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控制图为什么能够发现失控?
假设你是一位质量工程师，在使用SPC控制图控制你们的生产过程。某一天，当你发现控制图失控的时候，你要求停线调查原因、隔离产品，那么你很可能将遭受到来自生产部门和销售部门的质疑和压力：你凭什么让我们停线？你凭什么不让我们交付？你凭什么说超过了那两条控制限过程就有问题？
这时你就需要拿出你掌握的底层逻辑，即控制图的理论依据来了，否则，就不能说服他们。
我们先来看一下控制图的第一条判异准则：当有一点超过中心线上、下3个标准差的控制限。
在绝大多数制造过程中，如果特性值的影响因素有若干，且没有一个是起主导作用的，这些特性数据就会符合或者大致符合正态分布，这是一个经过大量实践证明了的客观规律，如下图所示，它是一个概率分布图。正态分布中，位于均值μ两侧各3个σ以外的概率为（1-99.73%)=0.27%。
在常规控制图的均值-极差控制图中，以中心线上、下3倍子组均值标准差为均值图的上、下控制限，如下图所示。均值图中的点代表子组的均值，根据中心极限定理，它们之间也符合正态分布，而且会比单值更加符合。根据正态分布的规律可知，在过程稳定受控（也叫统计受控）的状态下，出现一个数据点超过控制限的概率仅为0.27%，反之，如果出现的概率超过0.27%，则说明该生产过程不稳定，即失控。
换种说法就是，如果过程稳定受控，平均1/0.0027≈370个点中才有一个点超出控制限，这是一个妥妥的小概率事件！小概率事件的发生概率很小，它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的，在这里的“多次”，就是370次以上。那么，一旦我们真的发现有点超过了控制限，首先应当问：上次有点超过控制限到这一次，是经历了多久？如果两次相隔达不到370个点以上，那么就说明过程已经失控了。
在未达到小概率事件出现的机会之前就出现了，说明过程原来的稳定状态已经被一种起主导作用的原因破坏了，这个原因叫做特殊原因，我们应当停下生产线来找到这个原因，否则就会出现批量的不良品。
我们近些年中每年动不动就会遭遇百年不遇的暴雨、洪灾、干旱，而百年不遇本来就是一个小概率，为什么近几年每年都会发生呢？这是因为存在了特殊原因，使得我们这个星球上的大气系统变得不再稳定，这个特殊原因就是气候变暖！类似的社会生活中的例子可以举出很多。
我们再看一下准则5：连续3个点中，有2个位于中心线同侧2倍标准差以外。
按照正态分布的概率密度分布规律，一个点出现在中心线一侧2标准差以外的概率为:P(X>μ+2σ)=1-P(X≤μ+2σ)=1-0.9772=0.0228，P(X<μ-2σ)=0.0228，则连续3个点中有2个点位于中心线同侧2标准差以外的概率应：
这更是一个小概率事件！
总之，在常规控制图中，我们基于大多数稳定的制造过程数据符合或接近正态分布这一客观规律，做一个过程稳定的假设，即过程数据符合正态分布，一旦出现不符合正态分布的情况，我们就判定这个过程失控了，就必须停止生产，找出导致失控的特殊原因。
这就是为什么控制图能够发现失控的底层逻辑，即它的理论基础。 收起阅读 »
这时你就需要拿出你掌握的底层逻辑，即控制图的理论依据来了，否则，就不能说服他们。
我们先来看一下控制图的第一条判异准则：当有一点超过中心线上、下3个标准差的控制限。
在绝大多数制造过程中，如果特性值的影响因素有若干，且没有一个是起主导作用的，这些特性数据就会符合或者大致符合正态分布，这是一个经过大量实践证明了的客观规律，如下图所示，它是一个概率分布图。正态分布中，位于均值μ两侧各3个σ以外的概率为（1-99.73%)=0.27%。
在常规控制图的均值-极差控制图中，以中心线上、下3倍子组均值标准差为均值图的上、下控制限，如下图所示。均值图中的点代表子组的均值，根据中心极限定理，它们之间也符合正态分布，而且会比单值更加符合。根据正态分布的规律可知，在过程稳定受控（也叫统计受控）的状态下，出现一个数据点超过控制限的概率仅为0.27%，反之，如果出现的概率超过0.27%，则说明该生产过程不稳定，即失控。
换种说法就是，如果过程稳定受控，平均1/0.0027≈370个点中才有一个点超出控制限，这是一个妥妥的小概率事件！小概率事件的发生概率很小，它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的，在这里的“多次”，就是370次以上。那么，一旦我们真的发现有点超过了控制限，首先应当问：上次有点超过控制限到这一次，是经历了多久？如果两次相隔达不到370个点以上，那么就说明过程已经失控了。
在未达到小概率事件出现的机会之前就出现了，说明过程原来的稳定状态已经被一种起主导作用的原因破坏了，这个原因叫做特殊原因，我们应当停下生产线来找到这个原因，否则就会出现批量的不良品。
我们近些年中每年动不动就会遭遇百年不遇的暴雨、洪灾、干旱，而百年不遇本来就是一个小概率，为什么近几年每年都会发生呢？这是因为存在了特殊原因，使得我们这个星球上的大气系统变得不再稳定，这个特殊原因就是气候变暖！类似的社会生活中的例子可以举出很多。
我们再看一下准则5：连续3个点中，有2个位于中心线同侧2倍标准差以外。
按照正态分布的概率密度分布规律，一个点出现在中心线一侧2标准差以外的概率为:P(X>μ+2σ)=1-P(X≤μ+2σ)=1-0.9772=0.0228，P(X<μ-2σ)=0.0228，则连续3个点中有2个点位于中心线同侧2标准差以外的概率应：
这更是一个小概率事件！
总之，在常规控制图中，我们基于大多数稳定的制造过程数据符合或接近正态分布这一客观规律，做一个过程稳定的假设，即过程数据符合正态分布，一旦出现不符合正态分布的情况，我们就判定这个过程失控了，就必须停止生产，找出导致失控的特殊原因。
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Sun Torque | 螺栓的选型及拧紧，在汽车上怎么装配？
Sun Torque重新定义螺栓拧紧新方式--智能扭矩系统，今天这篇文章和大家分享在汽车的装配上，如何选择螺栓与拧紧。
一、关于螺栓拧紧的力学分析
在螺栓拧紧过程中，螺栓受到拉伸力的作用拉伸变形，与连接件在螺纹紧固件作用下相互挤压，二者受到的力大小相等，方向相反。
此时螺栓施加给被连接件的作用力被称为螺栓的轴向预紧力。在螺栓被拧紧的过程中，力的变化分为几个阶段。首先是在螺栓头部与被紧固件未接触时，此时压紧力为0，扭矩很小。
当螺栓头部与被紧固件贴合后，继续拧紧，此时压紧力与扭矩逐渐增大。继续拧紧，压紧力与扭矩不会继续增大，但是螺栓会达到它的屈服点。达到屈服点后继续拧紧，压紧力与扭矩会减小，螺栓可能会发生变形断裂等现象。图1为螺栓连接示意图，图2为螺栓受力示意图。
二、关于螺栓的选用
1、螺栓选用原则
(1)优先原则
螺栓选用优先等级分为四级，在满足设计需求的情况下，优先选用现生产在用的标准件，见表1。
(2)通用化原则
在前期设计过程中，减少新型号螺栓的开发与使用。新开发螺栓时，不选用标准中不推荐的、以及不常用的螺栓。尤其是在底盘工段，如后桥分装、前组件分装，制动硬管排布等物料装配时候，尽量减少和压缩螺栓品种和规格，以提高作业人员的装配效率和降低作业出错率。
(3)可靠性原则
对于选用的螺栓，保证在正常工况下，不会出现异常情况，尤其在制动系统、悬架系统、转向系统等关键部位。螺栓连接失效产生的原因有大致以下几个方面，图3为螺栓失效情况示意图。
1)松弛。①螺栓/螺母无倒转(装配点漆标记不变)时产生的松弛，扭矩衰减失效。②螺栓/螺母有倒转(装配点漆标记错位)时产生的松弛，松脱失效。
2)氢脆：紧固件在生产过程中，表面吸收了H原子，当紧固件拧紧时，氢朝着应力集中部分转移， 引起压力增高到超过基体金属的强度并产生微小的表面破裂，氢特别活跃并很快渗入到新形成的裂纹中去，直到紧固件断裂。
3)疲劳。
4)扭矩过大。
(4)适用、节约原则
充分利用标准件的性能，在满足设计功能、产品质量的前提下，合理选择标准件的尺寸、性能等指标。
2、螺栓头部结构选择
以下为螺栓头部选择;
(1)M10 及以上螺栓：六角法兰面+平垫圈> 六角法兰面>六角头+平垫圈，不使用弹垫圈;
(2)M6-M8 螺栓：六角头+平垫片+弹垫圈≥六角法兰面>六角头+平垫圈。
3、螺栓螺距的选择
细牙螺栓的防松效果强于粗牙螺栓。
4、螺栓材料的选择
结合使用的紧固件及其材质，表2为螺栓材质选用表。
在实际使用过程中，需注意零部件的材质，在满足工作条件的情况下，紧固件的材质性能，如表面硬度、强度等应不大于零部件。
5、栓强度等级选择
针对车辆装配及后期的维修，螺栓可能需要经过反复的拆装和各式安装扭矩法，因此螺栓强度的合理选择至关重要，直接影响螺栓装配后的表面状况和螺纹精度。表3为螺栓强度选择表。
6、螺栓表面处理方式选择
(1)涂油防锈：焊接用螺母、螺。
(2)电镀：适用于焊接用螺柱、性能等级不大于8.8级的螺栓及8级的螺母、盖型螺母、车轮螺母。
(3)达克罗：适用于性能等级大于8.8级的螺栓及8级的螺母、外观件。其中锌铝铬涂层用于非乘用车用，锌铝涂层用于环保型、乘用车。
三、关于螺纹连接的防松方式
螺纹连接防松的根本方法是防止螺纹副相对转动。按其原理可分为摩擦防松、机械防松、铆冲防松等。
(1)铆冲防松：铆钉铆接、点焊等;
(2)摩擦防松：包括双螺母、弹簧垫圈、锁紧螺母、齿形锁紧垫圈等;
(3)机械防松：包括开口销与开槽螺母、止动垫圈、串联钢丝等。
(4)螺纹粘结剂防松：在螺纹表面涂环氧树脂、 厌氧胶等粘接剂，主要是增大松动扭矩。
(5)耐落螺钉：一般用于门锁处。
SunTorque重新定义螺栓拧紧新方式 | 设计理念
1.实时数据：系统自动读取校验、施加等实时数据，超出范围自动报错。
2.提高效率：操作、质检等多人多权限协同操作，减少等待。
3.无纸办公：所有数据自动记录，电子存档，准确可靠，追溯方便。
4.集中管理：集中管理，定检、报修、使用全部规范操作。
5.无缝对接：上对接软件系统MES，下对接扳手，操作上没有距离。
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一、关于螺栓拧紧的力学分析
在螺栓拧紧过程中，螺栓受到拉伸力的作用拉伸变形，与连接件在螺纹紧固件作用下相互挤压，二者受到的力大小相等，方向相反。
此时螺栓施加给被连接件的作用力被称为螺栓的轴向预紧力。在螺栓被拧紧的过程中，力的变化分为几个阶段。首先是在螺栓头部与被紧固件未接触时，此时压紧力为0，扭矩很小。
当螺栓头部与被紧固件贴合后，继续拧紧，此时压紧力与扭矩逐渐增大。继续拧紧，压紧力与扭矩不会继续增大，但是螺栓会达到它的屈服点。达到屈服点后继续拧紧，压紧力与扭矩会减小，螺栓可能会发生变形断裂等现象。图1为螺栓连接示意图，图2为螺栓受力示意图。
二、关于螺栓的选用
1、螺栓选用原则
(1)优先原则
螺栓选用优先等级分为四级，在满足设计需求的情况下，优先选用现生产在用的标准件，见表1。
(2)通用化原则
在前期设计过程中，减少新型号螺栓的开发与使用。新开发螺栓时，不选用标准中不推荐的、以及不常用的螺栓。尤其是在底盘工段，如后桥分装、前组件分装，制动硬管排布等物料装配时候，尽量减少和压缩螺栓品种和规格，以提高作业人员的装配效率和降低作业出错率。
(3)可靠性原则
对于选用的螺栓，保证在正常工况下，不会出现异常情况，尤其在制动系统、悬架系统、转向系统等关键部位。螺栓连接失效产生的原因有大致以下几个方面，图3为螺栓失效情况示意图。
1)松弛。①螺栓/螺母无倒转(装配点漆标记不变)时产生的松弛，扭矩衰减失效。②螺栓/螺母有倒转(装配点漆标记错位)时产生的松弛，松脱失效。
2)氢脆：紧固件在生产过程中，表面吸收了H原子，当紧固件拧紧时，氢朝着应力集中部分转移， 引起压力增高到超过基体金属的强度并产生微小的表面破裂，氢特别活跃并很快渗入到新形成的裂纹中去，直到紧固件断裂。
3)疲劳。
4)扭矩过大。
(4)适用、节约原则
充分利用标准件的性能，在满足设计功能、产品质量的前提下，合理选择标准件的尺寸、性能等指标。
2、螺栓头部结构选择
以下为螺栓头部选择;
(1)M10 及以上螺栓：六角法兰面+平垫圈> 六角法兰面>六角头+平垫圈，不使用弹垫圈;
(2)M6-M8 螺栓：六角头+平垫片+弹垫圈≥六角法兰面>六角头+平垫圈。
3、螺栓螺距的选择
细牙螺栓的防松效果强于粗牙螺栓。
4、螺栓材料的选择
结合使用的紧固件及其材质，表2为螺栓材质选用表。
在实际使用过程中，需注意零部件的材质，在满足工作条件的情况下，紧固件的材质性能，如表面硬度、强度等应不大于零部件。
5、栓强度等级选择
针对车辆装配及后期的维修，螺栓可能需要经过反复的拆装和各式安装扭矩法，因此螺栓强度的合理选择至关重要，直接影响螺栓装配后的表面状况和螺纹精度。表3为螺栓强度选择表。
6、螺栓表面处理方式选择
(1)涂油防锈：焊接用螺母、螺。
(2)电镀：适用于焊接用螺柱、性能等级不大于8.8级的螺栓及8级的螺母、盖型螺母、车轮螺母。
