专利汇可以提供一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种基于故障机理与域间映射的产品 质量 事故分级方法,具体步骤是:一、建立质量事故大 数据库 ;二、分析质量事故形成机理,确定直接导致质量事故的失效部件及引发该部件失效的主要故障机理与功能-物理域映射关系;三、计算质量事故损失成本;四、建立事故对应扩展故障树并计算事故发生概率;五、建立事故对应的关键质量特性关联树并计算事故可探测度;六、结合企业 风 险偏好计算事故对应的风险系数值;七、根据企业决策确定事故风险等级界限,确定事故的风险等级与风险排序;八、根据计算结果识别产品薄弱环节,协助产品质量改进与事故 预防 。本 发明 弥补了仅将事故损失作为分级依据的不足,在质量管理与风险分析领域有广阔的应用前景。,下面是一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法专利的具体信息内容。
1.一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,提出的基本假设如下:
假设1采集到的用于事故分析的数据真实可靠;
假设2产品内部组件仅具有完好和失效两种状态;
基于上述假设,本发明一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:其实施步骤如下:
步骤1建立质量事故大数据库;
步骤2分析质量事故形成机理,确定直接导致质量事故的失效部件及引发该部件失效的主要故障机理与功能-物理域映射关系;
步骤3计算质量事故损失成本;
步骤4建立事故对应扩展故障树并计算事故发生概率;
步骤5建立事故对应的关键质量特性关联树并计算事故可探测度;
步骤6结合企业风险偏好计算事故对应的风险系数值;
步骤7根据企业决策确定事故风险等级界限,确定事故的风险等级与风险排序;
步骤8根据计算结果识别产品薄弱环节,协助产品质量改进与事故预防;
通过以上步骤,本发明针对不同类别的产品质量事故的分级排序问题,着眼于产品物理结构与故障模式,并充分考虑质量事故的风险特性,从根本上弥补了传统方法中仅将事故损失作为唯一分级依据的不足,也有效地改善了在产品质量改进与事故预防中由于定量依据不足而导致的改进效果差的问题。
2.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤1中所述的“建立质量事故大数据库”,是指从产品全寿命周期中提取能够描述产品质量形成和演化过程的质量数据组成质量事故大数据库;其做法如下:首先将质量事故大数据分为事故形成过程大数据与事故描述大数据,前者又包含质量设计数据、质量形成数据与质量表现数据;其次在智能制造背景下,上述数据能轻易从产品设计部门、制造部门、用户反馈与事故分析第三方获取。
3.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤2中所述的“分析质量事故形成机理,确定直接导致质量事故的失效部件及引发该部件失效的主要故障机理与功能-物理域映射关系”,其分析方法如下:确定失效部件的主要故障机理,是考虑独立故障、共因故障与级联故障后确定所有可能导致该部件失效的故障模式及其逻辑关系;确定功能-物理域映射关系,则是指基于公理化设计中域间映射理论得出产品功能需求到物理结构的对应关系;理清部件功能失效的故障机理与功能-物理映射关系将为后续步骤的顺利进行打下坚实基础。
4.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤3中所述的“计算质量事故损失成本”,其计算方法如下:
将事故后果以经济损失衡量,结合企业财务审计核算得到质量事故损失成本Cqa,表达式为Cqa=CD+CI+βCH,这里CD表示直接成本,CI表示间接成本,β∈(0,1)表示权衡系数,CH表示隐性成本;
具体而言,直接成本CD指质量事故发生时一定会出现的、能在企业账目中方便地查到具体数值的损失成本,表达式为CD=Cdamage+Cmedical+Cfine+Cinsurance;其中,Cdamage表示质量事故导致的一切客观事物毁坏造成的损失,包含事故导致的产品报废、现场设备系统受损、现场堆放的原材料受损、生产环境的修复与重建、自然环境的污染治理等;Cmedical指人员发生伤亡导致的成本,包含伤者的急救、治疗与护理费用、死者的丧葬与抚恤金以及其他善后处理费用;Cfine指因违反相关法律法规导致的政府罚款;Cpremium指因质量事故导致保险公司提高涉事企业保险金导致的成本;
间接成本CI是指某些确实真实存在但不能直接从企业账目中查得的成本;其表达式为CI=Ccapacityloss+Cschedule+Crecruit+Cworktime+CWIP+Csafety;
