一个捕获 详细信息的过程。
求索进取 护佑众生
数据的ALCOA原则
– Attributable
可追溯的
– Legible
清晰
– Contemporaneous 同步
– Original
原始（或真实复制）
– Accurate
准确
求索进取 护佑众生
数据的ALCOA原则
求索进取 护佑众生
以上这些表现都是 我们不能做的!!
求索进取 护佑众生
我们能做什么
不违背现有SOP 复核：不能只看静态数据，要看动态数据 积分：建立手动积分SOP，不得随意手动积分，手动积分需经 审查和批准 权限：权限管理，1个人只能有1个角色 寻找对记录把控的不足之处 确保具有合理的用户权限 对数据展开审计
《产品的可靠性评估》PPT课件
显然这时的使用方将得不到一个 合格的产品（因全部试验失效了）。
如何来判定批量产品的可靠性指标？我们希 望能用抽样试验的方法来评估该批产品的可靠性 指标。
即按抽样理论规定，在交检批量的产品 （母体）中随机地抽一小批产品（子样）来进 行寿命试验。
2
以子样的每一个产品的试验结果来推断 母体产品的有关可靠性指标。
这就是产品的可靠性评估问题，本章 我们讲解这方面内容。
产品可分为：
单元产品 系统产品
本章将研究单元产品的可靠性评估方法。
3
§9-1 概
述
一、单元产品的定义：
二、研究单元产品可靠性评估的意义：
三、进行单元产品可靠评估的前题条件 和评估的一般程序
4
一、单元产品的定义： 工厂单独生产和可以单独验收的零部
10
1. 矩法
矩法是以子样的各阶矩估计母体各 阶矩的评估方法。
例如：以子样的算术平均值 X作为母体分
布的数学期望 E( X ) 的估计值 ，ˆ而以子
样方差S2作为母体方差 D的(估X )计值 2 。即
有：ˆ 2
ˆ
x
1 n
n i1
xi
(9 -1)
11
ˆ 2
s2
1 n
n i1
( xi
x)2
(9 - 2)
L(R) (ns )RS (1 R)ns ( 9 - 5)
1. 产品可靠性的点估计 (1)根据极大似然法
为求L (R)的极大点，需解：
dL(R) 0 dR
24
因为 ln L(R) 是 L(R) 单调函数
具有相同的极值点，为便于计算，改求下式：
d ln L(R) 0 dR
式(9-5) 可得：
如何来判定批量产品的可靠性指标？我们希 望能用抽样试验的方法来评估该批产品的可靠性 指标。
即按抽样理论规定，在交检批量的产品 （母体）中随机地抽一小批产品（子样）来进 行寿命试验。
2
以子样的每一个产品的试验结果来推断 母体产品的有关可靠性指标。
这就是产品的可靠性评估问题，本章 我们讲解这方面内容。
产品可分为：
单元产品 系统产品
本章将研究单元产品的可靠性评估方法。
3
§9-1 概
述
一、单元产品的定义：
二、研究单元产品可靠性评估的意义：
三、进行单元产品可靠评估的前题条件 和评估的一般程序
4
一、单元产品的定义： 工厂单独生产和可以单独验收的零部
10
1. 矩法
矩法是以子样的各阶矩估计母体各 阶矩的评估方法。
例如：以子样的算术平均值 X作为母体分
布的数学期望 E( X ) 的估计值 ，ˆ而以子
样方差S2作为母体方差 D的(估X )计值 2 。即
有：ˆ 2
ˆ
x
1 n
n i1
xi
(9 -1)
11
ˆ 2
s2
1 n
n i1
( xi
x)2
(9 - 2)
L(R) (ns )RS (1 R)ns ( 9 - 5)
1. 产品可靠性的点估计 (1)根据极大似然法
为求L (R)的极大点，需解：
dL(R) 0 dR
24
因为 ln L(R) 是 L(R) 单调函数
具有相同的极值点，为便于计算，改求下式：
d ln L(R) 0 dR
式(9-5) 可得：
可靠性PPT
测试后产品基本功能、性能正常，外观、结构正常。无异常。
9.9.7.卡通箱包装成品跌落试验标准
试验样品：1箱
Weight 重量 Drop height落地高度
Under 10kg
10-15kg Over-40kg 25-40kg
ห้องสมุดไป่ตู้75cm
60cm 50cm 40c m