(3)达克罗：适用于性能等级大于8.8级的螺栓及8级的螺母、外观件。其中锌铝铬涂层用于非乘用车用，锌铝涂层用于环保型、乘用车。
三、关于螺纹连接的防松方式
螺纹连接防松的根本方法是防止螺纹副相对转动。按其原理可分为摩擦防松、机械防松、铆冲防松等。
(1)铆冲防松：铆钉铆接、点焊等;
(2)摩擦防松：包括双螺母、弹簧垫圈、锁紧螺母、齿形锁紧垫圈等;
(3)机械防松：包括开口销与开槽螺母、止动垫圈、串联钢丝等。
(4)螺纹粘结剂防松：在螺纹表面涂环氧树脂、 厌氧胶等粘接剂，主要是增大松动扭矩。
(5)耐落螺钉：一般用于门锁处。
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1.实时数据：系统自动读取校验、施加等实时数据，超出范围自动报错。
2.提高效率：操作、质检等多人多权限协同操作，减少等待。
3.无纸办公：所有数据自动记录，电子存档，准确可靠，追溯方便。
4.集中管理：集中管理，定检、报修、使用全部规范操作。
5.无缝对接：上对接软件系统MES，下对接扳手，操作上没有距离。
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FMEA软件——关于可靠性的几种不同类型的问题！
我们总是会说：某某公司的东西“好用”；某某公司的产品“质量好”；也会常常抱怨某某系统“不稳定”；某某公司的产品“不可靠”；某产品或者部件 “容易坏” ；某某品牌的东西“保养麻烦”。这些问题用户或者管理人员一般都会把他们简单归集为“质量问题”、 “可靠性问题”或者“隐含需求”。但是严格追溯起来，这些问题其实往往属于好几个不同类型的问题。技术人员有必须先科学的对问题分类，才能在问题发生的阶段去专题解决问题。今天SunFMEA与大家一些学习，关于可靠性常见的几类问题，只要找到问题根源才能对症下药。
1、可靠性
可靠性指产品在规定条件下和规定时间区间内完成功能的能力。这是国家标准中给出的定义。标准的作用是用来衡量一个产品的好坏。那么怎么如何评价一个产品可靠性的好坏呢？这就需要对这个定义进行度量。
一般来说“规定条件下”是恒定不变且长期保持的，是不具备度量条件的。首先一个产品的“功能”基本完整才可能被视为可用的产品，也不具备度量条件。因此可度量的就只剩下“时间”和“能力“。而能力是个很宽泛的概念，比较通行的度量的能力的办法就是”概率“。因此这个定义可以近似等效为：“在固定条件下和规定时间区间内保持功能完好的概率”或者”在固定条件下所有产品平均保持功能完好所持续的时间 （失效概率为50%）“。
这就引出了衡量可靠性的两个参数：失效概率“和”平均无故障时间“。且这两个参数是互为相反数。值得注意的是，如果“规定条件”发生变化，是允许可靠性下降的，但下降的趋势也是可靠性设计的需要关注指标。
2、可用性
我们经常会听到客户抱怨你的设备不稳定、不好用、不方便等等。用户最终会抱怨是设备不可靠，不稳定。其实准确的说这些都是可用性问题。
可用性的定义是：在要求的外部资源得到保证的前提下，产品在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力。它是产品可靠性、维修性和维修保障性的综合反映。因此可用性是包含了可靠性的。
可用性与可靠性的关联在于都必须考虑设备的应用环境。但是可靠性更关注的是在这个环境中能用多久（用概率表现的时间），而可用性则反应的是能不能用？能不能用好？以及能不能达到用户的期望？可用性需要考虑客户在合理的使用条件下能完全正常的工作。比如笔记本电脑，显然是可能被用户带出国，那么笔记本电脑在不同国家的电网的额定电压条件下能否正常工作就是一个重要的可用性指标；台式电脑基本就不需要考虑这种问题。埋在地下的电缆，显然有必要考虑被老鼠啃食的问题。这些都是可用性问题。而可靠性一般只用考虑额定条件下的使用时间，兼顾非正常条件下的降效指标即可。
比如说某个设备的操作员突然由一个男士变成一个女士，设备由于没有考虑到操作员的身高和力量的差异，导致女士操作的频次比男士低很多，而引起系统的运行效率下降，我们可以据此就认为设备的可用性不好。但是由于女士操作的频次下降却很可能使设备的可靠性提高了。
再举个例子，某个产品标称值为额定电压12，输入电压范围为10V～15V，平均无故障时间（MTBF）为3000小时。那么它隐含的意义是期望在12V条件下工作3000小时，其失效概率低于50%（估算值）。并没有保证客户在输入15V条件下也能持续工作3000小时。当然这个参数在实际中也不会差距太大（主要与产品寿命分布有关）。但如果产品提供者和使用者没有就这个问题沟通清楚的话，会给双方都带来很大的困扰。这就不再是可靠性问题而变成一个可用性的问题了：“用户实际需要的供电模式是什么？”
3、安全性
很显然，在相同条件下更可靠的设备也更安全。但是安全性与可靠性依然是两个不同的概念，有时候甚至是矛盾的。举例来说：核电站的要求的失效概率达到10-8～10-9以上（SIL5级）。这样的标准要求如果换算成MTBF，没有任何一个电子设备有可能达到这样的指标。但通过多个电子设备的并联、冗余、监视、保护等措施达到这一标准却是可能的。而新增加的这些保护、冗余等设备事实上会降低整个核电站的平均无故障时间。
为了解决安全性与可靠性的矛盾，许多应用场景会定义不同等级条件下的可靠性指标。比如地铁车辆的规定：发生A类故障（人身安全事故）的MTBF大于1百万小时、发生B类故障（停止运营）的MTBF大于10万小时；发生C类故障（更换维修）的MTBF大于1万小时。 收起阅读 »
1、可靠性
可靠性指产品在规定条件下和规定时间区间内完成功能的能力。这是国家标准中给出的定义。标准的作用是用来衡量一个产品的好坏。那么怎么如何评价一个产品可靠性的好坏呢？这就需要对这个定义进行度量。
一般来说“规定条件下”是恒定不变且长期保持的，是不具备度量条件的。首先一个产品的“功能”基本完整才可能被视为可用的产品，也不具备度量条件。因此可度量的就只剩下“时间”和“能力“。而能力是个很宽泛的概念，比较通行的度量的能力的办法就是”概率“。因此这个定义可以近似等效为：“在固定条件下和规定时间区间内保持功能完好的概率”或者”在固定条件下所有产品平均保持功能完好所持续的时间 （失效概率为50%）“。
这就引出了衡量可靠性的两个参数：失效概率“和”平均无故障时间“。且这两个参数是互为相反数。值得注意的是，如果“规定条件”发生变化，是允许可靠性下降的，但下降的趋势也是可靠性设计的需要关注指标。
2、可用性
我们经常会听到客户抱怨你的设备不稳定、不好用、不方便等等。用户最终会抱怨是设备不可靠，不稳定。其实准确的说这些都是可用性问题。
可用性的定义是：在要求的外部资源得到保证的前提下，产品在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力。它是产品可靠性、维修性和维修保障性的综合反映。因此可用性是包含了可靠性的。
可用性与可靠性的关联在于都必须考虑设备的应用环境。但是可靠性更关注的是在这个环境中能用多久（用概率表现的时间），而可用性则反应的是能不能用？能不能用好？以及能不能达到用户的期望？可用性需要考虑客户在合理的使用条件下能完全正常的工作。比如笔记本电脑，显然是可能被用户带出国，那么笔记本电脑在不同国家的电网的额定电压条件下能否正常工作就是一个重要的可用性指标；台式电脑基本就不需要考虑这种问题。埋在地下的电缆，显然有必要考虑被老鼠啃食的问题。这些都是可用性问题。而可靠性一般只用考虑额定条件下的使用时间，兼顾非正常条件下的降效指标即可。
比如说某个设备的操作员突然由一个男士变成一个女士，设备由于没有考虑到操作员的身高和力量的差异，导致女士操作的频次比男士低很多，而引起系统的运行效率下降，我们可以据此就认为设备的可用性不好。但是由于女士操作的频次下降却很可能使设备的可靠性提高了。
再举个例子，某个产品标称值为额定电压12，输入电压范围为10V～15V，平均无故障时间（MTBF）为3000小时。那么它隐含的意义是期望在12V条件下工作3000小时，其失效概率低于50%（估算值）。并没有保证客户在输入15V条件下也能持续工作3000小时。当然这个参数在实际中也不会差距太大（主要与产品寿命分布有关）。但如果产品提供者和使用者没有就这个问题沟通清楚的话，会给双方都带来很大的困扰。这就不再是可靠性问题而变成一个可用性的问题了：“用户实际需要的供电模式是什么？”
3、安全性
很显然，在相同条件下更可靠的设备也更安全。但是安全性与可靠性依然是两个不同的概念，有时候甚至是矛盾的。举例来说：核电站的要求的失效概率达到10-8～10-9以上（SIL5级）。这样的标准要求如果换算成MTBF，没有任何一个电子设备有可能达到这样的指标。但通过多个电子设备的并联、冗余、监视、保护等措施达到这一标准却是可能的。而新增加的这些保护、冗余等设备事实上会降低整个核电站的平均无故障时间。
为了解决安全性与可靠性的矛盾，许多应用场景会定义不同等级条件下的可靠性指标。比如地铁车辆的规定：发生A类故障（人身安全事故）的MTBF大于1百万小时、发生B类故障（停止运营）的MTBF大于10万小时；发生C类故障（更换维修）的MTBF大于1万小时。 收起阅读 »
Daily work 17/11/2022
每月一次的管理层月度会议，我像往常一样，按照自己的框架和逻辑汇报上个月部门工作和各项指标情况。会后BU Head建议其他部门学习我的方式，对自己部门的工作，先有一个框架，然后对每个框架的一些内容做报告，完成情况，待完成情况等。个人觉得其他部门工作汇报完成后，确实看不出部门工作的内容框架和当前的状态。
结构性思维是我们应该具备的一种思维，特别当你作为一个部门的负责人之后，怎么样使部门高效的运转，首先应该对部门的工作内容有一个框架，对每一块的内容进行管理，关注重点的模块，其他模块看指标。这个能使自己部门的工作有效运行，而且在掌握之中。就像玩游戏一样，先要设定一个游戏规则，然后大家都在游戏规则内玩。。在公司马上会推行我设定的异常管理方案，方案的形成也是一样，我设定了一个框架，每个人/部门按设定的规则执行，能使公司在异常处理这一块高效运转。 收起阅读 »
结构性思维是我们应该具备的一种思维，特别当你作为一个部门的负责人之后，怎么样使部门高效的运转，首先应该对部门的工作内容有一个框架，对每一块的内容进行管理，关注重点的模块，其他模块看指标。这个能使自己部门的工作有效运行，而且在掌握之中。就像玩游戏一样，先要设定一个游戏规则，然后大家都在游戏规则内玩。。在公司马上会推行我设定的异常管理方案，方案的形成也是一样，我设定了一个框架，每个人/部门按设定的规则执行，能使公司在异常处理这一块高效运转。 收起阅读 »
一个均值-极差控图子组大小的问题
这是一个来自6SQ品质论坛的问题，原问题是：当每个子组内包含2个样本，共40个子组时，均值控制图上只有一个点超出控制限；当每个子组内包含3个样本，共27个子组时，均值控制图上反而有4个点超出控制限。这是为什么？
下面是我的回答，并在此基础上展开说明如何确定子组的大小。
这是SPC控制图的一个最基本的概念之一。在均值-极差图中，子组越大，则均值上下控制限之间越窄，也就是说，均值控制图越灵敏。这是因为，均值图的控制限公式为：总均值加/减3倍的均值标准差，即：
根据中心极限定理，均值标准差等于单值的标准差除以子组大小n的平方根，
也就是说，子组越大，则均值的标准差就越小，由此计算出来的均值上下限间就越窄。因此，每个子组抽样越多，即子组越大，则均值图上超出控制限的点会越多。
如果使用平均极差来计算控制限，我们可以发现A2这个系数也会随着子组大小的增加而减小。
子组的极差的大小，从理论上来讲，会随着子组大小的增加而增加，但是当子组中样本的数量大于9后，用极差来估计过程标准差时就不准确了，应当使用子组的标准差S来估计了。下图列出了不同子组大小之下，用子组的平均极差和平均标准差来估计过程标准差时的差异。
而当子组在9以下时，极差随子组大小的变化并没有那么明显，特别是当过程处于稳定的状态时候。
由此可见，控制图的抽样方案不同，它发现过程变差的灵敏度也会不同，子组到底应当多大呢？
这要根据你所要控制的过程的能力的大小和对控制图所期望的功效来确定。
我们用6倍的过程标准差定义过程能力（注意：不是过程能力指数CPK）。过程能力越高，说明过程的变差越小，就需要越多的样本才能发现它的变差，反之，过程能力越低，只需要较少的样本就可以探测到过程变差了。打个比方，这就好比是一个班级里有一个2米以上的篮球运动员，要去找到这个运动员，只需要一个样本就可以了；而你去探测一个国旗仪仗队的队员之间的身高差异，你可能就要用高精度的尺子测量所有的队员才可以发现他们之间的身高差异。什么是控制图的功效呢？这里的功效指的是发现均值偏移了K个标准差的概率，如下图所示，其中，β是均值偏移了K个标准差后，控制图探测不到这个偏移的概率，所以1-β就是功效，即探测到这个偏移的概率。从该图中可以发出，要想获得较高的功效，就必须增加子组的大小。
为了确定子组大小，我们还要了解下面几个概念：
