南昌设计阶段的潜在失效模式分析

量化评估：严重度、频度、探测度的分值加权，可以帮助我们判断失效风险的顺序，用RPN来表示。如何使用这三个参数，不同的企业有不同的方法。大部分企业采用三者相乘，以所得值的高低作为处理的优先顺序。对于通讯产品设计，笔者建议首先应考虑严重度。严重度超过8的失效可能导致企业付出惨重代价，比如违反法规导致的召回，对客户安全产生了问题而导致的诉讼等。因此，严重度超过8的失效应予以首要考虑。其次，再考虑以三者的乘积作为判断的依据。DFMEA是一种系统性的风险评估方法，用于识别和消除产品或过程中的潜在故障模式和影响。南昌设计阶段的潜在失效模式分析

实施DFMEA的准备有哪些呢？建立失效模型库：失效模型库是一个创新型企业重要的知识组成之一。它通常由产品故障数据库、售后维修记录、客户投诉等几个至关重要的数据库共同组成。这些内容基本上都是在市场上付出了高昂代价后，取得的知识积累。因此称得上是企业重要的知识产权。这部分数据如何利用起来，指导新设计预防失效的发生，是失效模型库的重要的价值体现。我们要确保失效模型库的数据能被方便检索，且不易被遗漏。失效模型的记录要尽可能的详实，这有助于使用者理解。四川七步法实施方案DFMEA需要考虑不同的风险来源，包括技术、人员和设备等。

潜在失效的起因、机理是针对失效模式而言的，其作用的结果就是失效模式，同时又是后面提出建议和纠正措施的依据。对潜在失效的起因、机理的分析应尽量深刻，避免肤浅、空乏。查找起因、机理应有科学的方法及可靠的数据，不能妄下结论，否则后面提出的建议和纠正措施就没有什么意义了，更不要谈有什么改善的效果了。当失效模式按RPN值排出次序后，应首先对RPN值较高的和关键的项目采取纠正措施。任何建议措施的目的都是为了减少频度、严重度及探测度三者中的任何一个或所有的值。

实施DFMEA的准备工作：确定故障数据源，为确定故障模式，先要找到相应的数据源；建议选择同类产品的试验数据或三包数据，因为这两种数据中较为详细地记录了产品在试验和使用过程中出现的故障。由于发动机可靠性试验的成本很高，一般企业中都不会有充分的试验数据；尽管三包数据记录的不是十分规范，但通过归纳和整理，仍然可以从中抽象出故障模式。所以，在试验数据不充足的情况下，一般推荐采用三包数据。实施DFMEA的准备工作：对系统的故障数据进行分类，依据确定的关键字对系统的故障数据进行分类，分类后的故障数据就可以用来抽象出故障模式。DFMEA的实施应该考虑到不同的风险类型和级别，以便确定优先级和采取适当的措施。

我们对所研究对象的认识是一个逐渐深入的过程，对其功能的认识也一样。我们对电池的各零部件或子系统的功能的认识，实质上就是我们对电池本身的认识。所以，我们应多方面、多层次、多角度挖掘出各零部件或子系统的功能，并且不满足于已有的对它功能的认识，而应逐次深入、反复地再理解、再认识。项目确定了，功能挖掘好了，接下来就是分析潜在失效模式。潜在失效模式是针对项目的功能而言的，即该项目不能达到预期功能的各种表现形式。DFMEA需要考虑不同的风险控制策略，包括预防、检测和纠正等。质量管理体系方案

DFMEA的实施应该考虑到不同的风险评估周期和频率，以便及时发现和解决问题。南昌设计阶段的潜在失效模式分析

在设计和制造产品时，FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施的重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到很好的效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。d-FMEA的研究对象是：制造与装配要求的开始设计；提高在设计/开发过程中考虑潜在故障模式及其对系统和产品影响的可能性；为制定详细、有效的设计试验计划和开发项目提供更多的信息；建立一套改进设计和开发试验的优先控制系统；为将来分析研究现场情况、评价设计的更改以及开发更先进的设计提供参考。南昌设计阶段的潜在失效模式分析

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