15-25kg
30cm
1.选三个最弱的面投在地上。2.再选一个最弱 的边投在地上。3.最后选一个最弱的角投在 地上。地板要求：0.32CM石地(沥青地瓦砖)； 每次投掷后必须开箱检查，任何破损或功能 失效均不可接受。
九.可靠性项目 9.1.高温高湿試驗 9.2.低温試驗 9.2.5.低温试标准 9.3.温湿度循环試驗 9.4.高温試驗 9.5.高湿試驗 9.6.结露珠試驗 9.7.高温老化測試 9.8.冷熱衝擊試驗 9.9.跌落试验 9.10.振动試驗 B寿命試驗 9.12. PCBA弯拆試驗 9.13. 手机滑盖寿命试验 9.14. 抗扰静电模拟試驗 9.14.5. 抗扰静电模拟試驗 9.15. 试验产品外壳与器件的 绝缘电阻 9.16. 绝缘电阻合格值标准 9.17. 变压绝缘电阻与测试时 温度的关系 9.18.化学试验
：通过基本功能测试；外观和结构正常。
9.5.高湿试验 9.5.1 目的： 检验产品在高湿环境条件下贮存 的适用性 9.5.2.. 测试设备: 恒温恒湿机 9.5.3.试验样品：6SETS 9.5.4.设备测试范围 ：温度范围:-40℃+100℃
湿度范围:10%-98%
9.5.5. 取待验样品放入试验机中以(85% RH/96 hrs)可按客户要求 9.5.6.试验期满后取出正常环境下放置2小时 其功能和外观性能是否有不良现象 9.5.7.判定標準： 通过基本功能测试外观和结构正常 后再检查
9.9.7.卡通箱包装成品跌落试验标准
试验样品：1箱
Weight 重量 Drop height落地高度
Under 10kg
10-15kg Over-40kg 25-40kg
ห้องสมุดไป่ตู้75cm
60cm 50cm 40c m
15-25kg
30cm
1.选三个最弱的面投在地上。2.再选一个最弱 的边投在地上。3.最后选一个最弱的角投在 地上。地板要求：0.32CM石地(沥青地瓦砖)； 每次投掷后必须开箱检查，任何破损或功能 失效均不可接受。
九.可靠性项目 9.1.高温高湿試驗 9.2.低温試驗 9.2.5.低温试标准 9.3.温湿度循环試驗 9.4.高温試驗 9.5.高湿試驗 9.6.结露珠試驗 9.7.高温老化測試 9.8.冷熱衝擊試驗 9.9.跌落试验 9.10.振动試驗 B寿命試驗 9.12. PCBA弯拆試驗 9.13. 手机滑盖寿命试验 9.14. 抗扰静电模拟試驗 9.14.5. 抗扰静电模拟試驗 9.15. 试验产品外壳与器件的 绝缘电阻 9.16. 绝缘电阻合格值标准 9.17. 变压绝缘电阻与测试时 温度的关系 9.18.化学试验
：通过基本功能测试；外观和结构正常。
9.5.高湿试验 9.5.1 目的： 检验产品在高湿环境条件下贮存 的适用性 9.5.2.. 测试设备: 恒温恒湿机 9.5.3.试验样品：6SETS 9.5.4.设备测试范围 ：温度范围:-40℃+100℃
湿度范围:10%-98%
9.5.5. 取待验样品放入试验机中以(85% RH/96 hrs)可按客户要求 9.5.6.试验期满后取出正常环境下放置2小时 其功能和外观性能是否有不良现象 9.5.7.判定標準： 通过基本功能测试外观和结构正常 后再检查
用图表分析数据分析28页PPT
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
用图表分析数据分析
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定ห้องสมุดไป่ตู้。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
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采取适当的纠正措施，使产品可靠性随时间而逐步提高。 根据可靠性增长过程中收集到的可靠性数据，运用合理的数学分析
方法给出产品可靠性的定量评价（特别是增长结束时产品可靠性水平的 衡量）