1、子组的间隔。它是指多长时间抽取一个子组，一般情况下是间隔相等的时间。但是，要注意，最好是在人、机、料、法、环（4M1E）交替的时候进行抽样，如班次交接时、机器开机或调整设置后、原材料批次变更时等，在这些节骨眼上生产出的产品的特性会有较高的变异机会。
2、受控ARL（平均运行长度）。它是指在没有实际失控的情况下，两次误报警信号之间的子组个数，它是一类错误概率的倒数，即
3、失控ARL。如果我们只使用失控判断准则1，即超出正负3个西格玛的控制限即为失控，则过程在统计受控状态下，均值点会有α=0.27%的概率落在控制限以外，即ARL=1/0.0027≈370，平均约370个点中会有一个点落在控制限以外，即使过程是统计受控的。3、失控ARL。它是指当均值图上有点发生失控后，在所发生的点上看不到这个失控，直到再抽若干次样后才在图上表现出来，这样的抽样次数为失控ARL。它是功效的倒数，即
4、过程性能指数PPK。在这里，我们还未使用控制图，不能判断过程是否受控，所以我们用PPK，而不是用CPK，CPK是过程受控状态下的能力指数。
另外，在确定子组大小之前，我们还要准备下列信息：
1、制造过程每天的运行小时（工作小时）数；
2、两次错误报警间的允许天数，以及从实际失控到发现时的天数，这是由工厂的管理者给出的，这也是对控制图的要求；
3、过程能力/性能指数目标值，这是客户或管理者要求的，假设为1.33，而现在假设实际的能力/性能指数为2.0。
于是，
我们第一步我们先确定子组间隔，如下图所示
第二步，我们确定计算所期望的控制图功效1-β，如下图所示
第三步，我们计算子组的大小，即每个子组的样本数量，我们在此借助于Minitab软件的“单样本Z的功效及样本量”功能，如下图所示
在此还需要说明的一点是，样本数据应当是正态或近似正态的，而且确保子组的均值间呈正态分布。而为了应对可能不够正态的问题，根据中心极限定理，我们需要子组的大小应尽可能多，在本例中应当大于3。 收起阅读 »
下面是我的回答，并在此基础上展开说明如何确定子组的大小。
这是SPC控制图的一个最基本的概念之一。在均值-极差图中，子组越大，则均值上下控制限之间越窄，也就是说，均值控制图越灵敏。这是因为，均值图的控制限公式为：总均值加/减3倍的均值标准差，即：
根据中心极限定理，均值标准差等于单值的标准差除以子组大小n的平方根，
也就是说，子组越大，则均值的标准差就越小，由此计算出来的均值上下限间就越窄。因此，每个子组抽样越多，即子组越大，则均值图上超出控制限的点会越多。
如果使用平均极差来计算控制限，我们可以发现A2这个系数也会随着子组大小的增加而减小。
子组的极差的大小，从理论上来讲，会随着子组大小的增加而增加，但是当子组中样本的数量大于9后，用极差来估计过程标准差时就不准确了，应当使用子组的标准差S来估计了。下图列出了不同子组大小之下，用子组的平均极差和平均标准差来估计过程标准差时的差异。
而当子组在9以下时，极差随子组大小的变化并没有那么明显，特别是当过程处于稳定的状态时候。
由此可见，控制图的抽样方案不同，它发现过程变差的灵敏度也会不同，子组到底应当多大呢？
这要根据你所要控制的过程的能力的大小和对控制图所期望的功效来确定。
我们用6倍的过程标准差定义过程能力（注意：不是过程能力指数CPK）。过程能力越高，说明过程的变差越小，就需要越多的样本才能发现它的变差，反之，过程能力越低，只需要较少的样本就可以探测到过程变差了。打个比方，这就好比是一个班级里有一个2米以上的篮球运动员，要去找到这个运动员，只需要一个样本就可以了；而你去探测一个国旗仪仗队的队员之间的身高差异，你可能就要用高精度的尺子测量所有的队员才可以发现他们之间的身高差异。什么是控制图的功效呢？这里的功效指的是发现均值偏移了K个标准差的概率，如下图所示，其中，β是均值偏移了K个标准差后，控制图探测不到这个偏移的概率，所以1-β就是功效，即探测到这个偏移的概率。从该图中可以发出，要想获得较高的功效，就必须增加子组的大小。
为了确定子组大小，我们还要了解下面几个概念：
1、子组的间隔。它是指多长时间抽取一个子组，一般情况下是间隔相等的时间。但是，要注意，最好是在人、机、料、法、环（4M1E）交替的时候进行抽样，如班次交接时、机器开机或调整设置后、原材料批次变更时等，在这些节骨眼上生产出的产品的特性会有较高的变异机会。
2、受控ARL（平均运行长度）。它是指在没有实际失控的情况下，两次误报警信号之间的子组个数，它是一类错误概率的倒数，即
3、失控ARL。如果我们只使用失控判断准则1，即超出正负3个西格玛的控制限即为失控，则过程在统计受控状态下，均值点会有α=0.27%的概率落在控制限以外，即ARL=1/0.0027≈370，平均约370个点中会有一个点落在控制限以外，即使过程是统计受控的。3、失控ARL。它是指当均值图上有点发生失控后，在所发生的点上看不到这个失控，直到再抽若干次样后才在图上表现出来，这样的抽样次数为失控ARL。它是功效的倒数，即
4、过程性能指数PPK。在这里，我们还未使用控制图，不能判断过程是否受控，所以我们用PPK，而不是用CPK，CPK是过程受控状态下的能力指数。
另外，在确定子组大小之前，我们还要准备下列信息：
1、制造过程每天的运行小时（工作小时）数；
2、两次错误报警间的允许天数，以及从实际失控到发现时的天数，这是由工厂的管理者给出的，这也是对控制图的要求；
3、过程能力/性能指数目标值，这是客户或管理者要求的，假设为1.33，而现在假设实际的能力/性能指数为2.0。
于是，
我们第一步我们先确定子组间隔，如下图所示
第二步，我们确定计算所期望的控制图功效1-β，如下图所示
第三步，我们计算子组的大小，即每个子组的样本数量，我们在此借助于Minitab软件的“单样本Z的功效及样本量”功能，如下图所示
在此还需要说明的一点是，样本数据应当是正态或近似正态的，而且确保子组的均值间呈正态分布。而为了应对可能不够正态的问题，根据中心极限定理，我们需要子组的大小应尽可能多，在本例中应当大于3。 收起阅读 »
MSA GRR研究时的样本问题及解决策略
按照AIAG 《MSA参考手册》第四版中第95页中的要求，GRR（测量系统的重复性和再现性）研究时应当“取得一个能够代表过程变差实际或预期范围的样本”。我相信那些参考过该手册做过MSA的朋友已经意识到了：这个要求，在新产品开发的阶段是难以满足的！我们先了解一下GRR的3个指标：
其中，
可见，%GRR对过程总变差的指标P/TV，以及对零件变差的指标ndc（分辨率）均会受到零件间变差σp的影响。因此，这就是为什么《MSA参考手册》规定用作评估样本的零件应能代表实际的过程变差或预期变差，这样评价出的测量系统，才能够适用于当前产品的测量。
然而，在新产品开发阶段，测量系统和制造过程是同步开发的，在测量系统的预验收阶段，是没有那么多的产品样本供我们测量的，也就是2-3个样品，甚至还不能满足GRR评估时最少的样本数量5个的要求（注：MSA参考手册中的要求得到至少45个测量值，以确保评估结果的置信度）。
到了测量系统的最终验收阶段，虽然可以满足GRR的样本量的要求，但是这个时候的样本之间的变差也是相当大的，因为过程还远未达到量产时的稳定状态和能力水平！而我们开发的测量系统，是为了用于量产以后的测量的，如果仅仅使用试生产时的产品作为样本来评价GRR，它的这两个指标即使满足了要求（P/TV<=10%，ndc>=5)，在量产后，也很可能会因零件变差的减小而不再满足要求的！但是量产后，量具及测量工装已经定型和安装到位了，已经不能推倒重来了！
那么，如何才能避免这种尴尬和被动的局面呢？
在测量系统的预验收阶段，如果用于样本的零件数量不能满足5个的要求，我们就只能评估它的量具能力Cgk了。评价Cgk时，只使用一个样本进行重复测量就可以了。Cgk可以反应测量系统的重复性和偏倚误差，Cg反应测量系统重复性误差，以及在这两个方面满足产品公差要求的能力，如下图所示，
等到了测量系统的最终验证阶段，我们可以使用量产后过程能力指数CP的目标值来导出过程总变差的目标值，使用这个目标值来评估测量系统是否满足预期的测量精度要求，即：
这样，我们可以得到期望的过程总变差的目标值σc，在把试生产时的样品测量完成后，再将这个σc代入到GRR的上述两个指标的计算公式中，用它评价出来的测量系统的指标，就可以适用于量产后过程稳定时产品的测量。
这样，我们就可以成功地避免上面所讲的尴尬和被动的局面了。
但是，如果量产后实际的过程能力相当高，远高于过程能力指数CPK的目标值（如1.33），即过程总变差可能是很小，这样的话，P/TV和ndc的指标值就有可能不能满足要求了（<=10%和>=5）。那么我们还应当升级测量系统吗？升级测量系统，就意味着更换测量仪器，就需要更高的投资！
我在此的看法是：可以根据企业自己的情况来决定是否升级、如何升级。可以分为以下几种情况来考虑：
1、首先来判断指标P/TV和ndc不满足要求（如<=10%），真的是由于过程能力提高了，还是测量系统变差了。判断的方法是：使用GRR对公差的指标P/T，如果这个指标的值相比之前的评估没有增加，那么就说明测量系统没变，而是由于过程能力提高了。
2、如果本来用的就是精度很高的测量仪器，如CMM、OMM等，这样就基本不存在测量系统精度不满足过程能力提高的情况；
3、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，且测量的数据不做统计分析如SPC控制图等，只用于检测产品合不合格，就可以暂时不用升级测量系统。
4、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，但必须要做控制图来监控生产过程，那么就应当升级测量系统。如果不升级测量系统，其分辨率就不能满足控制图的要求，做出的控制图就会存在下面的问题：
5、如果实际的过程能力达到了非常高的水平，如CPK=3.0，那么，如果要求测量系统来适应过程能力，就可能需要巨额的投入去采购高端的测量仪器，管理层不太可能批准的！这个时候，我们甚至连控制图也不做了！
但是，无论是上述哪种情形，我们必须坚守住过程能力目标值这个“底线”，以及在该目标值下对应的测量系统的精度水平。
如何去坚守这个”底线“呢？就是按照MSA的计划，定期抽取产品样本进行测量，使用过程变差的目标值（用CP的目标值推出来）来对测量系统进行评估，看看测量系统有没有变差。 收起阅读 »
其中，
可见，%GRR对过程总变差的指标P/TV，以及对零件变差的指标ndc（分辨率）均会受到零件间变差σp的影响。因此，这就是为什么《MSA参考手册》规定用作评估样本的零件应能代表实际的过程变差或预期变差，这样评价出的测量系统，才能够适用于当前产品的测量。
然而，在新产品开发阶段，测量系统和制造过程是同步开发的，在测量系统的预验收阶段，是没有那么多的产品样本供我们测量的，也就是2-3个样品，甚至还不能满足GRR评估时最少的样本数量5个的要求（注：MSA参考手册中的要求得到至少45个测量值，以确保评估结果的置信度）。
到了测量系统的最终验收阶段，虽然可以满足GRR的样本量的要求，但是这个时候的样本之间的变差也是相当大的，因为过程还远未达到量产时的稳定状态和能力水平！而我们开发的测量系统，是为了用于量产以后的测量的，如果仅仅使用试生产时的产品作为样本来评价GRR，它的这两个指标即使满足了要求（P/TV<=10%，ndc>=5)，在量产后，也很可能会因零件变差的减小而不再满足要求的！但是量产后，量具及测量工装已经定型和安装到位了，已经不能推倒重来了！
那么，如何才能避免这种尴尬和被动的局面呢？
在测量系统的预验收阶段，如果用于样本的零件数量不能满足5个的要求，我们就只能评估它的量具能力Cgk了。评价Cgk时，只使用一个样本进行重复测量就可以了。Cgk可以反应测量系统的重复性和偏倚误差，Cg反应测量系统重复性误差，以及在这两个方面满足产品公差要求的能力，如下图所示，
等到了测量系统的最终验证阶段，我们可以使用量产后过程能力指数CP的目标值来导出过程总变差的目标值，使用这个目标值来评估测量系统是否满足预期的测量精度要求，即：
这样，我们可以得到期望的过程总变差的目标值σc，在把试生产时的样品测量完成后，再将这个σc代入到GRR的上述两个指标的计算公式中，用它评价出来的测量系统的指标，就可以适用于量产后过程稳定时产品的测量。
这样，我们就可以成功地避免上面所讲的尴尬和被动的局面了。
但是，如果量产后实际的过程能力相当高，远高于过程能力指数CPK的目标值（如1.33），即过程总变差可能是很小，这样的话，P/TV和ndc的指标值就有可能不能满足要求了（<=10%和>=5）。那么我们还应当升级测量系统吗？升级测量系统，就意味着更换测量仪器，就需要更高的投资！
我在此的看法是：可以根据企业自己的情况来决定是否升级、如何升级。可以分为以下几种情况来考虑：
1、首先来判断指标P/TV和ndc不满足要求（如<=10%），真的是由于过程能力提高了，还是测量系统变差了。判断的方法是：使用GRR对公差的指标P/T，如果这个指标的值相比之前的评估没有增加，那么就说明测量系统没变，而是由于过程能力提高了。
