3.1 故障信息闭环管理系统
3.1.1 FRACAS 是什么 3.1.2 为什么要开展FRACAS？ 3.1.3 FRACAS 的工程作用
3.1.1 FRACAS 是什么
FRACAS 是 “Failure Report Analysis and Corrective Action System” 的缩写，是“故障报告、 分析及纠正措施系统”， FRACAS 通常也称为“故障信息闭环管理系统”。
3.1.3 FRACAS 的工程作用
通过 FRACAS，可以：
建立质量与可靠性信息平台 完善问题和故障的闭环控制 辅助制定可靠性增长计划 可靠性工作的开展提供数据基础 辅助进行产品决策
3.1.3 FRACAS 的工程作用
FRACAS 是企业过程的质量与可靠性的信息平台
The failure/suspension data is from repeated tests on the same units. If new units replaced units that failed in a previous inspection, they are added to both the number of failed units and the number of inspected units. This data type is for NonDestructive inspection. Eta = 113.687697 Beta = 3.292724 r^2 = 0.99500
1.4.1 精确数据
定数截尾 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 定时截尾 随机截尾 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
tr
○表示故障 ○表示故障
t0
○表示故障 □表示删除
t0
1.4.2 区间数据
在可靠性试验过程中，常常采用定期检测的方式，只有在定 期检测时才能发现产品是否发生故障，这时的数据格式如下： （T1，r1），（T2，r2），（T3，r3） 时间 1 此时，知道了产品的故障发现时间，不知道产品的故障发生 2 时间，为了转换为格式A 的形式，需要对故障发生时间进行 3 推断，采用以下方法： 4 5 假设某产品在t时间内发生了f个故障，按等间距插值法可认为 6 f个故障分别在以下时刻发生：
Eta = 14149.071169 Beta = 1.379602 r^2 = 0.994000
小练习
4.1.2 确定数据类型(2)
区间/分组数据：具体的故障/终止时间未知，只知道故障或 终止是在某个区间内发生。
时间 1 2 3 4 5 6
数据实例- Group, Probit 2(NonDestructive)
FRACAS 有多种称法，如“归零管理”、 “PRACAS”、“8D”等。
FRACAS的产生
1980 美军标MIL-STD-785B《系统和设备研制生产的可 靠性大纲》，要求建立FRACAS和故障审查委员会 （FRB）； 1985年美国国防部 军用标准MIL-STD-2155(AS)《故障 报告、分析和纠正措施系统》； 我国军用标准GJB-450和GJB-841，要求军品承制单位 在产品研制、生产和使用过程中建立FRACAS，并规定 了程序和方法。
4.数据评估
4.1 确定产品的寿命分布 4.2 确定产品的RAMS参数
4.1 确定产品的寿命分布
4.1.1 确定分布函数 4.1.2 确定数据类型 4.1.3 输入数据集 4.1.4 确定评估方法 4.1.5 确定置信度 4.1.6 计算分布参数
4.1.1 确定分布函数(1)
Inspection Time 18 36 54 72 Number Failed 10 80 300 900 Number Inspected 4000 4000 4000 4000 Failure/ Suspension Failure Failure Failure Failure
4.1.2 确定数据类型(3)
t f 1
2t f 1
…..