Duane模型、AMSAA模型、Gompertz模型、延缓纠正的增长预测 模型
系统可靠性数据分析
回答了“某个系统在规定的工作条件下，在规定的任务时间t0 内 ,能正常 工作的概率,即该系统在t0时刻的可靠度，记作Rs(t0),实际工程中最关心的 是可靠度置信下限，记作RL"
《可靠性数据分析》
Data Analysis of Reliability
主编：赵宇
资料整理人：张传伟
录
目
1 可靠性数据分析的目的和意义
2 可靠性数据分析的发展和现状
3 可靠性数据分析的基本方法和流程
C1.1 可靠性数据分析的目的和意义 ONTENTS
01 可靠性数据分析概述 02 可靠性数据分析的目的和任务 03 可靠性数据分析的工程意义 04 可靠性数据分析的利用及其效果
靠性产品 基于性能退化轨迹分析（将退化量或与之相关参数作为时间的函数） 基于性能退化量分布分析（不同标本、不同时刻退化量分布情况）
加速寿命试验数据分析 在保持失效机理不变的条件下，把产品放在高应力水平下进行试验，来加速
产品失效的一种寿命试验方法 快速获取实验数据、迅速查明失效原因，结合加速寿命试验模型，对产品在
单元产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身数 据比较丰富
系统产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身的数据很少，而产品组 成设备的数据较丰富情况
一般，级数越高，试验的工程难度越大 所需的费用越高，因此“级”越高，试验 数量越少，全系统的试验数量就更少。
利用系统以下各级信息，就有可能使 全系统一级试验数量减少，从而节省产 品的研究经费，缩短研制周期
研制、试验阶段：对所进行的各项可靠性试验的试验结果进行评估，验 证试验的有效性 生产阶段：检验产品生产工艺能否保证产品所需求的可靠性水平 投入使用后阶段（使用、维修）：定期对现场可靠性数据收集，及时分 析、评估，找出故障原因，加以改进，提高产品可靠性
可靠性数据分析的工程意义
可靠性数据分析给可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性决策 提供依据
可靠性数据分析概述
可靠性：可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能
的能力。 【任务期间】
【工作环境、使用方法、负荷状况】
可靠性定性分析 无法满足工程需求
可靠性的定量分析 给出可靠性的各种定量表示（各种可靠性指标）
可靠性定量表示特点： ◆不同场合，对应不同的数量指标 可靠度、失效率、平均故障时间间隔等 ◆ 随机性 “产品在在规定时间内不发生故障”是随机事件 概率统计的方法研究
正常应力水平下的可靠性指标进行统计推断
基于贝叶斯（Bayes）方法的可靠性数据分析 合理制定产品寿命分布的先验信息；按照贝叶斯理论方法计算产品
寿命的后验分布；最后根据工程需要，从后验分布中提取可靠性指标的 评估结果
基于可靠性增长数据的可靠性数据分析 可靠性增长是通过持续不断的消除产品在设计或制造中的薄弱环节，
使用条件越严酷，可靠性越低（区别对待）
能力：衡量产品的可靠性水平，需要对产品能力进行定量化
可靠度、失效率、平均寿命、可靠寿命
可靠度：可靠度函数具体定义 失效率：工作到 t 时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内产品，
在该时刻后单位时间内产品发生失效的频率 在时间△T内失效产品数/(在时刻T仍正常工作产品数*△T) 失效率曲线： 浴盆曲线
数据源 数据收集 数据分析与处理 反馈 制定纠正 措施 实施，形成新的数据源
CO1.N2 T可E靠NT性S数据分析的发展和现状
01单元产品的可靠性数据分析 02系统级可靠性数据分析
单元产品的可靠性数据分析
定义：将分析对象（元器件、零部件、组件、设备、分系统、或系统）作为一个 单元整体，只利用其自身的可靠性数据，对其进行可靠性分析
可靠性数据分析流程
END Thanks!!!
