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1、毕业论文（设计）外文文献翻译系部：经济管理专业：物流管理学号：0942807118姓名：陈伟鑫指导老师：李金艳江苏科技大学2013年6月2日风险失效模式方法的风险评估和效果分析：文献综述Hu-Chen Liu a, Long Liub, , Nan Liu cA东京技术学院工业工程与管理学系，日本东京B同济大学设计和创新学院，中国上海C重庆交通大学管理学院摘要：失效模式与效应分析FMEA是一种风险评估工具，用来减少系统，过程，设计或服务中潜在的失效，已被广泛应 用于工业中。传统的方法风险优先数RPN由于许多缺陷已被批评，该论文提出了各种风险优先级模型来提高FMEA的 效果。过去没有这方面的研究
2、课题。本研究中，我们参考了 1992年至2012年间的75份国际刊物上关于FMEA的资料， 并根据克服传统方法风险优先数RPN缺陷的方法进行分类。本论文的目的是强调3个 问题：1哪种缺陷最值得关注？2哪种方法最受欢迎？3方法是否有不足的地方？这些问题的答案能告诉我们现在的研究趋势和未来研究的最佳方向，从而更进一步明确传统FMEA的缺陷。关键词：可靠度管理；失效模式和效果分析；风险评估；风险优先数引言：该论文的目的：观察传统方法的缺陷，确定失效模式与效应分析最值得关注的问题。描述FMEA 使用的方法，找到最流行的方法。评估FMEA方法，检查方法有无不充分性。该论文不仅提供了优于传 统风险优先数方
3、法的可替代方法，还帮助研究人员和风险分析师有效地应用FMEA。该论文还强调了最 近的趋势和研究方向。2.1传统的FMEA为分析某个特定的产品或系统，首先该成立执行FMEA的跨职能团队。第一步是通过系统化的头脑 风暴确定所有潜在的产品或系统失效模式。之后再对这些失效模式进行临界分析，考虑风险因素：失 效发生可能性（0），失效严重性（S），检测不到失效的可能性（D）。FMEA的目的是将失效模式进行 排序从而给最严重的风险项目的资源加以限制。总的来说，纠正措施参考的失效模式的顺序是由RPN 值决定的，RPN的计算是失效的可能性0 x严重性S x检测失效可能性D。为得到一个潜在的失效模 式的RPN值，
4、3个风险因素的评估是通过表1-3中的10分制来打分的。RPN值越高，风险出现的可能 性越大。参考RPN值，可给失效模式排序，然后对高风险的失效模式优先采取适当措施。采取纠正措 施后，要重新计算RPN值，检查风险是否降低，和采取的措施的效率。2.2FMEA的缺陷传统的FMEA已被证明是系统，设计，程序或服务方面的重要的早期预防措施之一，能防止失效或 错误的发生。但是传统的RPN方法由于各种原因在文献中被广泛批评，FMEA的所有缺陷在附件1中汇 总。3.1多准则法Franceschini and Galetto （2001）提供了一种多准则决策法MCDM工具来计算FMEA中失效的风险 优先顺序，该
5、工具能处理设计团队提供的信息，信息也以定性尺度来提供，不需要进行人工数值转换。 该方法将每个决策准则作为可选择的模糊子集。对选择的模糊子集的每个准则进行综合评估后，失效 模式的最大风险优先代码RPC就确定了。如果2个或更多失效模式具有相同的RPC值，就会进行更为 详细的选择来确定相对排序。3.2综合方法Zhang and Chu （2011）描述了一种以模糊的风险优先法为基础的方法，用于不确定的失效分析 与加权最小平方法的结合，叫做不精确法（MOI）和部分排序法。在该研究中，FMEA组的决策人员使 用多粒度语言来进行评价；引用模糊的加权最小平方法来进行总体判断，从而形成组员的一致评价； 在这基
6、础上，MOI与非线性规划模型合并一起用来计算模糊RPN值；在模糊偏好关系的基础上，采用 半序方法，根据模糊RPN值来进行失效模式的最终排序。Abdelgawad and Fayek （2010）将FMEA的应用拓展到建筑方面的风险管理，将模糊失效模式分析 与模糊层次分析法结合使用。研究中，严重性S指的是影响，分3个方面：成本影响CI，时间影响 TI，和范围/质量影响SI。模糊层次分析法集合了 CI,TI和SI，叫做聚合影响AI。基于失效可能性O 值和检测失效可能性D值，以及计算出的综合影响AI值，通过FMEA专家系统来分析风险因素并将不 同风险排序。此外，一种软件风险临界分析仪RCA也被开发用
7、来应用该方法。4.1最受欢迎方法研究发现众多方法中，最被频繁应用于FMEA的方法为综合影响方法AI，记载中占40%。其次是多 准则决策法MCDM，共有18份文献记载，占22.5%。4.2风险因素的衡量方法文献中常被指出的传统FMEA的缺陷是O,S,和D的相关重要性未被考虑进去。45份文献(占 60%)提出了主观衡量法和客观衡量法。因此，有必要研究文献中使用的衡量方法。总体来说， 衡量方法分为3类：主观衡量法，客观衡量法和结合衡量法(Wang, Jing, Zhang, & Zhao, 2009a)。文献中有关于主观衡量法和客观衡量法被用于FMEA风险因素的衡量，但是关于综合衡量法的文 献记载很
8、少，综合衡量法正逐渐被应用于评估体系，如社会系统，能源系统，和生态系统。5.总结和对未来研究的建议由于传统的失效模式分析的缺陷和风险因素的不确定性，人们想出许多风险优先级模型用来给失 效模式进行排序从而得出精确并稳健的风险评估。该论文能提供的风险失效模式相关的文献对该领域 的研究有帮助。首先，观察到传统的FMEA是基于风险优先数RPN，这不够足以准确地对失效模式进行排序。文献 中描述的或关注的缺点可被当作风险因素和RPN相关问题。比如，3个因素O,S,D的相对重要性未被考 虑到；O,S,D的不同组合会得出相同的RPN值；以及3个因素很难进行精确预估。第二，研究发现人们相出了很多方法来克服传统F