2、如果本来用的就是精度很高的测量仪器，如CMM、OMM等，这样就基本不存在测量系统精度不满足过程能力提高的情况；
3、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，且测量的数据不做统计分析如SPC控制图等，只用于检测产品合不合格，就可以暂时不用升级测量系统。
4、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，但必须要做控制图来监控生产过程，那么就应当升级测量系统。如果不升级测量系统，其分辨率就不能满足控制图的要求，做出的控制图就会存在下面的问题：
5、如果实际的过程能力达到了非常高的水平，如CPK=3.0，那么，如果要求测量系统来适应过程能力，就可能需要巨额的投入去采购高端的测量仪器，管理层不太可能批准的！这个时候，我们甚至连控制图也不做了！
但是，无论是上述哪种情形，我们必须坚守住过程能力目标值这个“底线”，以及在该目标值下对应的测量系统的精度水平。
如何去坚守这个”底线“呢？就是按照MSA的计划，定期抽取产品样本进行测量，使用过程变差的目标值（用CP的目标值推出来）来对测量系统进行评估，看看测量系统有没有变差。 收起阅读 »
做一份好FMEA，是方法重要？还是技术重要？
FMEA分析到底是方法论重要？还是产品/工艺技术重要？有人认为，FMEA的逻辑方法重要，不懂FMEA的数据关联关系，不掌握结构树、功能网、失效网，怎么能做出FMEA呢？但也有人认为产品和工艺技术重要，没有懂技术的人员参与，怎么能识别出产品与过程风险呢。
之所以会出现这样的争论，是没有搞清楚FMEA协调员与技术专家在FMEA活动中的工作职责。FMEA是一个团队的活动，不是一个人的活动。一份能通过审核的FMEA，在台面上没有问题，那是需要协调员来主导方法论的，但要使FMEA起到作用，要从符合性转变为有效性，要求承载工程师的经验和教训，当然由技术专家的主导就更为重要了。所以做一份审核没有问题的FMEA，方法论更重要，做一份起到作用的FMEA，技术更重要。再次说明的是，这里有一个字“更”，所以任何一份好的FMEA，都是团队共同协作的结果。
FMEA协调员是公司内部的方法论专家，精通FMEA的步骤、数据关联关系、评分准则、风险优化标准等。协调员不是技术专家，他不一定懂公司的所有技术和工艺，他是套路专家，他专注方法论。
他是FMEA的七步法方法论专家，但不可能独立完成FMEA。协调员不一定懂所有的产品和工艺技术，缺少完成的FMEA功力，他管理FMEA的七步法的方法论，对内部人员进行FMEA的七步法的培训，参与FMEA团队建设，协调FMEA工作组活动。如果真的只让协调员来独自完成FMEA，那最多达成符合FMEA手册、标准的要求，达不到风险识别与控制的真实目的。
而技术专家拥有精湛的产品与工艺技术，清晰地知道产品特性波动带来的失效模式及失效后果，但如果让技术专家来独自做FMEA，他会说，这些我都考虑过了，而且产品设计中加了什么硬件，采取了何种验证措施，还要把它写成文件完全是没必要的事。如果真要做，SOD如何评分都让我们的技术专家喝上好一壶了。
FMEA是一个团队的活，不要机械地认为，团队活动就是安排团队一起评审FMEA会议，单独讨论FMEA会议真的很无聊，且组织多功能协调比较麻烦，所以强烈建议DFMEA与产品研讨会一起开，PFMEA与工艺研讨会一起开，然后由专人负责做FMEA记录不就好了嘛。
具体来讲，就是由协调员负责组织会议，协调员根据新项目，找到公司类似产品的FMEA或基础FMEA，作为本次新项目的FMEA模板，由协调员负责提问，技术专家负责回答技术问题，然后由记录员做好记录，最后会议完成后，及时得更新整理FMEA。
FMEA目的
1.发现和评估产品/过程的潜在故障和结果；
2.确定与产品相关的过程的潜在失效模式；
3.评估失败对客户的潜在影响；
4.确定潜在设计或制造过程的失效原因，减少失效的发生或找出失效的过程控制变量；
5.编制潜在失效模式分类表，建立考虑措施的优化体系；
6.为了降低缺陷的严重性，必须改变零件的结构设计；
7.提高缺陷到达用户之前或产品出厂之前发现缺陷的概率。
最后，所有FMEA分析都需要FMEA分析表，这是FMEA分析结果的书面总结。因此，FMEA分析为设计部、生产计划部、生产部、质量保证部等相关技术部门提供了共享的信息资源。另一方面，FMEA为今后类似产品的设计提供了信息。
实施问题
1.FMEA工作应与产品设计同步进行，尤其是在设计初期，这将有助于及时发现设计中的薄弱环节，并为安排改进措施的顺序提供依据。
2.对于不同阶段的产品开发，应进行不同程度和层次的FMEA。也就是说，FMEA要及时反映设计和流程的变化，并随着发展阶段不断补充、完善和迭代。
3.FMEA的工作应该由设计师来完成，应该贯彻“谁设计谁分析”的原则，因为设计师最了解自己设计的产品。
4.应加强FMEA分析的标准化，以确保FMEA分析结果的可比性。在开始分析复杂系统之前，应该统一制定FMEA的规范要求。结合系统特点，对FMEA的分析协议等级、失效准则、严重程度和危害程度的定义、分析表、失效率数据来源和分析报告要求进行统一规定和说明。
5.跟踪和分析FMEA的结果，以验证其正确性和改进措施的有效性。这个跟踪分析过程也是一个逐步积累FMEA工程经验的过程。一套完整的FMEA数据是各种经验和宝贵工程财富的总结，应不断积累，存档备查。
6.虽然FMEA是一种有效的分析方法，但它不是万能药，也不能代替其他可靠性分析工作。需要注意的是，FMEA一般是静态的单因素分析方法，在动态分析中并不完善。如果对系统进行综合分析，应结合其他分析方法。 收起阅读 »
之所以会出现这样的争论，是没有搞清楚FMEA协调员与技术专家在FMEA活动中的工作职责。FMEA是一个团队的活动，不是一个人的活动。一份能通过审核的FMEA，在台面上没有问题，那是需要协调员来主导方法论的，但要使FMEA起到作用，要从符合性转变为有效性，要求承载工程师的经验和教训，当然由技术专家的主导就更为重要了。所以做一份审核没有问题的FMEA，方法论更重要，做一份起到作用的FMEA，技术更重要。再次说明的是，这里有一个字“更”，所以任何一份好的FMEA，都是团队共同协作的结果。
FMEA协调员是公司内部的方法论专家，精通FMEA的步骤、数据关联关系、评分准则、风险优化标准等。协调员不是技术专家，他不一定懂公司的所有技术和工艺，他是套路专家，他专注方法论。
他是FMEA的七步法方法论专家，但不可能独立完成FMEA。协调员不一定懂所有的产品和工艺技术，缺少完成的FMEA功力，他管理FMEA的七步法的方法论，对内部人员进行FMEA的七步法的培训，参与FMEA团队建设，协调FMEA工作组活动。如果真的只让协调员来独自完成FMEA，那最多达成符合FMEA手册、标准的要求，达不到风险识别与控制的真实目的。
而技术专家拥有精湛的产品与工艺技术，清晰地知道产品特性波动带来的失效模式及失效后果，但如果让技术专家来独自做FMEA，他会说，这些我都考虑过了，而且产品设计中加了什么硬件，采取了何种验证措施，还要把它写成文件完全是没必要的事。如果真要做，SOD如何评分都让我们的技术专家喝上好一壶了。
FMEA是一个团队的活，不要机械地认为，团队活动就是安排团队一起评审FMEA会议，单独讨论FMEA会议真的很无聊，且组织多功能协调比较麻烦，所以强烈建议DFMEA与产品研讨会一起开，PFMEA与工艺研讨会一起开，然后由专人负责做FMEA记录不就好了嘛。
具体来讲，就是由协调员负责组织会议，协调员根据新项目，找到公司类似产品的FMEA或基础FMEA，作为本次新项目的FMEA模板，由协调员负责提问，技术专家负责回答技术问题，然后由记录员做好记录，最后会议完成后，及时得更新整理FMEA。
FMEA目的
1.发现和评估产品/过程的潜在故障和结果；
2.确定与产品相关的过程的潜在失效模式；
3.评估失败对客户的潜在影响；
4.确定潜在设计或制造过程的失效原因，减少失效的发生或找出失效的过程控制变量；
5.编制潜在失效模式分类表，建立考虑措施的优化体系；
6.为了降低缺陷的严重性，必须改变零件的结构设计；
7.提高缺陷到达用户之前或产品出厂之前发现缺陷的概率。
最后，所有FMEA分析都需要FMEA分析表，这是FMEA分析结果的书面总结。因此，FMEA分析为设计部、生产计划部、生产部、质量保证部等相关技术部门提供了共享的信息资源。另一方面，FMEA为今后类似产品的设计提供了信息。
实施问题
1.FMEA工作应与产品设计同步进行，尤其是在设计初期，这将有助于及时发现设计中的薄弱环节，并为安排改进措施的顺序提供依据。
2.对于不同阶段的产品开发，应进行不同程度和层次的FMEA。也就是说，FMEA要及时反映设计和流程的变化，并随着发展阶段不断补充、完善和迭代。
3.FMEA的工作应该由设计师来完成，应该贯彻“谁设计谁分析”的原则，因为设计师最了解自己设计的产品。
4.应加强FMEA分析的标准化，以确保FMEA分析结果的可比性。在开始分析复杂系统之前，应该统一制定FMEA的规范要求。结合系统特点，对FMEA的分析协议等级、失效准则、严重程度和危害程度的定义、分析表、失效率数据来源和分析报告要求进行统一规定和说明。
5.跟踪和分析FMEA的结果，以验证其正确性和改进措施的有效性。这个跟踪分析过程也是一个逐步积累FMEA工程经验的过程。一套完整的FMEA数据是各种经验和宝贵工程财富的总结，应不断积累，存档备查。
6.虽然FMEA是一种有效的分析方法，但它不是万能药，也不能代替其他可靠性分析工作。需要注意的是，FMEA一般是静态的单因素分析方法，在动态分析中并不完善。如果对系统进行综合分析，应结合其他分析方法。 收起阅读 »
Minitab使绘制直方图比Excel更加自动化和简单的3种方法
直方图对于汇总几个统计数据非常有用。但是，无论您是否启用了数据分析工具库，或者您是否正在打造一条公式之路(计数、平均值和标准差，天啊！)，在Excel中创建直方图并不总是那么好。我们开发了Minitab统计软件，成为您的直方图制作工具。
让我们看看在Minitab中使用直方图的三种方法。对于第一个问题，我们将使用一个洗碗机喷淋臂可靠性的例子。您可以下载数据集如果你想继续的话。
1.对于您的BIN范围，您只需要两个数字
垃圾箱用于对样本数据进行排序的等距区间。在直方图中，它们显示为条形。一旦你输入你的数据，Minitab会遵循一个算法，生成一个非常好的标准直方图。这并不意味着您不想探索一下，看看小的变化是否会影响直方图的外观。下面是我们洗碗机喷淋臂可靠性数据集的简单直方图:
要轻松重新定义媒体夹:
双击图表和编辑图表窗口将会打开。
双击其中一个条。
挑选扔掉.
挑选中点/切割点位置.
在…里中点/切割点位置输入2个连续的中点或输入定义数据的单个bin的值。点击好.
“输入两个值？”你可能会说“但是我更喜欢在我的图上有五个箱子！”
Minitab让这一切变得简单。当您输入两个值时，Minitab会扩展容器的范围，以包含您的其余数据。所以如果你输入的只是两个数字…
…然后Minitab会为您完成剩下的工作:
在Excel中制作直方图相对容易，但使用这种数据集，Y轴范围非常狭窄，图形最终太小，不够清晰，无法阅读和理解。
它看起来也不精致，除了bin范围不能自动为您处理之外，您还会遇到一些bin范围的问题。
如果条柱范围不明确，您将无法确定它们是否代表相同的距离量级，而这对于正确评估数据的分布和形状至关重要。
除非你已经定义了所有的箱子，否则Excel会在末尾加上一个名为“更多”的箱子，把所有的东西都放在一起。这个“多”让我们无法判断价值观相差有多远。即使将最大值从1740.75更改为999999999，也会得到具有完全相同的条柱的完全相同的直方图。
2.您可以使用MINITAB助手制作易于比较的直方图
现在你知道直方图使分析单个数据样本的特征变得多么容易了。但是你知道吗，它们也非常适合用来比较样品？
您可以通过以下方式实现这一切Minitab的助手。为此，我们将使用库中的另一个数据集，盖子拆卸扭矩数据。下载并打开Minitab文件，然后按照这些说明进行操作。
选择助手>图形分析
点击柱状图
在…里y列，输入转矩.
在…里x列，输入机器。点击好.
您只是将获得易于比较的直方图所需的步骤减少了一半。直方图的排列方式不仅便于比较，而且助手的诊断报告还会提醒您可以看到的一些重要差异。数据是否有相同的中心？数据是否具有相同的可变性？中心和可变性是否都不同？在这种情况下，看起来中心和可变性在组之间都不同。
3.您可以从记录的数据中创建直方图。
总有一天，有人会给你他们记录的数据，而不是你习惯使用的漂亮的单个数字列。想象一下，如果你愿意，它会像这样放在你的桌子上:
一个不太重要的人可能会感到害怕和厌恶。那些数据里有超过300个数字。但不是你。你很擅长Minitab，你知道你不需要输入超过300个数字。您可以直接使用这些数据。首先，将数据输入Minitab
然后，按照以下步骤操作:
选择图表>直方图
选择简单的。点击好.
在…里图形变量，输入停留时间.
点击数据选项.
点击频率.
在…里频率变量，输入频率.
