改进的FMEA过程

摘 要：为了能够在装备使用阶段开展FMEA， 并缩减其工作量，国外提出了“改进的FMEA 过程”，本文主要论述了改进的 FMEA 和传统 FMEA过程的异同点以及该改进过程在故障源分析技术中的应用。

关键词：维修管理 FMEA 故障源分析

故障模式影响分析（Failure Mode Effect Analysis，FMEA）是 20 世纪 50 年代初由美国航空部门首先应用的一种规范化分析技术，该技术通过对装备各组成单元的故障模式及其影响进行分析，并按照严酷度进行分类，可有效预防装备的设计过程出现重大失误，提高装备可靠性[1]。

FMEA 是进行 RCMA 以及 FTA 等其他保障性分析的基础。由于 FMEA 不需要高深的数学理论，易于掌握和应用，因而受到了工程部门的普遍重视。美国宇航局的通信卫星，几乎都采用了这一技术，我国也于 1992 年发布了GJB 1391《故障模式、影响及危害性分析程序》，要求在武器装备研制过程中推广该技术。

在重大工程项目中开展 FMEA ，是十分必要的，且已取得了显著成果。但同时，也必须注意： 在装备研制过程中贯穿始终地实施该技术，也十分费时费力。据估计，在航空工业中，一个典型飞行系统的 FMEA 将花费 50-100 人·年来执行。显然，对于绝大多数民用企业或者小型装备而言，这一分析过程太过于浪费人力物力了。过量的人力、物力要求最终影响了 FMEA 在装备管理和维护阶段的推广与应用。

根据 FMEA 的基本精神，对已有的FMEA 过程进行改进，使之在装备管理投资可承受的能力范围内，满足使用单位对装备可靠性的管理需求，是近年来可靠性管理部门研究的热点问题。为了区别，本文把 20 世纪 50 年代初航空部门应用的FMEA 称为传统的 FMEA ，而把最近应用于民用企业和装备使用阶段管理的 FMEA 称为改进的 FMEA 。

无论是传统的 FMEA 还是改进的FMEA ，其分析过程中都包含了一些理论和术语，规范化的理论描述很难让人一下子就抓住两者的不同之处。所以， 本文结合一个具体示例来阐述改进的FMEA 过程[2][3]。

假定在一个生产润滑油的工厂内，一个车间专门生产装润滑油的瓶子，其基本的生产流程简单描述为：生产塑料瓶→塑料瓶运到加注润滑油的机器旁边→加注润滑油→给加满润滑油的瓶子贴标签→打包装箱→箱子运至仓库。对这样一个生产过程或系统进行改进的FMEA 分析，主要由以下几个步骤组成。

（1） 首先，需要明确组成系统的各个子系统功能模块，这里按照系统的生产流程描述，可以简单把各子系统功能划分为：瓶子生产→瓶子运输→润滑油加注→贴标签→打包装箱→运至仓库等几个基本模块。

（2） 其次，收集在我们所研究的每一个子系统或者功能模块中，所有可能发生的不期望事件。例如，以“润滑油加注”这个环节为例，经常发生的“灌装过程意外终止”就是不期望发生的典型事件之一。

准确定义“不期望发生的事件”，对于正确开展FMEA 具有方向性的指导意义。例如，如果把“中断更大产量生产连续性的任何事件”定义为“不期望发生的事件”，那么很多制造企业中经常进行的计划停机检修显然也包括在内。这样，可能使 FMEA 分析人员置疑这种计划检修的合理性，促使他们不断寻找其他的方法来延长装备的MTBF ，或者减少实际的停机时间（MTTR ），例如采用基于状态的监测或者视情维修制度来代替定期检修制度。 当然，如果我们把“装备偏离正常的运行状态”定义为不期望发生的事件，那么， 对于装备运行过程中一个有益的改进也有可能被误认为故障。准确的“不期望发生事件”的定义除了具有方向性的指导意义外，还可以确保分析人员和工厂的操作、使用人员对所研究的问题有准确的理解和沟通，将分析小组的注意力集中在较重要的事情上。最后，这种定义要短小、精练、紧扣要点，不要包含太多的事件。可以把一些复杂的“不期望发生的事件”单独定义为几个门类，分别进行分析。

（3） 列出造成每一个不期望发生事件出现的故障模式，并计算损失。例如造成“灌装过程意外终止”的故障模式可能是“瓶口阻塞”，且平均每天由“瓶口阻塞”导致的“灌装过程意外终止” 事件要发生3次，以每次事件发生所造成的生产损失为 150 美元计，每年这一事件给企业造成的经济影响大约有 150,000 元。

FMEA 中也许有其他更好的故障模式影响度量单位，如故障的次数、停机时间等，但在市场经济中，“美元”是最通用的商业语言，最能够引起管理者和参与者的兴趣和共鸣。所以在改进的 FMEA 中，推荐使用美元作为度量故障模式影响的单位。

（4） 对上述步骤所收集的数据进行列表分析，确定造成主要经济损失的故障模式。

改进的FMEA 过程中，一个重要的步骤就是对所收集到的不期望发生的事件、造成这一事件出现的故障模式、该故障模式发生的频率和造成的经济损失进行列表分析，表的基本格式见表1。

为了确定需要避免或者改进的主要故障模式， 需要对表1中的数据进行深入分析，分析过程的一个基本依据是经济学中常见的二八律，即 20% 的个体对系统能够产生80% 的影响。在工业领域，该规律可以描述为：20%或者更少的故障模式造成了系统 80% 或者更多的损失。换句话说，如果我们集中精力处理这 20% 的故障模式，企业80% 的损失就会避免，这样，在相对比较少的投入和相对较短的时间内，我们就能够实现较大的产量提高。