ft f 1
2.参数体系

2.1 可靠性参数体系 2.2 维修性参数体系 2.3 可用性参数体系 2.4 安全性参数体系
2.1可靠性参数体系
2.2 维修性参数体系ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.3 可用性参数体系
2.4 安全性参数体系
3.数据收集
3.1 故障信息闭环管理系统 3.2 数据的收集程序和方法 3.3 RAMS数据初步分析
常见的分布函数有：Weibull分布、正态分布、对数 正态分布、坎贝尔分布、指数分布、瑞利分布和 Weibayes分布，Relex支持所有的分布类型。 确定分布的方法
工程经验 软件辅助
工程经验
4.1.1 确定分布函数(2)
适用的产品 具有恒定故障率的部件，无余度的复杂系统，经老化试 验并进行定期维修的部件； 某些电容器、滚珠轴承、继电器、开关、断路器、电子 管、电位计、陀螺、电动机、航空发动机、电缆、蓄电 池、材料疲劳等；
点点精确数据：是指故障/终止时间均已知。
时间 1 2 3 4 5 6
数据实例
13个不可修器件，测试时长为 21000公里，其中6个失效，其 余4个未出现故障。
Duration 2100 3300 4000 6600 7000 8400 10000 11000 15000 20000 Number Failed 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Failure/Suspension Failure Suspension Failure Failure Suspension Failure Suspension Suspension Failure Failure
RAMS数据收集与评估
主要内容

1. RAMS数据评估概述 2. RAMS参数体系 3. RAMS数据收集与分析 4. RAMS数据评估 5. 数据评估中常见的问题 6. RAMS数据报告
1. RAMS数据概述
1.1 什么是RAMS数据 1.2 RAMS数据评估的目的 1.3 RAMS数据评估的方法 1.4 RAMS数据类型
内场的试验数据
实验室 产品生产检验点 元器件/材料筛选试验点
现场数据
售后部门
3.2.3 制定数据收集表格
是数据收集系统的重要任务，具有 如下优点：
便于计算机处理 便于在行业/部门交流 减少重复工作量
3.2.3 制定数据收集表格
3.2.3 制定数据收集表格
1.2 RAMS数据评估的目的
作为产品RAMS定型鉴定的重要依据
产品往往受到资源（样本量、进度等）的限制，不能进行单独 的RAMS鉴定试验，在这种情况下经常采用可靠性评估的方法 对产品是否达到规定的可靠性要求进行判别，作为可靠性鉴定 的重要依据。
作为产品可靠性增长的重要依据
通过可靠性评估，可以定量分析的手段地判断可靠性薄弱环节， 从而确定需要改进和增长的项目；另外，通过可靠性评估也可 以对于产品的可靠性增长趋势进行评价，为可靠性工作的改进 提供依据；
若没有数据收集系统
聘请现场信息员 派专人到现场收集
3.3 RAMS数据初步分析
3.3.1 初步分析 3.3.2 预处理
3.3.2 预处理(1)
预处理是连接数 据收集与数据评 估的桥梁，收集 到的数据需要进 行一定的预处理 才能进行评估， 预处理的主要工 作就是对数据进 行分析和归纳。
3.2.3 数据收集表格及填写方法
数据类型：选择正确的数据类型才能进行准确的评估， 通用的数据类型包括：点点精确、点点检测、可重复组 试验数据、非重复组试验数据、Kaplan-Meier 周期检测 数据、通用周期性检测数据、Duane 累积可靠性增长数 据、 Duane 周期性可靠性增长数据。 故障时刻：试验对象或其组成部分出现故障的时刻。 故障/非故障：描述试验对象的状态，分为故障或非故障。 非故障指未发生故障，此处的故障数据需要进行再次分 组，才适合对指定零部件的指定故障模式进行评估。故 障模式：接受试验的产品出现的故障模式，可根据企业 现有的故障模式库进行选择。 故障现象：描述产品的具体的故障现象，有利于故障数 据的归纳分析，找出适当的纠正措施。
破坏性检查数据：采用损坏的方式来检查样本，因此每个 样本只能接受一次检查，获得的数据集或失效或终止 。
3.2.3 数据收集表格及填写方法(1)
所属产品：试验的零部件/子系统所属产品的名称。 所属子系统：试验的零部件/子系统的上级系统的名称， 如果试验的对象为整机，此处不填写。 试验对象：接受试验的零件/子系统的名称。 信息来源：确定故障数据来源于试验数据还是使用数据。 试验类型：整机、系统和零部件的专项试验收集的数据 会有所不同，因此应该在此处标注该试验究竟属于那类 试验，提供的较为通用的可选类型：整机/系统/零部件。 子样数：进行本次试验时的子样数。 试验时间：指本次试验全部结束的时间。
1.1 RAMS数据的来源
RAMS数据是指产品的可靠性、可用性和维修性方 面的数据，主要来源于试验数据和现场数据。 试验数据：在产品的研制生产过程中，需要进行 各种性能试验、环境试验和可靠性试验，这些试 验产生的数据是可靠性数据的重要来源。 现场数据： 现场数据：在产品的实际生产和使用 过程中得到的产品工作、故障和维修数据为现场 数据。
电机绕组绝缘、半导体器件、硅晶体管、锗晶体管、直 升机旋翼叶片、飞机结构、金属疲劳等； 飞机轮胎磨损及某些机械产品；
分布类型
指数分布
威布尔分布
对数正态分布 正态分布
4.1.1 确定分布函数(3)
软件辅助
正态分布检验 指数分布检验 威布尔分布检验 皮尔逊卡方检验