点击好两次。
你会得到这个直方图:
请记住，如果你想改变周围的垃圾箱，你可以只使用两个数字，Minitab会照顾其余的！
总结
无论您想要快速浏览不同的条柱，在直方图之间进行比较，还是根据计数制作直方图，Minitab都能让您轻松快捷。直方图中包含了您在如何改进流程方面做出正确决策所需的全部信息。现在您知道如何在Minitab中更好地利用直方图了。 收起阅读 »
Suntorque | 螺栓拧紧装配，如何实现智能化？
新能源汽车的出现，在逐步实现技术创新升级的大环境下，汽车零部件总体数量趋于减少。但由于动力系统及结构的差异，电动汽车新增100-200个与动力系统、电气系统等相关零部件，其装配工况也随之改变。例如过流元器件、密封部件、功率模块等部件装配对拧紧工艺和工具也有了新的要求。除了装配精度之外，还更多的应用了高级拧紧策略，及自动化装配方案。
拧紧作业作为成品车制造的最后一道工序, 如何将各零部件以最恰当、最经济的方式结合在一起就显得尤为重要, 这不仅仅关系着制造的成本, 也决定着驾乘人员的生命财产安全。通过有效且稳定的拧紧工艺控制, 保证所生产出来的车辆均处于较高的质量水平。
拧紧作业是工业制造体系中的核心环节之一，对于螺丝、螺纹等关键零部件拧紧作业的质量高低，直接影响到整个产品的质量、安全性能和有效性，而为了确保拧紧作业不出现漏拧、误拧等情况，传统的拧紧方式已经很难满足现代化的工业生产体系，这种低效、安全性能难以保障、严重依赖拧紧工人熟练度的传统工艺将会逐渐被拥有智能化决策系统的智能拧紧方式所替代。
SunTorque智能扭矩系统是一款满足制造型企业在装配工艺过程中实现“工艺防错指导、可视化工具管理、生产统计过程控制”等多种需求的产品。帮助企业快速建立数字化生产管理模式，实现过程质量提升和精益化。
产品应用广泛，从航空航天、军工、轨道交通，到工程机械、矿山机械、石油机械，到冶金传动、船舶、农机等几乎覆盖了装备制造业和机械制造加工的可应用领域。
SunTorque智能扭矩系统主要功能
1、工艺防错指导： 拧紧程序离线编制，预设拧紧步骤与拧紧参数，实现拧紧过程操作指导与错漏拧提醒。
2、实时数据采集：与生产工单关联，采集拧紧过程数据信息，快速、准确记录拧紧状态，拧紧结果自动判定。
3、工具管理可视化：工具存储规范管理，定检自动提醒，工具领用、归还指引。
4、数据存储与查询：具备离线存储功能，提供多维度拧紧过程数据的查询与追溯，配置化表单打印。
5、生产统计过程控制：CMK（设备能力指数统计），CPK（过程能力指数统计），PPK（过程性能指数统计），标准差值，正态分布等。 收起阅读 »
拧紧作业作为成品车制造的最后一道工序, 如何将各零部件以最恰当、最经济的方式结合在一起就显得尤为重要, 这不仅仅关系着制造的成本, 也决定着驾乘人员的生命财产安全。通过有效且稳定的拧紧工艺控制, 保证所生产出来的车辆均处于较高的质量水平。
拧紧作业是工业制造体系中的核心环节之一，对于螺丝、螺纹等关键零部件拧紧作业的质量高低，直接影响到整个产品的质量、安全性能和有效性，而为了确保拧紧作业不出现漏拧、误拧等情况，传统的拧紧方式已经很难满足现代化的工业生产体系，这种低效、安全性能难以保障、严重依赖拧紧工人熟练度的传统工艺将会逐渐被拥有智能化决策系统的智能拧紧方式所替代。
SunTorque智能扭矩系统是一款满足制造型企业在装配工艺过程中实现“工艺防错指导、可视化工具管理、生产统计过程控制”等多种需求的产品。帮助企业快速建立数字化生产管理模式，实现过程质量提升和精益化。
产品应用广泛，从航空航天、军工、轨道交通，到工程机械、矿山机械、石油机械，到冶金传动、船舶、农机等几乎覆盖了装备制造业和机械制造加工的可应用领域。
SunTorque智能扭矩系统主要功能
1、工艺防错指导： 拧紧程序离线编制，预设拧紧步骤与拧紧参数，实现拧紧过程操作指导与错漏拧提醒。
2、实时数据采集：与生产工单关联，采集拧紧过程数据信息，快速、准确记录拧紧状态，拧紧结果自动判定。
3、工具管理可视化：工具存储规范管理，定检自动提醒，工具领用、归还指引。
4、数据存储与查询：具备离线存储功能，提供多维度拧紧过程数据的查询与追溯，配置化表单打印。
5、生产统计过程控制：CMK（设备能力指数统计），CPK（过程能力指数统计），PPK（过程性能指数统计），标准差值，正态分布等。 收起阅读 »
如何让FMEA具备可操作性且更有价值？
上一篇文章分享了，为什么很多企业FMEA做不好，发挥的作用不大的？今天SunFMEA带着大家来了解，如何让FMEA具备可操作性且更有价值？此次分享从人员、时机这两个方面详细介绍，改掉这些问题，让你制作FMEA的过程真正实现轻松。希望对大家有所帮助，欢迎交流。
一、人员
人是从事活动的主体，FMEA活动需要人去管理、实施、评价。这需要包括公司的管理层、FMEA团队、技术人才等等多类型、多部门的人员共同参与。管理者的支持决定了FMEA推行的深度，团队的合作左右着FMEA活动的完成情况，人员的能力决定着FMEA活动的质量。
1. 加强推行力
“领导作用”，是质量管理体系实施的一项基本原则。推行质量管理体系是一个公司级的行为，不是某一个人可以实现的。FMEA作为质量管理体系中一项重要的工具，同样需要遵循这个原则。
2. 有效监督
FMEA活动的实施需要有效的监督，监督其时效性、准确性等。没有有效的监督，是很难在要求的时间内完成高质量的FMEA的。很多公司只是因为顾客要求而安排了这项任务，至于这项任务实施的目的、怎么实施、实施的效果等并未去太多的关心。以至于大多数企业的FMEA只是停留在形成文字，作为一份记录保存的阶段。
3. 提高意识
前期的预防大于后期的控制。FMEA作为产品质量风险分析和风险评估的一种很好的工具，可以为我们的产品和过程在策划的时候识别出多数在产品和过程实现过程中可能产生的风险问题，以便采取有效的前期验证与过程防错措施。部分公司中高层管理者并未意识到这一点，而当产品生产之后出现各种各样的质量缺陷时，又开始焦虑于采取各种补救措施。当然，可能前期的预防会产生比较高短期成本，这也会是管理者不重视的原因。
3、组件团队
FMEA是一个团队性活动。新版FMEA手册中也明确定义了FMEA活动所必须的团队成员。要完成一份FMEA，需要具备熟练的质量、技术、试验、FMEA知识等多学科的技能，显然这是一个人很难办到的。而现实中，很多公司的FMEA都是出自某一人之手，所以也必然起不到真正的作用。
4、协同合作
FMEA既然是一个团队活动，那么团队之间的协同作业就非常必要。FMEA活动需要集中团队的力量而进行，集思广益、统一认识，其过程中可能就某一描述经过多次的讨论才能确定下来。在与很多公司交流时发现，虽然公司组织了自己的FMEA团队，但实际FMEA活动中团队成员因为自己的工作或其他原因，很少参与到团队协作中，表现为FMEA讨论活动很少，或者对同一问题的描述出现多种说法的情况等。
5、增加FMEA知识缺积累
FMEA活动需要团队成员对FMEA知识有足够理解认知。一方面需要理解FMEA这个质量工具，另一方面需要掌握FMEA分析中需要用到的一些支持工具，如框图、故障树、P图等等。
6、提高专业技能
开展FMEA活动除了需要掌握FMEA知识外，FMEA中所涉及的专业技能也是必不可少的，包括产品技术、工艺工程、法律法规、行业规范、商务成本、质量管理等等。比如在进行DFMEA时，为产品定义其功能，如果你对产品的质量属性、功能要求，顾客的要求，制造装配要求，法律法规的要求等不熟悉，在进行分析时就很容易漏掉分析要素，相应的就会漏掉失效，存在未识别的风险因素，FMEA的分析也就不能尽量的完整。而往往漏掉的分析要素可能就会是后期产品生产中产生质量缺陷、顾客抱怨的原因。
二、时机
FMEA的时机对完成一份高质量的FMEA至关重要。任务开始的时间，导入和更新的时机以及完成的周期要求，这些都直接影响着我们FMEA最终的输出质量。
1、开始时间
FMEA旨在成为“事前”行为，而不是“事后”行为。FMEA的目的是识别、评估并最终降低潜在风险。既然是潜在的风险，那就必须是在产品和过程实施之前，风险潜在存在的状态下进行的，否则FMEA就失去了它存在的意义。
现实中，部分企业的FMEA可能是在产品和过程已经策划完成，甚至是在产品和过程已经实现了之后才开始。这样做出来的FMEA只是将现有的、已经形成的方案一条条搬到纸上而已，几乎不存在分析的过程。这样形成的FMEA必然也起不到作用，而且在产品和过程实施后还可能会因过多的未识别风险而发生大量的增补和修改。
2、导入和更新时机
FMEA是一个动态的活动，也就是说FMEA不是一成不变的，它是适时更新的。但事实中，有些公司你五年前去看的是这样的，而五年后去看的还是这样的，可能唯一的变化就是表头的变化。当然也不能否定某些公司的产品和过程策划的好，产品生命周期内从来没有发生过任何的更改或质量问题，但这种概率几乎是不存在的。
3、掌握FMEA手册中给出了三种时机：
① 新设计，新技术或新过程；
② 现有设计或过程的新应用；
③ 修改现有的设计或过程。大多数企业，对有新设计、新应用或者新质量问题等发生时产生的被动FMEA要求一般执行的比较好，而对持续改进如QCC活动时产生的主动FMEA要求往往会被忽略。
4、杜绝任务超期
时间就是金钱，任何一个项目开发都是有时间节点要求的。FMEA活动同样要遵循这个原则，超出了节点要求，可能会导致成本的上升甚至市场的流失。目前在企业中我们主要存在几类问题：
（1）时间不能匹配项目进度
FMEA开发的时间需要跟项目进度要求的时间相匹配，超出了项目要求的时间就可能导致整个项目的延迟。前文我们说到过FMEA是团队活动，当子系统、子工序的FMEA进度延后时，必然影响总系统、总工序的FMEA完成情况。
（2）没有有效的任务动态监管
在使用电子表格管理FMEA的公司里，FMEA项目管理者对项目进行的状态是很难及时了解的，只能通过查看交付物或者交流等方式才能了解FMEA进展的如何。所使用的甘特图，往往也是被动的更新进度。
（3）缺少评审或评审不及时
PDCA是著名的质量管理理论，FMEA活动同样适用此方法。检查可以很好的帮助我们统一对事项的描述，完善FMEA的遗漏项目，纠正错误的分析等。
在一些某一人闭门造车就能完成FMEA的公司里，由于缺少FMEA的评审机制或者即使存在也只是流于形式，FMEA的输出质量最终也只受这位造车者的水平、意愿、心情等方面影响。而在有团队的公司，也会存在因对评审者缺少必要的和主动的时效约束而评审延时的问题。 一个好的FMEA是需要多放配合与提高，不要让FMEA软件的使用成为形式主义。
SunFMEA是一款自主研发的基于AIAG-VDA FMEA标准的失效模式和影响分析软件，软件满足新版七步法分析流程，兼具DFMEA和PFMEA，以结构树的方式直观、完整、快速的指导用户完成FMEA分析的整个流程，能够为企业提供系统化、标准化的FMEA解决方案，助力企业提质降本增效。联系我们软件体验，还有一对一培训。快来解锁你的新技能吧。
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一、人员
人是从事活动的主体，FMEA活动需要人去管理、实施、评价。这需要包括公司的管理层、FMEA团队、技术人才等等多类型、多部门的人员共同参与。管理者的支持决定了FMEA推行的深度，团队的合作左右着FMEA活动的完成情况，人员的能力决定着FMEA活动的质量。
1. 加强推行力
“领导作用”，是质量管理体系实施的一项基本原则。推行质量管理体系是一个公司级的行为，不是某一个人可以实现的。FMEA作为质量管理体系中一项重要的工具，同样需要遵循这个原则。
2. 有效监督
FMEA活动的实施需要有效的监督，监督其时效性、准确性等。没有有效的监督，是很难在要求的时间内完成高质量的FMEA的。很多公司只是因为顾客要求而安排了这项任务，至于这项任务实施的目的、怎么实施、实施的效果等并未去太多的关心。以至于大多数企业的FMEA只是停留在形成文字，作为一份记录保存的阶段。
3. 提高意识
前期的预防大于后期的控制。FMEA作为产品质量风险分析和风险评估的一种很好的工具，可以为我们的产品和过程在策划的时候识别出多数在产品和过程实现过程中可能产生的风险问题，以便采取有效的前期验证与过程防错措施。部分公司中高层管理者并未意识到这一点，而当产品生产之后出现各种各样的质量缺陷时，又开始焦虑于采取各种补救措施。当然，可能前期的预防会产生比较高短期成本，这也会是管理者不重视的原因。
3、组件团队
FMEA是一个团队性活动。新版FMEA手册中也明确定义了FMEA活动所必须的团队成员。要完成一份FMEA，需要具备熟练的质量、技术、试验、FMEA知识等多学科的技能，显然这是一个人很难办到的。而现实中，很多公司的FMEA都是出自某一人之手，所以也必然起不到真正的作用。
4、协同合作
FMEA既然是一个团队活动，那么团队之间的协同作业就非常必要。FMEA活动需要集中团队的力量而进行，集思广益、统一认识，其过程中可能就某一描述经过多次的讨论才能确定下来。在与很多公司交流时发现，虽然公司组织了自己的FMEA团队，但实际FMEA活动中团队成员因为自己的工作或其他原因，很少参与到团队协作中，表现为FMEA讨论活动很少，或者对同一问题的描述出现多种说法的情况等。
5、增加FMEA知识缺积累
FMEA活动需要团队成员对FMEA知识有足够理解认知。一方面需要理解FMEA这个质量工具，另一方面需要掌握FMEA分析中需要用到的一些支持工具，如框图、故障树、P图等等。
6、提高专业技能
开展FMEA活动除了需要掌握FMEA知识外，FMEA中所涉及的专业技能也是必不可少的，包括产品技术、工艺工程、法律法规、行业规范、商务成本、质量管理等等。比如在进行DFMEA时，为产品定义其功能，如果你对产品的质量属性、功能要求，顾客的要求，制造装配要求，法律法规的要求等不熟悉，在进行分析时就很容易漏掉分析要素，相应的就会漏掉失效，存在未识别的风险因素，FMEA的分析也就不能尽量的完整。而往往漏掉的分析要素可能就会是后期产品生产中产生质量缺陷、顾客抱怨的原因。