9、MEA的缺点。这些方法能解决传统方法的问题。 如模糊规则库系统是最受欢迎的方法，其次是灰色理论，成本分析模型，层次分析法和线性规划。第三，基于模糊规则的方法提高了故障危害度分析的精确度。但实际运用仍然有疑问，因为模糊模 型中的困难，如很难确定很多模糊规则和隶属度函数。该论文系统地对现有的使用不同方法文献进行分类来提高FMEA的作用，并给未来的研究提供了方 向，从而进一步解决传统FMEA的缺陷。对未来的研究的主要建议如下：有必要将风险因素分割来降低其模糊性，并在确定失效模式的风险优先级的过程中增加其它风险因 素。比如将严重性分为3个次要危险性的因素，破坏，生产和维修成本(Zammori and
10、Gabbrielli (2011)， 预期成本也曾被考虑过Braglia (2000)。对风险因素权重的适当评估在危害性分析中起着重要作用，因为其会影响失效模式的排序。但是， 人们使用最多的却是主观权重和层次分析法AHP，因为其较容易，有弹性的，需要较少认知技能。在 FMEA的风险评估中应该应用客观和组合权重方法，因为其在决策者的前提下客观地评估相对重要性。多准则决策方法MCDA是使用第二多的方法。这是一种趋势，使用不只一种MCDM模型来提高风险 评估的功效和实证效度。最近的文献也表明使用趋势朝向使用综合方法(如层次分析法与其它模型 结合使用)，才能使合并效果最大化。只要风险因素的选择，加权法
11、和风险优先方法是适当的并适合具体风险评估的，在不同行业中进 行系统，程序，设计和服务的安全和可靠性分析中，FMEA就会成为更有效和功能更强大的工具。附表1FMEA主要缺点:缺点文献页码不考虑S、0、D相对重要度Wang et al. (2009b), Chin et al. (2009a, 2009b), Liu et al. (2011, 2012), Gargama and Chaturvedi (2011), Kutlu and Ekmekeioglu (2012), Zhang and Chu (2011), Yang et al. (2008), Braglia et al. (20
12、03a, 2003b), Sharma et al. (2005, 2007a, 2007b, 2007c, 2007d, 2008a, 2008b, 2008c), Sharma and Sharma (2012, 2010), Chang and Cheng (2011, 2010), Chang and Wen (2010), Chang et al. (2010, 1999, 2001), Seyed- Hosseini et al. (2006), Tay and Lim (2010, 2006a), Keskin and Zkan (2009), Pillay and Wang (
13、2003), Bowles and Pelaez (1995), von Ahsen (2008), Carmignani (2009), Xiao et al. (2011), Franceschini and Galetto (2001), Nepal et al. (2008), Sankar and Prabhu (2001), Zammori and Gabbrielli (2011), Abdelgawad and Fayek (2010), Shahin (2004), Puente et al. (2002), Garcia et al. (2005), Chang and S
14、un (2009)45不同的S0D得到的RPN值相同，但隐 藏的影响不一样Wang et al. (2009b), Chin et al. (2009a, 2009b), Liu et al. (2011, 2012), Gargama and Chaturvedi (2011), Kutlu and Ekmekeioglu (2012), Zhang and Chu (2011), Yang et al. (2008), Braglia et al. (2003b), Sharma et al. (2005, 2007a, 2007b, 2007c, 2007d, 2008a, 2008b,
15、 2008c), Sharma and Sharma (2012, 2010), Tay and Lim (2010, 2006a), Keskin and Zkan (2009), Pillay and Wang (2003), Chen (2007), von Ahsen (2008), Carmignani (2009), Franceschini and Galetto (2001), Chang et al. (1999, 2001), Shahin (2004), Puente et al. (2002), Chang and Sun (2009)33这三个风险因素难以精确评价Wa
16、ng et al. (2009b), Chin et al. (2009a, 2009b), Liu et al. (2011, 2012), Gargama and Chaturvedi (2011), Kutlu and Ekmekeioglu (2012), Yang et al. (2008), Braglia et al. (2003a, 2003b), Sharma et al. (2005), Chang et al. (2010), Xu et al. (2002), Braglia (2000), Yang et al. (2011), Chen and Ko (2009a, 2009b), Zammori and Gabbrielli(2011), Abdelgawad and Fayek (2010), Garcia e
