课程概要
培训时长 : 1天
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课程分类 : 专业技术
课程编号 : 17707
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适用对象
全体员工
课程介绍
【培训课程大纲】
第一章 概述
1、故障树的定义
2、故障树分析
——定性分析
——定量分析
——FTA的目的
——FTA一般步骤
3、故障树分析常用的术语及符号
——底事件
——顶事件
——中间事件
——开关事件
——条件事件
4、故障树分析常用的逻辑门及符号
——与门
——或门
——非门
——表决门
——顺序与门
——异或门
——禁门
——故障树转移符号
第二章 建立故障树的方法
1、建立故障树的步骤
——确定故障树分析的范围
——确定故障树的顶事件
——故障树作图
2、故障树的规范化
3、故障树简化方法-模块化方法
4、故障树简化方法-布尔代数法
第三章 故障树的定性分析
1、故障树的结构函数
2、最小割集和最小路集
3、故障树分析的下行法与上行法
4、故障树的对偶树
第四章 故障树的定量分析
1、定量分析的目的：
2、概率组成函数穷举法
3、利用最小割集求解
4、概率重要度
5、故障树的对偶树
第五章 故障树分析的发展方向
——模糊故障树
——动态故障树
——贝叶斯网络与故障树分析
——多状态故障树
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- 【课程大纲】第一章：可靠性基本概念1、可靠性学科发展历程2、可靠性的定义——IEEE可靠性的定义——装备可靠性的定义——产品工作可靠性的定义——广义可靠性3、可靠性学科研究的内容4、可靠性设计的主要工作5、二十世纪留给二十一世纪可靠性工程热点问题第二章 可靠性基础理论第1节、可靠性特征量——定义：——可靠性特征量指标——可靠度与不可靠度——失效（故障）密度函数——失效率（故障率） Failure Rate——故障率与可靠度、故障密度函数的关系——故障率浴盆曲线——产品的故障率曲线的三个阶段——产品的寿命特征——平均故障前时间——平均故障间隔时间——可用性定义——可靠性参数和指标选择的要求和依据第2节、可靠性数据统计分析的过程及意义——可靠性数据分析概述——什么是可靠性数据？——可靠性数据的来源、——什么是可靠性数据分析？——各阶段可靠性数据分析的目的和意义——可靠性数据库第3节、统计学基本概念——统计学术语第4节、常用的概率分布第5节、常用的参数估计方法第三章 系统可靠性模型第1节 概述——系统定义——系统可靠性设计的目的——影响系统可靠性的因素——不可修复系统——可修复系统——系统的各种模型（原理图、功能框图、功能流程图 、可靠性框图）——基本可靠性模型——任务可靠性模型——典型可靠性模型分类第2节 不可修系统——串联系统——并联系统——混联系统——表决系统——旁联系统第3节 可修系统——概述——维修性特征量——可用性特征量——马尔柯夫过程——典型可修系统可用性第四章 可靠性分配与预计第1节 概 述——可靠性分配——可靠性预计——可靠性分配目的——可靠性预计的目的——可靠性分配与可靠性预计的关系——可靠性分配与可靠性预计的作用——可靠性分配的程序——可靠性分配的准则——可靠性分配方法的种类第2节 可靠性分配一、可靠性分配的无约束分配方法——等分配法——评分分配法——再分配法——比例分配法——AGREE方法——不同研制阶段的可靠性分配方法可靠性分配的优化方法第3节可靠性预计1、可靠性预计目的、用途2、产品可靠性预计的程序3、可靠性预计的类型4、电子产品的可靠性预计5、可靠性预计的传统方法——数学模型法——相似设备法——相似复杂性法——功能预计法——边值法——元部件计数法——应力分析法——边值法（上下限法）6、可靠性预计方法及其应用范围7、非指数分布的产品可靠性预计第五章 故障模式影响与危害度分析（FMECA）第1节 FMECA概述——基本概念——故障、故障模式、故障影响、危害度——FMECA的目的——FMECA 