二、时机
FMEA的时机对完成一份高质量的FMEA至关重要。任务开始的时间，导入和更新的时机以及完成的周期要求，这些都直接影响着我们FMEA最终的输出质量。
1、开始时间
FMEA旨在成为“事前”行为，而不是“事后”行为。FMEA的目的是识别、评估并最终降低潜在风险。既然是潜在的风险，那就必须是在产品和过程实施之前，风险潜在存在的状态下进行的，否则FMEA就失去了它存在的意义。
现实中，部分企业的FMEA可能是在产品和过程已经策划完成，甚至是在产品和过程已经实现了之后才开始。这样做出来的FMEA只是将现有的、已经形成的方案一条条搬到纸上而已，几乎不存在分析的过程。这样形成的FMEA必然也起不到作用，而且在产品和过程实施后还可能会因过多的未识别风险而发生大量的增补和修改。
2、导入和更新时机
FMEA是一个动态的活动，也就是说FMEA不是一成不变的，它是适时更新的。但事实中，有些公司你五年前去看的是这样的，而五年后去看的还是这样的，可能唯一的变化就是表头的变化。当然也不能否定某些公司的产品和过程策划的好，产品生命周期内从来没有发生过任何的更改或质量问题，但这种概率几乎是不存在的。
3、掌握FMEA手册中给出了三种时机：
① 新设计，新技术或新过程；
② 现有设计或过程的新应用；
③ 修改现有的设计或过程。大多数企业，对有新设计、新应用或者新质量问题等发生时产生的被动FMEA要求一般执行的比较好，而对持续改进如QCC活动时产生的主动FMEA要求往往会被忽略。
4、杜绝任务超期
时间就是金钱，任何一个项目开发都是有时间节点要求的。FMEA活动同样要遵循这个原则，超出了节点要求，可能会导致成本的上升甚至市场的流失。目前在企业中我们主要存在几类问题：
（1）时间不能匹配项目进度
FMEA开发的时间需要跟项目进度要求的时间相匹配，超出了项目要求的时间就可能导致整个项目的延迟。前文我们说到过FMEA是团队活动，当子系统、子工序的FMEA进度延后时，必然影响总系统、总工序的FMEA完成情况。
（2）没有有效的任务动态监管
在使用电子表格管理FMEA的公司里，FMEA项目管理者对项目进行的状态是很难及时了解的，只能通过查看交付物或者交流等方式才能了解FMEA进展的如何。所使用的甘特图，往往也是被动的更新进度。
（3）缺少评审或评审不及时
PDCA是著名的质量管理理论，FMEA活动同样适用此方法。检查可以很好的帮助我们统一对事项的描述，完善FMEA的遗漏项目，纠正错误的分析等。
在一些某一人闭门造车就能完成FMEA的公司里，由于缺少FMEA的评审机制或者即使存在也只是流于形式，FMEA的输出质量最终也只受这位造车者的水平、意愿、心情等方面影响。而在有团队的公司，也会存在因对评审者缺少必要的和主动的时效约束而评审延时的问题。 一个好的FMEA是需要多放配合与提高，不要让FMEA软件的使用成为形式主义。
SunFMEA是一款自主研发的基于AIAG-VDA FMEA标准的失效模式和影响分析软件，软件满足新版七步法分析流程，兼具DFMEA和PFMEA，以结构树的方式直观、完整、快速的指导用户完成FMEA分析的整个流程，能够为企业提供系统化、标准化的FMEA解决方案，助力企业提质降本增效。联系我们软件体验，还有一对一培训。快来解锁你的新技能吧。
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MSA GRR研究时的样本问题及解决策略
按照AIAG 《MSA参考手册》第四版中第95页中的要求，GRR（测量系统的重复性和再现性）研究时应当“取得一个能够代表过程变差实际或预期范围的样本”。我相信那些参考过该手册做过MSA的朋友已经意识到了：这个要求，在新产品开发的阶段是难以满足的！我们先了解一下GRR的3个指标：
其中，
可见，%GRR对过程总变差的指标P/TV，以及对零件变差的指标ndc（分辨率）均会受到零件间变差σp的影响。因此，这就是为什么《MSA参考手册》规定用作评估样本的零件应能代表实际的过程变差或预期变差，这样评价出的测量系统，才能够适用于当前产品的测量。
然而，在新产品开发阶段，测量系统和制造过程是同步开发的，在测量系统的预验收阶段，是没有那么多的产品样本供我们测量的，也就是2-3个样品，甚至还不能满足GRR评估时最少的样本数量5个的要求（注：MSA参考手册中的要求得到至少45个测量值，以确保评估结果的置信度）。
到了测量系统的最终验收阶段，虽然可以满足GRR的样本量的要求，但是这个时候的样本之间的变差也是相当大的，因为过程还远未达到量产时的稳定状态和能力水平！而我们开发的测量系统，是为了用于量产以后的测量的，如果仅仅使用试生产时的产品作为样本来评价GRR，它的这两个指标即使满足了要求（P/TV<=10%，ndc>=5)，在量产后，也很可能会因零件变差的减小而不再满足要求的！但是量产后，量具及测量工装已经定型和安装到位了，已经不能推倒重来了！
那么，如何才能避免这种尴尬和被动的局面呢？
在测量系统的预验收阶段，如果用于样本的零件数量不能满足5个的要求，我们就只能评估它的量具能力Cgk了。评价Cgk时，只使用一个样本进行重复测量就可以了。Cgk可以反应测量系统的重复性和偏倚误差，Cg反应测量系统重复性误差，以及在这两个方面满足产品公差要求的能力，如下图所示，
等到了测量系统的最终验证阶段，我们可以使用量产后过程能力指数CP的目标值来导出过程总变差的目标值，使用这个目标值来评估测量系统是否满足预期的测量精度要求，即：
这样，我们可以得到期望的过程总变差的目标值σc，在把试生产时的样品测量完成后，再将这个σc代入到GRR的上述两个指标的计算公式中，用它评价出来的测量系统的指标，就可以适用于量产后过程稳定时产品的测量。
这样，我们就可以成功地避免上面所讲的尴尬和被动的局面了。
但是，如果量产后实际的过程能力相当高，远高于过程能力指数CPK的目标值（如1.33），即过程总变差可能是很小，这样的话，P/TV和ndc的指标值就有可能不能满足要求了（<=10%和>=5）。那么我们还应当升级测量系统吗？升级测量系统，就意味着更换测量仪器，就需要更高的投资！
我在此的看法是：可以根据企业自己的情况来决定是否升级、如何升级。可以分为以下几种情况来考虑：
1、首先来判断指标P/TV和ndc不满足要求（如<=10%），真的是由于过程能力提高了，还是测量系统变差了。判断的方法是：使用GRR对公差的指标P/T，如果这个指标的值相比之前的评估没有增加，那么就说明测量系统没变，而是由于过程能力提高了。
2、如果本来用的就是精度很高的测量仪器，如CMM、OMM等，这样就基本不存在测量系统精度不满足过程能力提高的情况；
3、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，且测量的数据不做统计分析如SPC控制图等，只用于检测产品合不合格，就可以暂时不用升级测量系统。
4、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，但必须要做控制图来监控生产过程，那么就应当升级测量系统。如果不升级测量系统，其分辨率就不能满足控制图的要求，做出的控制图就会存在下面的问题：
5、如果实际的过程能力达到了非常高的水平，如CPK=3.0，那么，如果要求测量系统来适应过程能力，就可能需要巨额的投入去采购高端的测量仪器，管理层不太可能批准的！这个时候，我们甚至连控制图也不做了！
但是，无论是上述哪种情形，我们必须坚守住过程能力目标值这个“底线”，以及在该目标值下对应的测量系统的精度水平。
如何去坚守这个“底线”呢？就是按照MSA的计划，定期抽取产品样本进行测量，使用过程变差的目标值（用CP的目标值推出来）来对测量系统进行评估，看看测量系统有没有变差。 收起阅读 »
其中，
可见，%GRR对过程总变差的指标P/TV，以及对零件变差的指标ndc（分辨率）均会受到零件间变差σp的影响。因此，这就是为什么《MSA参考手册》规定用作评估样本的零件应能代表实际的过程变差或预期变差，这样评价出的测量系统，才能够适用于当前产品的测量。
然而，在新产品开发阶段，测量系统和制造过程是同步开发的，在测量系统的预验收阶段，是没有那么多的产品样本供我们测量的，也就是2-3个样品，甚至还不能满足GRR评估时最少的样本数量5个的要求（注：MSA参考手册中的要求得到至少45个测量值，以确保评估结果的置信度）。
到了测量系统的最终验收阶段，虽然可以满足GRR的样本量的要求，但是这个时候的样本之间的变差也是相当大的，因为过程还远未达到量产时的稳定状态和能力水平！而我们开发的测量系统，是为了用于量产以后的测量的，如果仅仅使用试生产时的产品作为样本来评价GRR，它的这两个指标即使满足了要求（P/TV<=10%，ndc>=5)，在量产后，也很可能会因零件变差的减小而不再满足要求的！但是量产后，量具及测量工装已经定型和安装到位了，已经不能推倒重来了！
那么，如何才能避免这种尴尬和被动的局面呢？
在测量系统的预验收阶段，如果用于样本的零件数量不能满足5个的要求，我们就只能评估它的量具能力Cgk了。评价Cgk时，只使用一个样本进行重复测量就可以了。Cgk可以反应测量系统的重复性和偏倚误差，Cg反应测量系统重复性误差，以及在这两个方面满足产品公差要求的能力，如下图所示，
等到了测量系统的最终验证阶段，我们可以使用量产后过程能力指数CP的目标值来导出过程总变差的目标值，使用这个目标值来评估测量系统是否满足预期的测量精度要求，即：
这样，我们可以得到期望的过程总变差的目标值σc，在把试生产时的样品测量完成后，再将这个σc代入到GRR的上述两个指标的计算公式中，用它评价出来的测量系统的指标，就可以适用于量产后过程稳定时产品的测量。
这样，我们就可以成功地避免上面所讲的尴尬和被动的局面了。
但是，如果量产后实际的过程能力相当高，远高于过程能力指数CPK的目标值（如1.33），即过程总变差可能是很小，这样的话，P/TV和ndc的指标值就有可能不能满足要求了（<=10%和>=5）。那么我们还应当升级测量系统吗？升级测量系统，就意味着更换测量仪器，就需要更高的投资！
我在此的看法是：可以根据企业自己的情况来决定是否升级、如何升级。可以分为以下几种情况来考虑：
1、首先来判断指标P/TV和ndc不满足要求（如<=10%），真的是由于过程能力提高了，还是测量系统变差了。判断的方法是：使用GRR对公差的指标P/T，如果这个指标的值相比之前的评估没有增加，那么就说明测量系统没变，而是由于过程能力提高了。
2、如果本来用的就是精度很高的测量仪器，如CMM、OMM等，这样就基本不存在测量系统精度不满足过程能力提高的情况；
3、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，且测量的数据不做统计分析如SPC控制图等，只用于检测产品合不合格，就可以暂时不用升级测量系统。
4、如果测量系统的指标不能满足实际过程能力的提高，但必须要做控制图来监控生产过程，那么就应当升级测量系统。如果不升级测量系统，其分辨率就不能满足控制图的要求，做出的控制图就会存在下面的问题：
5、如果实际的过程能力达到了非常高的水平，如CPK=3.0，那么，如果要求测量系统来适应过程能力，就可能需要巨额的投入去采购高端的测量仪器，管理层不太可能批准的！这个时候，我们甚至连控制图也不做了！
但是，无论是上述哪种情形，我们必须坚守住过程能力目标值这个“底线”，以及在该目标值下对应的测量系统的精度水平。
如何去坚守这个“底线”呢？就是按照MSA的计划，定期抽取产品样本进行测量，使用过程变差的目标值（用CP的目标值推出来）来对测量系统进行评估，看看测量系统有没有变差。 收起阅读 »
为什么你的FMEA总做不好，原因就在这儿！
FMEA（失效模式和影响分析）是目前全球众多优秀企业在设计开发和生产制造领域应用最为广泛的质量风险管控工具，被誉为事前预防的利器。虽然FMEA方法在企业实施已久，表面上似乎很重视它，但实际上却是另一回事。要想真正发挥FMEA的作用并非易事，依然有很多需要我们直面的问题……
据统计，89.4%的中国企业推动FMEA一直都得不到很好的实施成效！因此，到目前为止，如何有效进行产品设计和制造的失效预防而不是事后“救火”，仍是企业最头痛的问题之一，以下是根据调研、实践整理出的关于FMEA软件做不好的原因，一起来看看吧。
问题1、FMEA活动时间投入不足
许多公司并未把FMEA作为真正的风险分析工具，只是把FMEA做为一份体系要求的文件来做，为了完成文件而做文件。通常在设计或者过程结束后才开始补文件，经常会以客户开发时间节点太短为由，不愿意花时间来分析风险，一直等到问题发生后才开始补救，反而导致更多的时间和费用的投入。
问题2、缺少真正的员工授权
组织内缺少对FMEA专员授权。多数企业未设FMEA专人专岗，大多数都是兼职。有些情况较好的企业，有FMEA专员，但他/她不是负责这方面的专家，而是错误地把FMEA文件全部交给FMEA专员来做，设计工程师或者制造工程师甚至不参与风险分析。
问题3、FMEA仅仅是某一个人的工作
FMEA工作被分配给某一个人，而不是一个精英团队。机构内，研发部门、制造部、品管部、质量部、货运物流部等部门很少在设计方案之初坐下来一起谈风险性，缺乏合理的内部沟通交流。
问题4、FMEA文件分散未关联
FMEA相关文件很多，但是每个文件的内容都缺乏关联性，而且很多都是重复的，容易造成信息孤岛；同一FMEA中的多个相关文件未打通，如DFMEA和DVP、PFMEA、控制计划等；FMEA文件内容更新不及时，逆向FMEA没有有效实现；缺乏统一的FMEA开发信息协作平台，无法及时沟通横向和纵向信息。
问题5、不以顾客为关注焦点
在审批DFMEA和PFMEA过程中，常常会发觉设计FMEA忽略了顾客的需求，光凭工作经验从类似项目中简单拷贝顾客需求，而没有对顾客需求逐一剖析，当顾客需求变动时，甚至都没有察觉。更无需谈PFMEA，大部分PFMEA并不参照DFMEA。