获取20%的重要事件的过程如下：

①把故障模式发生的频率和所造成的经济影响相乘，求出该故障模式造成的总损失，即计算表 1 中最后一列的值；

②把每一故障模式的年度损失相加，得到总损失，即表 1 中的 XXXX ；

③总损失乘以 80% ，即我们确定重要故障模式的经济损失度量依据，在表1 中用yyyy 表示；

④按照总损失值对各种故障模式进行排序，这样，总损失数值更大的故障模式将会排到最前面；

⑤把损失由大到小累加至80%的损失总额；

⑥包含在前80%的损失总额内的故障模式就是我们所要研究和改进的重要故障模式。

（5） 提出改进的措施。针对第 4 步所确定的重要功能模式，提出改进措施。

（ 6 ） 验证改进措施的效果， 形成最后的FMEA 报告。

既然都称为 FMEA ，说明两种分析方法无论在基础理论还是分析步骤上，还是有很多共同点的。这种共同点主要表现在，作为一种定性的方法，两个过程都遵循着一些基本的分析框架。在这个框架的指导下，两种方法在一些工作细节、指导思想上却存在着一些明显不同。通过深入学习和理解，对两种分析方法的异同点归纳如下：

首先，两者都需要对待分析的系统或者装备进行全面了解，但分析开展的时机不同。传统的FMEA 中，从研制阶段开始，就要按照功能法确定系统的结构，直到系统设计完毕后，需要按照硬件法逐一分析组成系统的各单元。但是改进的FMEA ，更多针对部署到现场的装备，特别适用于装备的使用阶段。

其次，两种分析方法都需要列出所分析系统的故障模式清单，但获取故障模式的数据来源不 同。传统的FMEA 是基于可能性的概率事件，要求对所有子系统的所有故障模式进行列举分析， “尽量不要遗漏”，大多数情况下，这种列举都是根据研制人员的臆想和经验来确定的；而改进的FMEA 则主要针对历史事件，即那些过去已经实际发生的故障模式进行分析；数据统计来源的不 同导致两者的故障模式覆盖范围、工作量以及分 析工作的针对性明显不同。

第三，两种分析方法都考虑到了故障模式的影响，并根据影响结果来对故障模式进行分类。传统的FMEA，其影响后果分为任务性、安全性、经济性、环境性影响 4 个方面。尽管本文只对改进的 FMEA 进行了经济性分析， 但经过量化处理后，该方法同样能够度量所有的故障影响。

第四，两种分析方法都需要制定出针对故障模式的预防措施。传统 FMEA 要求对所有的故障模式制定预防措施，改进的FMEA 运用经济学中常见的二八律来确定重要故障模式范围，通过集中精力分析这 20% 的重要事件，以相对较少的投入和较短时间实现了较大的产出。

最后，表格在两种分析过程中都占有重要的地位，但表格内容不同，另外，两种分析方法都需要形成最后的分析文件。

通过以上对比，可知，改进的FMEA ，尽管在基本的分析过程框架和一些基本理论术语上与传统 FMEA 存在着“大同”，但在每一分析步骤的细节上，两者都存在着“小异”。正是这些“小异”，明显增强了改进的 FMEA 的可操作性和针对性，降低了分析工作量，并能够在短时间内取得显著效益。可以说，正是这些“小异”使得改进的 FMEA 技术在工业领域很受欢迎，得到了迅速推广。

如果说，应用传统的FMEA 主要目的是为了改进装备的设计过程，制造出合格装备，那么，改进的 FMEA 则是为了保证装备在使用过程中的可靠性，降低装备使用与维护的工作量，提高装备的利用率和管理水平。国外改进的 FMEA 主要应用于复杂装备的使用、维护与管理方面，其中一个最为典型和规范的应用就是用于追究导致不期望发生事件（事故）的故障源（故障模式）。

在美能源部DOE 5000.3A《事故报告和操作信息的处理》[4] 、DOE-NE-STD-1004-92《故障源分析指南》[5] 中，都规定了应用改进的FMEA 追究事故发生的故障源的方法和过程。其目的在于防止同样或者类似故障重复发生。

在大型复杂装备的研制过程中，FMEA 起到了相当重要的作用。但如何在装备的使用与维护过程中运用该技术，国内很少这方面的研究。而在国外，以故障源分析技术为背景的FMEA 改进过程已经获得了广泛应用。借鉴或者采用改进的FMEA 过程，以较少投入获取较大收益，对于不断改进和提高我国装备和装备管理的可靠性和可用性，具有重要意义。

参考文献：

    [1] 徐宗昌. 保障性工程[M]. 北京: 国防工业出版社,2004. 

    [2]Robert J.Latino.Kenneth C.Latino. Root cause analysis;improving perfor- mance for bottom-line results[M],CRC Press,2002.

     [3]Wilson,Paul F.Root cause analysis: a tool for total quality management [M],ASQC Quality Press,1993. 

     [4]DOE-NE-STD-1004-92.ROOT CAUSE ANALYSIS GUIDANCE DOCUMENT,February 1992. 

    [5]DOE Order 5000.3A,Occurrence Re- porting and Processing of Operations Information,U.S.Department of Energy, May 30,1990.

（作者：北京装甲兵工程学院讲师）