的步骤——FMECA方法分类——在产品寿命周期各阶段的FMECA方法第2节 故障模式影响分析FMEA ——FMEA分析流程——系统定义——故障模式分析——故障判据——故障模式分析的工作内容——故障模式分析的方法——典型故障模式——机械产品典型故障模式（案例）——故障原因分析——故障影响分析——故障严酷度——故障检测方法分析 （可探测性）——补偿措施分析第3节 危害度分析CA ——CA的目的——风险优先数法——危害矩阵法——危害性矩阵图——CA的实施第4节 FMECA结果形式——FMECA报告应包含的内容——可靠性关键重要产品清单第5节 FMECA应用示例第六章 故障树分析Fault Tree Analysis第1节 概述——故障树的定义——故障树分析——故障树分析常用的术语及符号——故障树分析常用的逻辑门及符号第2节 建立故障树的方法——建立故障树的步骤——故障树的规范化——故障树简化方法-模块化方法——故障树简化方法-布尔代数法第3节 故障树的定性分析——故障树的结构函数——最小割集和最小路集——故障树分析的下行法与上行法——故障树的对偶树第4节 故障树的定量分析——概率组成函数穷举法——利用最小割集求解——概率重要度——故障树的对偶树第5节 故障树分析的发展方向——模糊故障树——动态故障树——贝叶斯网络与故障树分析——多状态故障树第七章 机械可靠性设计原理第1节 机械可靠性设计概述——机械可靠性发展概述——机械可靠性问题的分类——机械可靠性的特点——传统的机械设计与机械可靠性设计的区别——机械零件可靠性设计的特点——机械可靠性设计的过程——机构可靠性简介第2节 应力——强度干涉理论——广义的应力——广义的强度——基于统计的可靠性定义——基于模型的可靠性定义——应力－强度分布曲线与时间的关系——干涉概率的计算方法－概率密度联合积分法——干涉概率的计算方法－强度与应力之差概率密度函数积分法第3节 机械零件静强度可靠性设计——基本步骤：——设计参数的统计处理与计算——零件强度分布规律及分布参数的确定--材料性能的统计分析——强度分布的确定——已知的分布规律——材料性能的变异系数——材料拉伸屈服极限的均值和标准差——现有手册中强度数据的取用——强度分布参数的近似算法——确定零件尺寸分布——零件横截面上的工作应力——确定应力分布的方法——代数法确定应力分布类型和分布参数——随机变量函数的均值和标准差的近似计算——矩数法确定应力分布——受拉零件的静强度可靠性设计第4节 机械零件疲劳强度可靠性设计——疲劳破坏的基本概念——材料的疲劳性能——疲劳载荷的统计与分析——稳定变应力下的疲劳强度可靠性计算——累积损伤理论简介第5节 机械零件磨损强度的可靠性设计——磨损的基本概念——磨损曲线——花键磨损量与时间的关系——磨损速度和磨损量的计算——磨损寿命曲线——磨损寿命曲线的应用——给定工作寿命时零件耐磨性可靠度计算——给定可靠度时零件耐磨寿命的计算第6节 机械零件腐蚀可靠性设计——腐蚀——均匀腐蚀的概率计算（与稳定磨损期算法相同）第7节 机械零件结构稳健可靠性设计第8章 机械可靠性优化设计——优化设计的基本概念——机械可靠性优化设计的意义——机械可靠性优化设计的数学模型——机械可靠性优化设计例题——复杂系统可靠性优化设计问题第九章 可靠性试验与综合评定第1节 概述——可靠性试验方法分类——工程试验的目的和适用范围——可靠性统计试验的目的和适用范围——案例第2节 环境应力筛选试验——环境应力筛选试验的相关标准——环境应力筛选试验——电子设备可视缺陷分类——环境应力筛选效益——故障器件损耗代价比较（US Dollar）——环境应力筛选试验的类型——各种筛选能发现的典型缺陷——环境应力筛选试验比较第3节 可靠性增长试验——可靠性增长——可靠性增长试验——可靠性增长过程示意图——可靠性增长试验对象——可靠性增长试验的步骤——可靠性增长试验的意义——有无可靠性增长要求时寿命周期费用的比较——可靠性增长的数学模型——Duane 模型——AMSAA模型——AMSAA模型的应用第4节 