本期关于FMEA软件的干货分享结束，希望能给大家带来收获，SunFMEA将持续为您带来最新资讯、干货以及FMEA软件产品实操视频教程，轻松做FMEA，就用SunFMEA，还能免费体验呀。
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据统计，89.4%的中国企业推动FMEA一直都得不到很好的实施成效！因此，到目前为止，如何有效进行产品设计和制造的失效预防而不是事后“救火”，仍是企业最头痛的问题之一，以下是根据调研、实践整理出的关于FMEA软件做不好的原因，一起来看看吧。
问题1、FMEA活动时间投入不足
许多公司并未把FMEA作为真正的风险分析工具，只是把FMEA做为一份体系要求的文件来做，为了完成文件而做文件。通常在设计或者过程结束后才开始补文件，经常会以客户开发时间节点太短为由，不愿意花时间来分析风险，一直等到问题发生后才开始补救，反而导致更多的时间和费用的投入。
问题2、缺少真正的员工授权
组织内缺少对FMEA专员授权。多数企业未设FMEA专人专岗，大多数都是兼职。有些情况较好的企业，有FMEA专员，但他/她不是负责这方面的专家，而是错误地把FMEA文件全部交给FMEA专员来做，设计工程师或者制造工程师甚至不参与风险分析。
问题3、FMEA仅仅是某一个人的工作
FMEA工作被分配给某一个人，而不是一个精英团队。机构内，研发部门、制造部、品管部、质量部、货运物流部等部门很少在设计方案之初坐下来一起谈风险性，缺乏合理的内部沟通交流。
问题4、FMEA文件分散未关联
FMEA相关文件很多，但是每个文件的内容都缺乏关联性，而且很多都是重复的，容易造成信息孤岛；同一FMEA中的多个相关文件未打通，如DFMEA和DVP、PFMEA、控制计划等；FMEA文件内容更新不及时，逆向FMEA没有有效实现；缺乏统一的FMEA开发信息协作平台，无法及时沟通横向和纵向信息。
问题5、不以顾客为关注焦点
在审批DFMEA和PFMEA过程中，常常会发觉设计FMEA忽略了顾客的需求，光凭工作经验从类似项目中简单拷贝顾客需求，而没有对顾客需求逐一剖析，当顾客需求变动时，甚至都没有察觉。更无需谈PFMEA，大部分PFMEA并不参照DFMEA。
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曾经无人问津，未来产值超千亿，动力电池回收利用，是产业链的最后一块金矿吗？
早期新能源车高频应用于出租车、网约车等场景，而动力电池的生命周期是5到8年，从2014年中国新能源汽车进入快速增量的转折通道算起，到今年年底，首批动力电池将“退居二线”。
在此前的文章中，我们已论述过动力电池的逆袭传奇和行业发展现状。曾经遗憾错失也好，握住风口也罢，而今，动力电池回收驱动力逐渐加强，新的机遇已应运而生。
人满为患的动力电池产业链上，“玩家”们拈弓搭箭、跃跃欲试——谁能率先拥有这“最后一块金矿”，谁就有望成为下一阶段的头号玩家。
01 矛盾
可观潜力与停滞的发展
根据业内普遍共识，动力电池容量衰减至80%左右即到退役时限，在20%-40%之间可以进行梯次利用，低于40%就只能再生处理。
这些淘汰下来的动力电池虽然不再满足汽车正常行驶要求，但依然可以在其他领域发光发热，令动力电池尽可能发挥所有价值。
有意思的是，动力电池回收利用这块“金矿”早在多年前就已被提及，不断有人预言、评估它可观的发展潜力，但一直未形成预期规模，这究竟为何？
#技术门槛高
当前，动力电池回收利用主要分为梯次利用和再生利用两种方式。
梯次利用是指通过检测、分类、拆分、修复或重组，使废旧动力电池可以应用于如储能集装箱、低速电动车、通信等要求较低的领域。
再生利用是将电池中的锂、镍、钴、锰等电池金属进行提取回收，通过火法冶金、湿法冶金、生物冶金等多种回收工艺实现资源循环。
但不论是梯次利用还是再生利用，面对的都是铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池、三元锂电池等品类繁多、标准不一、技术结构各异的电池，要想保证电池的安全性和稳定性，技术门槛是第一座大山。
#经济效益低
回收网络尚不完善，生态闭环仍不完整，规模效应难以形成，电池回收利用＝高昂的成本＝低下的经济效益。
拿普及率最高的湿法回收处理来说，据可考数据，使用这一方法处理一吨磷酸铁锂电池的成本为8540元，而从中提取的再生材料售价仅为8110元，亏损430元。
价值不对等是其中一个缘故。另一方面，在动力电池回收利用过程中，需要有大量人工来完成拆解等工作，人工成本往往居高不下；人工带来的失误以及由此引发的资源浪费也在提高整体成本。
纵然企业能掌握成熟的回收利用技术，也未必就愿意大量投产，心甘情愿做“赔钱”买卖。
不过，形势变了。
02 加速
电池回收驶上高速路
碳中和背景下，新能源产业高质量发展被不断强调，动力电池回收利用愈发显露出战略意义，另两重原因也在催发其紧迫性。
一来是原材料价格一路飙升，老生常谈的降本增效再一次坐上旧桌，成为电池厂商必须解决的难题所在；二来上游材料短缺、对外依存度高，镍钴短缺问题得不到解决，必然制约动力电池未来发展。
今时不同往日，动力电池回收利用利益空间尽显，这一片潜伏已久的蓝海再难被忽视。
#电池折扣系数超增，电池回收利润攀升
锂电池所需的正极金属材料，在过去一年里不断上涨。电池级碳酸锂相比2020年中的4.1万元/吨，如今的均价已涨到57.25万元/吨，再次刷新历史新高。
▲ 图源：上海有色网
金属价格飙升，动力电池回收利润也跟着水涨船高。上海有色网数据显示，三元电池回收价格出现倒挂，折扣系数接近140%。
原本不具备拆解价值的磷酸铁锂电池折扣系数也达到了70%，去年回收价格仅有2000元/吨左右，今年已突破4万元/吨。
综合产业发展趋势来看，碳酸锂价格还将持续攀升。中性预期下，2030年动力电池回收产业规模将达1000亿元。
#市场前景明朗，企业争相布局
面对指数级增长的回报率诱惑，动力电池回收利用前景已逐渐明朗，曾经横亘在眼前的效益低下问题迎刃而解。
布局动力电池回收领域的新能源车企、资源企业、动力电池厂商也相继涌现。
现阶段动力电池回收利用的途径主要有以下三种：
·动力电池企业通过自有经销销售及服务网络渠道进行回收；
·由行业内的电池生产商及电动汽车生产商或电池租赁公司形成合作关系，共同负责电池的回收；
·交给第三方回收企业进行回收。
这三种回收方式，分别可以以动力电池企业、整车企业和第三方回收企业为代表。
在今年举行的世界动力电池大会上，格林美副总经理谈及电池回收，称其为“如同在开采一座永不枯竭的矿山”。
格林美正是动力电池回收领域的龙头企业，先后与亿纬锂能、孚能科技等上下游企业签署“定向循环利用”战略合作协议：电池厂商将废旧电池及电池废料交给格林美，格林美完成绿色提取和处理后，再将生产出来的三元前驱体或正极材料交给电池厂。
除了格林美、南都电源等专门从事电池回收的企业，电池厂商自然也不肯屈居人后，占据先发优势的他们更希望借此进一步打通产业链。
宁德时代早早收购邦普循环，并于去年年底斥资320亿元投建一体化新能源产业项目，重点发力回收业务；比亚迪也在全球设立40余家动力电池回收网点，着重布局动力电池回收工作。
结语
动力电池和新能源的发展，似乎从一开始就离不开国家政策的大力支持。在各类利好政策补贴下，回收利用产业会不会走上充斥投机者与资本泡沫的发展老路，还有待进一步观察。
但可以明确的是，动力电池回收利用的技术阻碍正在依次打通，投入与产出的关系也在市场表现中达成有机平衡，这座冰山下的“金矿”逐步显露出其潜力和价值所在。
距离预期中千亿产值的2030年还有好一阵子。攀登之路漫长，机遇却转瞬即逝，大浪淘金的未来几年里，谁主沉浮？
THE END
今日海岸线-有奖问答
`电池厂商、车企与第三方回收公司，你更看好哪股势力从中脱颖而出？原因何在？
·你会购买回收利用之后再投至市场的电池产品吗？
·你认为动力电池回收利用能改善新能源领域资源紧张、价格飞涨的局面吗？
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在此前的文章中，我们已论述过动力电池的逆袭传奇和行业发展现状。曾经遗憾错失也好，握住风口也罢，而今，动力电池回收驱动力逐渐加强，新的机遇已应运而生。
人满为患的动力电池产业链上，“玩家”们拈弓搭箭、跃跃欲试——谁能率先拥有这“最后一块金矿”，谁就有望成为下一阶段的头号玩家。
01 矛盾
可观潜力与停滞的发展
根据业内普遍共识，动力电池容量衰减至80%左右即到退役时限，在20%-40%之间可以进行梯次利用，低于40%就只能再生处理。
这些淘汰下来的动力电池虽然不再满足汽车正常行驶要求，但依然可以在其他领域发光发热，令动力电池尽可能发挥所有价值。
有意思的是，动力电池回收利用这块“金矿”早在多年前就已被提及，不断有人预言、评估它可观的发展潜力，但一直未形成预期规模，这究竟为何？
#技术门槛高
当前，动力电池回收利用主要分为梯次利用和再生利用两种方式。
梯次利用是指通过检测、分类、拆分、修复或重组，使废旧动力电池可以应用于如储能集装箱、低速电动车、通信等要求较低的领域。
再生利用是将电池中的锂、镍、钴、锰等电池金属进行提取回收，通过火法冶金、湿法冶金、生物冶金等多种回收工艺实现资源循环。
但不论是梯次利用还是再生利用，面对的都是铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池、三元锂电池等品类繁多、标准不一、技术结构各异的电池，要想保证电池的安全性和稳定性，技术门槛是第一座大山。
#经济效益低
回收网络尚不完善，生态闭环仍不完整，规模效应难以形成，电池回收利用＝高昂的成本＝低下的经济效益。
拿普及率最高的湿法回收处理来说，据可考数据，使用这一方法处理一吨磷酸铁锂电池的成本为8540元，而从中提取的再生材料售价仅为8110元，亏损430元。
价值不对等是其中一个缘故。另一方面，在动力电池回收利用过程中，需要有大量人工来完成拆解等工作，人工成本往往居高不下；人工带来的失误以及由此引发的资源浪费也在提高整体成本。
纵然企业能掌握成熟的回收利用技术，也未必就愿意大量投产，心甘情愿做“赔钱”买卖。
不过，形势变了。
02 加速
电池回收驶上高速路
碳中和背景下，新能源产业高质量发展被不断强调，动力电池回收利用愈发显露出战略意义，另两重原因也在催发其紧迫性。
一来是原材料价格一路飙升，老生常谈的降本增效再一次坐上旧桌，成为电池厂商必须解决的难题所在；二来上游材料短缺、对外依存度高，镍钴短缺问题得不到解决，必然制约动力电池未来发展。
今时不同往日，动力电池回收利用利益空间尽显，这一片潜伏已久的蓝海再难被忽视。
#电池折扣系数超增，电池回收利润攀升
锂电池所需的正极金属材料，在过去一年里不断上涨。电池级碳酸锂相比2020年中的4.1万元/吨，如今的均价已涨到57.25万元/吨，再次刷新历史新高。
▲ 图源：上海有色网
金属价格飙升，动力电池回收利润也跟着水涨船高。上海有色网数据显示，三元电池回收价格出现倒挂，折扣系数接近140%。
原本不具备拆解价值的磷酸铁锂电池折扣系数也达到了70%，去年回收价格仅有2000元/吨左右，今年已突破4万元/吨。
综合产业发展趋势来看，碳酸锂价格还将持续攀升。中性预期下，2030年动力电池回收产业规模将达1000亿元。
#市场前景明朗，企业争相布局
面对指数级增长的回报率诱惑，动力电池回收利用前景已逐渐明朗，曾经横亘在眼前的效益低下问题迎刃而解。
布局动力电池回收领域的新能源车企、资源企业、动力电池厂商也相继涌现。
现阶段动力电池回收利用的途径主要有以下三种：
·动力电池企业通过自有经销销售及服务网络渠道进行回收；
·由行业内的电池生产商及电动汽车生产商或电池租赁公司形成合作关系，共同负责电池的回收；
·交给第三方回收企业进行回收。
这三种回收方式，分别可以以动力电池企业、整车企业和第三方回收企业为代表。
在今年举行的世界动力电池大会上，格林美副总经理谈及电池回收，称其为“如同在开采一座永不枯竭的矿山”。
格林美正是动力电池回收领域的龙头企业，先后与亿纬锂能、孚能科技等上下游企业签署“定向循环利用”战略合作协议：电池厂商将废旧电池及电池废料交给格林美，格林美完成绿色提取和处理后，再将生产出来的三元前驱体或正极材料交给电池厂。
除了格林美、南都电源等专门从事电池回收的企业，电池厂商自然也不肯屈居人后，占据先发优势的他们更希望借此进一步打通产业链。
宁德时代早早收购邦普循环，并于去年年底斥资320亿元投建一体化新能源产业项目，重点发力回收业务；比亚迪也在全球设立40余家动力电池回收网点，着重布局动力电池回收工作。
结语
动力电池和新能源的发展，似乎从一开始就离不开国家政策的大力支持。在各类利好政策补贴下，回收利用产业会不会走上充斥投机者与资本泡沫的发展老路，还有待进一步观察。
但可以明确的是，动力电池回收利用的技术阻碍正在依次打通，投入与产出的关系也在市场表现中达成有机平衡，这座冰山下的“金矿”逐步显露出其潜力和价值所在。
距离预期中千亿产值的2030年还有好一阵子。攀登之路漫长，机遇却转瞬即逝，大浪淘金的未来几年里，谁主沉浮？
THE END
今日海岸线-有奖问答
`电池厂商、车企与第三方回收公司，你更看好哪股势力从中脱颖而出？原因何在？
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曾经无人问津，未来产值超千亿，动力电池回收利用，是产业链的最后一块金矿吗？
早期新能源车高频应用于出租车、网约车等场景，而动力电池的生命周期是5到8年，从2014年中国新能源汽车进入快速增量的转折通道算起，到今年年底，首批动力电池将“退居二线”。
在此前的文章中，我们已论述过动力电池的逆袭传奇和行业发展现状。曾经遗憾错失也好，握住风口也罢，而今，动力电池回收驱动力逐渐加强，新的机遇已应运而生。
人满为患的动力电池产业链上，“玩家”们拈弓搭箭、跃跃欲试——谁能率先拥有这“最后一块金矿”，谁就有望成为下一阶段的头号玩家。
01 矛盾
可观潜力与停滞的发展