补充
可靠性常用指标
三个“规定” 、一个“能力” 规定时间：可靠性是关于时间的递减函数
广义概念（分钟、小时、年、行驶路程、开关次数等） 规定功能：产品的每项性能指标均达到规范限，称该产品完成规定功能
可靠性中：产品丧失规定功能，称为失效（故障） 规定条件：产品的使用条件（环境条件、维护水平、操作技术等）
最常见分析方法： LM法（Lindstrom和Madden提出） MML法（Easterling提出）
核心思想：把系统组成设备的数据等效为系统的成败型数据，随后利用 二项分布的方法给出系统的可靠性置信下限
C1.3 可靠性数据分析的基本方法和流程 ONTENTS
01 可靠性数据分析方法的选取原则 02 可靠性数据分析的流程
无故障数据情形下的可靠性数据分析
单元产品的常规可靠性数据分析：主要集中在二项分布、指数分布、 威布尔分布和对数正态分布等分布，运用数理统计方法，给出分布参数 的估计，进而得出所关注可靠性指标的估计。【保守】
样本空间排序法，得到分布产品在无失效数据情形下可靠性指标
基于退化数据的可靠性数据分析 可以从性能退化和失效机理方面揭示产品可靠性特性，针对于小成本、高可
平均寿命：不可修复产品：又称平均故障前时间（MTTF） 可修复产品：又称平均故障间隔时间（MTBF）
“预防、发现和纠正可靠性设计以及元器件、材料、工艺等方面的缺陷”
的重要参考
在可靠性工程各个阶段（研制、试验、生产、使用、维修）中的一项 基础性工作，始终发挥重要作用
可靠性数据分析的利用及效果
建立各级可靠性信息管理系统
产品寿命周期中，利用对可靠性数据的闭环监控，实现对 产品可靠性监控 数据的闭环监控
结论：
可靠性数据分析是通过收集系统或单位产品在研制、试验、 生产和使用中所产生的可靠性数据，并依据系统的功能或可 靠性结构，利用概率统计方法，给出系统的各种可靠性数量 指标的定量估计。
数量指标：可靠度、失效率、平均故障时间间隔等
可靠性数据分析的目的和任务
根据在产品研制、试验、生产、使用、维修等过程中所开展的可靠性工 程活动的需求而决定
方法给出产品可靠性的定量评价（特别是增长结束时产品可靠性水平的 衡量）
Duane模型、AMSAA模型、Gompertz模型、延缓纠正的增长预测 模型
系统可靠性数据分析
回答了“某个系统在规定的工作条件下，在规定的任务时间t0 内 ,能正常 工作的概率,即该系统在t0时刻的可靠度，记作Rs(t0),实际工程中最关心的 是可靠度置信下限，记作RL"
《可靠性数据分析》
Data Analysis of Reliability
主编：赵宇
资料整理人：张传伟
录
目
1 可靠性数据分析的目的和意义
2 可靠性数据分析的发展和现状
3 可靠性数据分析的基本方法和流程
C1.1 可靠性数据分析的目的和意义 ONTENTS
01 可靠性数据分析概述 02 可靠性数据分析的目的和任务 03 可靠性数据分析的工程意义 04 可靠性数据分析的利用及其效果
靠性产品 基于性能退化轨迹分析（将退化量或与之相关参数作为时间的函数） 基于性能退化量分布分析（不同标本、不同时刻退化量分布情况）
加速寿命试验数据分析 在保持失效机理不变的条件下，把产品放在高应力水平下进行试验，来加速
产品失效的一种寿命试验方法 快速获取实验数据、迅速查明失效原因，结合加速寿命试验模型，对产品在
单元产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身数 据比较丰富
系统产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身的数据很少，而产品组 成设备的数据较丰富情况
一般，级数越高，试验的工程难度越大 所需的费用越高，因此“级”越高，试验 数量越少，全系统的试验数量就更少。
利用系统以下各级信息，就有可能使 全系统一级试验数量减少，从而节省产 品的研究经费，缩短研制周期
研制、试验阶段：对所进行的各项可靠性试验的试验结果进行评估，验 证试验的有效性 生产阶段：检验产品生产工艺能否保证产品所需求的可靠性水平 投入使用后阶段（使用、维修）：定期对现场可靠性数据收集，及时分 析、评估，找出故障原因，加以改进，提高产品可靠性