可靠性统计试验——可靠性统计试验的类型——可靠性统计试验中的特性参数——可靠性统计试验的方案的选择——概率比序贯试验——概率比序贯试验试验方案——概率比序贯试验过程——概率比序贯试验方案——概率比序贯试验——概率比序贯试验方案第5节 寿命试验——寿命试验的目的——产品的寿命参数——产品寿命试验的分类——机械可靠性试验技术研究现状——机械可靠性试验的特点——机械可靠性试验的关键技术第6节 系统可靠性评定 ——可靠性评定问题的提出——可靠性评定的意义——可靠性评定的步骤——可靠性评定方法——单元级产品可靠性评定方法——系统级产品可靠性评定方法第十章 电子产品可靠性设计分析方法——概述——电子元器件的选用——电磁兼容设计——热设计——降额设计——冗余设计——耐环境设计——潜在通路分析——容差设计
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- 【课程背景】 在流程优化的众多策略和方法中，美国质量专家（Dorian Shainin）多利安.谢宁发明/整合的DOE（试验设计），具有简捷、效果强大，改进成本低等优点。结合经典DOE方法，是解决企业经营生产中的一系列问题尤其是复杂问题无法替代的突破性方法。 本课程通过大量的故事/游戏，案例/讲解，讨论/练习等方式，由浅入深，生动演绎解决企业生产/工艺/质量/设计乃至管理问题的最佳途径。【课程收益】 对企业而言，我们确保学员在培训完成后，大家能选用最简单、最实用、最强大的工具来解决实际中的质量问题。 有条件的企业（尤其是内训课程），可选取1个老大难问题作为课堂讨论/练习的一部分，随着课程的结束，最终找到问题的解决方案。【课程大纲】一、问题解决的基本思路：综述解决问题的理念/流程和工具的最佳组合。1.解决问题的三大关键---自我介绍/分组2.三类问题的解决之道---选定改进项目3.解决问题的基本流程4.改进项目及绿Y的确定5.回答学员问题二、投石问路-Multi-Vari Chert多变量分析：将大量没有联系的，难以处理的原因减少到一族数量较少且相关的原因[时间变量，空间变量（产品/过程流）或周期性变量，以锁定红X所在区域1.多变量分析原理---练习1-产品流/过程流2.多变量调查计划3.多变量图形分析---练习2-多变量调查计划4.案例研究（1-3）---提问5.多变量技术在管理领域的应用举例三、精确定位-集中图-当红X出现在空间变量（产品/过程流）时，以单元或部件准确地再现重复的缺陷。1.集中图的基本原理2.案例研究（4）3.回答学员问题四、线索确认【装配件】-Camponent Search部件搜索-确定问题是发生在装配过程还是哪些零件以及它们之间的交互作用引起的，捕捉所有（粉）红X及其交互效应1.简单而平滑的交换技术---练习3-部件搜索2.部件搜索应用步骤---提问3.步进式拆装法4.案例研究（5-7）与软件应用5.改良后的部件搜索技术五、线索确认【零部件/散装材料】-Paired/Goup Comperisons成对（组）比较当X出现在空间变量或周期性变量时，或通过部件搜索发现红X在某一（些）零件时，以高置信度确定“好”和“差”零部件之间的重复差异，进一步追寻具体红X1.图基检验的基本原理及其广泛应用---练习4-图基检验2.成对比较技术---练习5-成对比较3.成组比较技术---练习6-成组比较4.案例研究（8-10）与软件应用---提问5.成对（组）比较技术在管理领域的应用六、线索确认【零部件/散装材料】-Process Search过程搜索当红X出现在时间变量时，用8个好的和差的产品发现引起绿Y波动的过程参数1.过程搜索在不同领域的应用---练习7-过程搜索2.过程搜索应用步骤---提问3.案例研究（11-12）4.回答学员问题七、确定红X-Varialdes Search变量搜索通过以上1-5种线索生成技术后仍然有5个以上变量时，进一步变量搜索运用指出红X、粉红X等，捕捉所有重要主效应和交互影响效应，放开所有不重要变量的公差以减少费用1.变量搜索的基本原理---练习8-变量搜索2.变量搜索的四个步骤---提问3.应用变量搜索解决开发问题4.应用变量搜索解决管理问题5.