其中,Ccapacity loss指生产减缓甚至停滞造成的生产能力损失成本;Cschedule指为保证按期交付造成的外包费用与不能按时交货造成的赔偿金等构成的生产计划迟滞成本;Crecruit指聘用临时工代替受伤工人导致的人员招聘费用与岗前培训费用;Cworktime指加班工资与相关员工因受到调查等导致的工作时间浪费造成的成本;CWIP指生产管理带来的成本;Csafety指企业增加防护与监管所致的成本;
权衡系数β∈(0,1)用于描述决策人员对于隐性成本计算的信任与重视程度的系数,当β趋近0时,说明决策者极其不信任计算结果,并且基本不考虑隐性成本对于总损失成本的影响;反之则说明决策者考虑信任计算结果并将隐性成本视为总成本中的重要部分;
隐性成本CH指那些在质量事故发生后难以避免的、无法财务审计中直接或间接计算得出的成本,表达式为CH=Ccustomer+Cbrand value loss,式中Ccustomer表示因客户满意度下降导致产品销售利润减少造成的损失,Cbrand value loss表示质量事故导致企业品牌价值下降造成的损失。
5.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤4中所述的“建立事故对应扩展故障树并计算事故发生概率”,其建立与计算方法如下:
首先将涉及级联故障的组件模块化地计算其失效概率,进而整体的形式参与以质量事故发生为顶事件的故障树建模,最终得到包含独立故障、共因故障与级联故障的扩展故障树,并计算质量事故发生概率Pqa,表达式为
其中Ki为第i个最小割集;n表示最小割集的个数。
6.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤5所述的“建立事故对应的关键质量特性关联树并计算事故可探测度”,其建立和计算方法如下:
首先确定质量事故对应的关键质量特性,并根据域间映射方法建立起关键质量特性关联树,进而结合零件级测试性信息计算质量事故的可探测度Dqa,表达式为
其中wi表示通过模糊决策得到的底层节点归一化权重系数,FDRi为第
i个节点的故障检测率,n表示底层节点个数。
7.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤6中所述的“结合企业风险偏好计算事故对应的风险系数值”,是指通过模糊决策确定企业对不同风险因子的偏好,进而确定事故风险系数值RN,表达式为
为联合加权系数,pi为风险概率系数,表示各风险
因子与其最大接受值之比,wi为归一化偏好权重系数,由模糊决策与专家评审共同确定。
8.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤7中所述的“根据企业决策确定事故风险等级界限,确定事故的风险等级与风险排序”,是指通过咨询企业决策人员同时结合历史事故数据,确定事故风险等级界限的风险因子值并得出对应的风险系数分界线,据此确定特定事故所属的风险等级并根据风险系数值对多个质量事故的事故处理优先顺序进行排列。
9.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:在步骤8中所述的“根据计算结果识别产品薄弱环节,协助产品质量改进与事故预防”,是指根据建立的扩展故障树,计算各底事件对应的条件概率P(X|T)与概率重要度PID,据此确定最可能导致质量事故的根原因,同时通过关键质量特性关联树,确定难以探测其失效的零件,以协助制造商从降低事故发生概率与提高潜在事故可探测性两方面进行质量改进与事故预防;
条件概率P(X|T)的表达式为 其中X与 分别
表示特定底事件及其对立事件,T表示顶事件即质量事故;概率重要度PID的表达式为其中j=1,…,i-1,i+1,…,n。
10.根据权利要求1所述的一种基于故障机理与域间映射的产品质量事故分级方法,其特征在于:该分级方法的使用方法如下:
步骤1从企业设计与制造部门、用户与事故调查第三方处尽可能多地搜集与质量事故与涉事产品质量形成与演化相关的有效数据,进而建立质量事故大数据库;
步骤2考虑独立故障、共因故障与级联故障模式,并结合域间映射理论得出的产品功能需求到物理结构的对应关系,确定质量事故发生机理;
步骤3结合企业财务审计估算质量事故损失成本;
步骤4根据事故机理建立对应的扩展故障树并计算事故发生概率;
步骤5根据事故机理建立对应的关键质量特性关联树并计算潜在事故可探测度;
步骤6确定企业风险偏好,根据各风险因子值确定事故的风险系数;
步骤7结合企业决策与历史数据,确定质量事故风险等级对应的风险系数界限,并确定事故风险等级与排序;
步骤8根据风险因子与风险系数的计算结果,提供产品质量改进与事故预防的定量建议。
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