可靠性数据分析的工程意义
可靠性数据分析给可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性决策 提供依据
可靠性数据分析概述
可靠性：可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能
的能力。 【任务期间】
【工作环境、使用方法、负荷状况】
可靠性定性分析 无法满足工程需求
可靠性的定量分析 给出可靠性的各种定量表示（各种可靠性指标）
可靠性定量表示特点： ◆不同场合，对应不同的数量指标 可靠度、失效率、平均故障时间间隔等 ◆ 随机性 “产品在在规定时间内不发生故障”是随机事件 概率统计的方法研究
正常应力水平下的可靠性指标进行统计推断
基于贝叶斯（Bayes）方法的可靠性数据分析 合理制定产品寿命分布的先验信息；按照贝叶斯理论方法计算产品
寿命的后验分布；最后根据工程需要，从后验分布中提取可靠性指标的 评估结果
基于可靠性增长数据的可靠性数据分析 可靠性增长是通过持续不断的消除产品在设计或制造中的薄弱环节，
使用条件越严酷，可靠性越低（区别对待）
能力：衡量产品的可靠性水平，需要对产品能力进行定量化
可靠度、失效率、平均寿命、可靠寿命
可靠度：可靠度函数具体定义 失效率：工作到 t 时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内产品，
在该时刻后单位时间内产品发生失效的频率 在时间△T内失效产品数/(在时刻T仍正常工作产品数*△T) 失效率曲线： 浴盆曲线
数据源 数据收集 数据分析与处理 反馈 制定纠正 措施 实施，形成新的数据源
CO1.N2 T可E靠NT性S数据分析的发展和现状
01单元产品的可靠性数据分析 02系统级可靠性数据分析
单元产品的可靠性数据分析
定义：将分析对象（元器件、零部件、组件、设备、分系统、或系统）作为一个 单元整体，只利用其自身的可靠性数据，对其进行可靠性分析
可靠性数据分析流程
END Thanks!!!
补充
可靠性常用指标
三个“规定” 、一个“能力” 规定时间：可靠性是关于时间的递减函数
广义概念（分钟、小时、年、行驶路程、开关次数等） 规定功能：产品的每项性能指标均达到规范限，称该产品完成规定功能
可靠性中：产品丧失规定功能，称为失效（故障） 规定条件：产品的使用条件（环境条件、维护水平、操作技术等）
最常见分析方法： LM法（Lindstrom和Madden提出） MML法（Easterling提出）
核心思想：把系统组成设备的数据等效为系统的成败型数据，随后利用 二项分布的方法给出系统的可靠性置信下限
C1.3 可靠性数据分析的基本方法和流程 ONTENTS
01 可靠性数据分析方法的选取原则 02 可靠性数据分析的流程
无故障数据情形下的可靠性数据分析
单元产品的常规可靠性数据分析：主要集中在二项分布、指数分布、 威布尔分布和对数正态分布等分布，运用数理统计方法，给出分布参数 的估计，进而得出所关注可靠性指标的估计。【保守】
样本空间排序法，得到分布产品在无失效数据情形下可靠性指标
基于退化数据的可靠性数据分析 可以从性能退化和失效机理方面揭示产品可靠性特性，针对于小成本、高可
平均寿命：不可修复产品：又称平均故障前时间（MTTF） 可修复产品：又称平均故障间隔时间（MTBF）
“预防、发现和纠正可靠性设计以及元器件、材料、工艺等方面的缺陷”
的重要参考
在可靠性工程各个阶段（研制、试验、生产、使用、维修）中的一项 基础性工作，始终发挥重要作用
可靠性数据分析的利用及效果
建立各级可靠性信息管理系统
产品寿命周期中，利用对可靠性数据的闭环监控，实现对 产品可靠性监控 数据的闭环监控
结论：
可靠性数据分析是通过收集系统或单位产品在研制、试验、 生产和使用中所产生的可靠性数据，并依据系统的功能或可 靠性结构，利用概率统计方法，给出系统的各种可靠性数量 指标的定量估计。
数量指标：可靠度、失效率、平均故障时间间隔等
可靠性数据分析的目的和任务
根据在产品研制、试验、生产、使用、维修等过程中所开展的可靠性工 程活动的需求而决定