案例研究（13-15）与软件应用八、确定红X-Full Factorials全析因通过以上线索生成技术确认变量为5个以下时，进行全析因试验，确定红X，粉红X等，捕捉所有重要主效应和交互影响效应，放开所有不重要变量的公差以减少费用1.全析因试验的优点---练习9-全析因2.全析因试验分析方法---提问3.全析因试验步骤4.案例研究（16-17）与软件应用九、验证改进目标- BvsC以期望的置信度确认新的或更好的（B）产品/过程优于现行（C）产品/过程1.风险与置信水平---练习10-BvsC2.BvsC技术应用步骤与样本选择---提问3.BvsC技术在工程变更/降低成本及供应商选择领域的应用 4.案例研究（18-19）十、设计优化-Realistic Tderance Parallelogram plot不存在显著交互作用时，根据CP值要求确定红X,（浅）粉红X的最优值（水平）及现实公差1.散布图的类型2.应用散布图建立现实公差---练习10-散布图与相关性3.案例研究（20-21）十一、设计优化-RSM当存在显著交互作用时，采用单纯形法获得（粉）红X的最佳水平1.单纯形法三部曲---练习11-应用散布图建立现实公差2.案例研究（22）---提问十二、从实验设计到统计过程的转换：为了巩固改进成果，需要进行统计过程控制，但传统的过程控制方法不能担此重任，需要寻找更简单有效的方法防止倒退。1.正向控制-冻结过程增益---提问2.正向控制计划3.正向控制图4.预控制图5.案例研究（23-25）十三、过程确认-消除墨菲定律-实践表明，部分问题的发生不是技术问题，而是管理不力或不当干预1.过程确认清单-DCE前2.过程确认清单-DOE后---练习12-设计过程确认清单3.更新FMEA经验库---提问4.纳入定期审核
- • 朱跃进：《实验设计DOE——田口方法》
- 【课程背景】实验设计Design Of Experiments, 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。籍此课程，您将通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，学习判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，减少差异，降低成本，使工艺流程最优化。【适合对象】 产品设计工程师、品质工程师、工艺工程师、过程工程师、生产经理、品质经理、6Sigma黑带、绿带【课程收益】 通过本课程的培训，可使学员：了解掌握DOE基本原理了解和控制影响流程的相关因素掌握最有效的实验设计方法掌握六西格码MINITAB软件的运用方法免费获得MINITAB软件【课程内容】一、实验设计（DOE）概述1、 什么是实验设计2、实验设计由来与发展3、品质工程面临的问题4、 品质工程理论5、 基本术语：因子/水准, 信号/杂讯因子6、 实验设计流程二、 正交实验设计1、正交表的构造;2、正交表的选择与运用3、正交表的灵活运用4、正交实验案例演练.三、 田口方法1、田口的质量哲学观念2、田口损失函数3、三种品质计量方法之比较4、田口方法核心工具——S/N（信噪比）5、田口三次设计：系统设计/参数设计/容差设计6、实例演练1：望小特性田口设计7、实例演练2：望大特性田口设计8、实例演练3：望目特性田口设计四、利用MINITAB实现DOE实战演练1、MINITAB应用简介2、 望大特性田口设计3、望小特性田口设计4、望目特性田口设计5、 交互作用的田口设计6、 动态田口实验设计7、 全因子实验设计8、 分部因子设计9、混合设计10、响应曲面设计五、 实验结果的分析与解析1、变异数分析(ANOVA);2、信噪比分析（ S/N比）六、 再现性实验1、再现性实验的必要性;2、均值估计;3、估计均值的置信区间; 4、再现性实验的决策点. 七、 容差设计1、容差设计简介2、田口损失函数设计公差.3、设计因子的公差确定.八、案例分析
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