根据业内普遍共识，动力电池容量衰减至80%左右即到退役时限，在20%-40%之间可以进行梯次利用，低于40%就只能再生处理。
这些淘汰下来的动力电池虽然不再满足汽车正常行驶要求，但依然可以在其他领域发光发热，令动力电池尽可能发挥所有价值。
有意思的是，动力电池回收利用这块“金矿”早在多年前就已被提及，不断有人预言、评估它可观的发展潜力，但一直未形成预期规模，这究竟为何？
#技术门槛高
当前，动力电池回收利用主要分为梯次利用和再生利用两种方式。
梯次利用是指通过检测、分类、拆分、修复或重组，使废旧动力电池可以应用于如储能集装箱、低速电动车、通信等要求较低的领域。
再生利用是将电池中的锂、镍、钴、锰等电池金属进行提取回收，通过火法冶金、湿法冶金、生物冶金等多种回收工艺实现资源循环。
但不论是梯次利用还是再生利用，面对的都是铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池、三元锂电池等品类繁多、标准不一、技术结构各异的电池，要想保证电池的安全性和稳定性，技术门槛是第一座大山。
#经济效益低
回收网络尚不完善，生态闭环仍不完整，规模效应难以形成，电池回收利用＝高昂的成本＝低下的经济效益。
拿普及率最高的湿法回收处理来说，据可考数据，使用这一方法处理一吨磷酸铁锂电池的成本为8540元，而从中提取的再生材料售价仅为8110元，亏损430元。
价值不对等是其中一个缘故。另一方面，在动力电池回收利用过程中，需要有大量人工来完成拆解等工作，人工成本往往居高不下；人工带来的失误以及由此引发的资源浪费也在提高整体成本。
纵然企业能掌握成熟的回收利用技术，也未必就愿意大量投产，心甘情愿做“赔钱”买卖。
不过，形势变了。
02 加速
电池回收驶上高速路
碳中和背景下，新能源产业高质量发展被不断强调，动力电池回收利用愈发显露出战略意义，另两重原因也在催发其紧迫性。
一来是原材料价格一路飙升，老生常谈的降本增效再一次坐上旧桌，成为电池厂商必须解决的难题所在；二来上游材料短缺、对外依存度高，镍钴短缺问题得不到解决，必然制约动力电池未来发展。
今时不同往日，动力电池回收利用利益空间尽显，这一片潜伏已久的蓝海再难被忽视。
#电池折扣系数超增，电池回收利润攀升
锂电池所需的正极金属材料，在过去一年里不断上涨。电池级碳酸锂相比2020年中的4.1万元/吨，如今的均价已涨到57.25万元/吨，再次刷新历史新高。
▲ 图源：上海有色网
金属价格飙升，动力电池回收利润也跟着水涨船高。上海有色网数据显示，三元电池回收价格出现倒挂，折扣系数接近140%。
原本不具备拆解价值的磷酸铁锂电池折扣系数也达到了70%，去年回收价格仅有2000元/吨左右，今年已突破4万元/吨。
综合产业发展趋势来看，碳酸锂价格还将持续攀升。中性预期下，2030年动力电池回收产业规模将达1000亿元。
#市场前景明朗，企业争相布局
面对指数级增长的回报率诱惑，动力电池回收利用前景已逐渐明朗，曾经横亘在眼前的效益低下问题迎刃而解。
布局动力电池回收领域的新能源车企、资源企业、动力电池厂商也相继涌现。
现阶段动力电池回收利用的途径主要有以下三种：
·动力电池企业通过自有经销销售及服务网络渠道进行回收；
·由行业内的电池生产商及电动汽车生产商或电池租赁公司形成合作关系，共同负责电池的回收；
·交给第三方回收企业进行回收。
这三种回收方式，分别可以以动力电池企业、整车企业和第三方回收企业为代表。
在今年举行的世界动力电池大会上，格林美副总经理谈及电池回收，称其为“如同在开采一座永不枯竭的矿山”。
格林美正是动力电池回收领域的龙头企业，先后与亿纬锂能、孚能科技等上下游企业签署“定向循环利用”战略合作协议：电池厂商将废旧电池及电池废料交给格林美，格林美完成绿色提取和处理后，再将生产出来的三元前驱体或正极材料交给电池厂。
除了格林美、南都电源等专门从事电池回收的企业，电池厂商自然也不肯屈居人后，占据先发优势的他们更希望借此进一步打通产业链。
宁德时代早早收购邦普循环，并于去年年底斥资320亿元投建一体化新能源产业项目，重点发力回收业务；比亚迪也在全球设立40余家动力电池回收网点，着重布局动力电池回收工作。
结语
动力电池和新能源的发展，似乎从一开始就离不开国家政策的大力支持。在各类利好政策补贴下，回收利用产业会不会走上充斥投机者与资本泡沫的发展老路，还有待进一步观察。
但可以明确的是，动力电池回收利用的技术阻碍正在依次打通，投入与产出的关系也在市场表现中达成有机平衡，这座冰山下的“金矿”逐步显露出其潜力和价值所在。
距离预期中千亿产值的2030年还有好一阵子。攀登之路漫长，机遇却转瞬即逝，大浪淘金的未来几年里，谁主沉浮？
THE END
今日海岸线-有奖问答
`电池厂商、车企与第三方回收公司，你更看好哪股势力从中脱颖而出？原因何在？
·你会购买回收利用之后再投至市场的电池产品吗？
·你认为动力电池回收利用能改善新能源领域资源紧张、价格飞涨的局面吗？
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在此前的文章中，我们已论述过动力电池的逆袭传奇和行业发展现状。曾经遗憾错失也好，握住风口也罢，而今，动力电池回收驱动力逐渐加强，新的机遇已应运而生。
人满为患的动力电池产业链上，“玩家”们拈弓搭箭、跃跃欲试——谁能率先拥有这“最后一块金矿”，谁就有望成为下一阶段的头号玩家。
01 矛盾
可观潜力与停滞的发展
根据业内普遍共识，动力电池容量衰减至80%左右即到退役时限，在20%-40%之间可以进行梯次利用，低于40%就只能再生处理。
这些淘汰下来的动力电池虽然不再满足汽车正常行驶要求，但依然可以在其他领域发光发热，令动力电池尽可能发挥所有价值。
有意思的是，动力电池回收利用这块“金矿”早在多年前就已被提及，不断有人预言、评估它可观的发展潜力，但一直未形成预期规模，这究竟为何？
#技术门槛高
当前，动力电池回收利用主要分为梯次利用和再生利用两种方式。
梯次利用是指通过检测、分类、拆分、修复或重组，使废旧动力电池可以应用于如储能集装箱、低速电动车、通信等要求较低的领域。
再生利用是将电池中的锂、镍、钴、锰等电池金属进行提取回收，通过火法冶金、湿法冶金、生物冶金等多种回收工艺实现资源循环。
但不论是梯次利用还是再生利用，面对的都是铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池、三元锂电池等品类繁多、标准不一、技术结构各异的电池，要想保证电池的安全性和稳定性，技术门槛是第一座大山。
#经济效益低
回收网络尚不完善，生态闭环仍不完整，规模效应难以形成，电池回收利用＝高昂的成本＝低下的经济效益。
拿普及率最高的湿法回收处理来说，据可考数据，使用这一方法处理一吨磷酸铁锂电池的成本为8540元，而从中提取的再生材料售价仅为8110元，亏损430元。
价值不对等是其中一个缘故。另一方面，在动力电池回收利用过程中，需要有大量人工来完成拆解等工作，人工成本往往居高不下；人工带来的失误以及由此引发的资源浪费也在提高整体成本。
纵然企业能掌握成熟的回收利用技术，也未必就愿意大量投产，心甘情愿做“赔钱”买卖。
不过，形势变了。
02 加速
电池回收驶上高速路
碳中和背景下，新能源产业高质量发展被不断强调，动力电池回收利用愈发显露出战略意义，另两重原因也在催发其紧迫性。
一来是原材料价格一路飙升，老生常谈的降本增效再一次坐上旧桌，成为电池厂商必须解决的难题所在；二来上游材料短缺、对外依存度高，镍钴短缺问题得不到解决，必然制约动力电池未来发展。
今时不同往日，动力电池回收利用利益空间尽显，这一片潜伏已久的蓝海再难被忽视。
#电池折扣系数超增，电池回收利润攀升
锂电池所需的正极金属材料，在过去一年里不断上涨。电池级碳酸锂相比2020年中的4.1万元/吨，如今的均价已涨到57.25万元/吨，再次刷新历史新高。
▲ 图源：上海有色网
金属价格飙升，动力电池回收利润也跟着水涨船高。上海有色网数据显示，三元电池回收价格出现倒挂，折扣系数接近140%。
原本不具备拆解价值的磷酸铁锂电池折扣系数也达到了70%，去年回收价格仅有2000元/吨左右，今年已突破4万元/吨。
综合产业发展趋势来看，碳酸锂价格还将持续攀升。中性预期下，2030年动力电池回收产业规模将达1000亿元。
#市场前景明朗，企业争相布局
面对指数级增长的回报率诱惑，动力电池回收利用前景已逐渐明朗，曾经横亘在眼前的效益低下问题迎刃而解。
布局动力电池回收领域的新能源车企、资源企业、动力电池厂商也相继涌现。
现阶段动力电池回收利用的途径主要有以下三种：
·动力电池企业通过自有经销销售及服务网络渠道进行回收；
·由行业内的电池生产商及电动汽车生产商或电池租赁公司形成合作关系，共同负责电池的回收；
·交给第三方回收企业进行回收。
这三种回收方式，分别可以以动力电池企业、整车企业和第三方回收企业为代表。
在今年举行的世界动力电池大会上，格林美副总经理谈及电池回收，称其为“如同在开采一座永不枯竭的矿山”。
格林美正是动力电池回收领域的龙头企业，先后与亿纬锂能、孚能科技等上下游企业签署“定向循环利用”战略合作协议：电池厂商将废旧电池及电池废料交给格林美，格林美完成绿色提取和处理后，再将生产出来的三元前驱体或正极材料交给电池厂。
除了格林美、南都电源等专门从事电池回收的企业，电池厂商自然也不肯屈居人后，占据先发优势的他们更希望借此进一步打通产业链。
宁德时代早早收购邦普循环，并于去年年底斥资320亿元投建一体化新能源产业项目，重点发力回收业务；比亚迪也在全球设立40余家动力电池回收网点，着重布局动力电池回收工作。
结语
动力电池和新能源的发展，似乎从一开始就离不开国家政策的大力支持。在各类利好政策补贴下，回收利用产业会不会走上充斥投机者与资本泡沫的发展老路，还有待进一步观察。
但可以明确的是，动力电池回收利用的技术阻碍正在依次打通，投入与产出的关系也在市场表现中达成有机平衡，这座冰山下的“金矿”逐步显露出其潜力和价值所在。
距离预期中千亿产值的2030年还有好一阵子。攀登之路漫长，机遇却转瞬即逝，大浪淘金的未来几年里，谁主沉浮？
THE END
今日海岸线-有奖问答
`电池厂商、车企与第三方回收公司，你更看好哪股势力从中脱颖而出？原因何在？
·你会购买回收利用之后再投至市场的电池产品吗？
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缘分不在万千，在于坦诚相见
朋友不在多少，在于真心交往，缘分不在万千，在于坦诚相见，想念一个人，是温柔的疼，是流泪的幸福，想念的时候，甜蜜中夹杂着酸涩，情到深处，如同细流行到水尽处，潜入地脉般深入骨髓，四肢，一动而牵全身，幸福和痛苦都在同一个血管里奔流，也许，只有这种时候，才能细细揣摩爱与痛的情绪，也只有这种时候，才能真正体会那句话，情到深处人孤独，真爱如歌，跌宕起伏，偶尔的悸动轻轻划着心瓣，牵起生生的疼，爱是永恒守候，它一向驻扎在我的心里，像天使一样守护着我，喜欢在有你的世界痴迷，在有你的美梦中沉睡，因爱与牵挂，痴痴地守望，成为永恒，傻傻地想你，在风起雨落的每一天，将你的一切置于心尖，于时光深处，默然欢喜。
https://ai.baidu.com/forum/topic/show/1009971
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Daily work 11/11/2022
一个上午耗在了工艺工程师身上，起因是制程问题，导致做出了成品产品2000，半成品3000，这个产品本身的成本较高，而且量大，必须要有深入的调查和分析，考虑到要汇报给德国总部，可能需要客户特采，所以老板也指定我自己亲自跟进这个案子，对外沟通都由我主导。
在初步调查和讨论后也有了方向，工艺部门的头也亲自参与了进来，讨论过后也给了该制程工艺工程师分析的方向问题再现的方法。一天过去了，当我问进展的时候，工艺工程师和工艺的头都说，有结果了，马上会整理好和我讨论。上午开完早会，我找到他们两个要DOE结果， 结果...... 四个字形容-”无话可说“， 确实做了验证，留了几张照片，没有记录当时机器设备的任何参数，就连简单的DOE报告都没整理，一塌糊涂。。。。不得不现场领着一起做，想想不亲自教一次，后续发生问题，还是这个样子。
工艺工程师最主要的要求是什么？我个人认为，除了对产品工艺了解外，最主要的是DOE思维，DOE的设计和实施。我们知道，有时候问题的发生是由多个因素导致的，怎么样找到导致Y的因素X, 最简单又好用的不就是的DOE吗。
曾经我对我的质量工程师讲，有时候问题可能不能彻底解决，甚至只能改善20%，但是解决问题的逻辑思路很重要。
到目前为止在我的职业生涯中， 我fire过两个工程师，实在是教了很多次都没有改变，做的事情也不尽如人意。
当然我自己也不怎么样，但是愿意不断的学习和改进。
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在初步调查和讨论后也有了方向，工艺部门的头也亲自参与了进来，讨论过后也给了该制程工艺工程师分析的方向问题再现的方法。一天过去了，当我问进展的时候，工艺工程师和工艺的头都说，有结果了，马上会整理好和我讨论。上午开完早会，我找到他们两个要DOE结果， 结果...... 四个字形容-”无话可说“， 确实做了验证，留了几张照片，没有记录当时机器设备的任何参数，就连简单的DOE报告都没整理，一塌糊涂。。。。不得不现场领着一起做，想想不亲自教一次，后续发生问题，还是这个样子。
工艺工程师最主要的要求是什么？我个人认为，除了对产品工艺了解外，最主要的是DOE思维，DOE的设计和实施。我们知道，有时候问题的发生是由多个因素导致的，怎么样找到导致Y的因素X, 最简单又好用的不就是的DOE吗。
曾经我对我的质量工程师讲，有时候问题可能不能彻底解决，甚至只能改善20%，但是解决问题的逻辑思路很重要。
到目前为止在我的职业生涯中， 我fire过两个工程师，实在是教了很多次都没有改变，做的事情也不尽如人意。
当然我自己也不怎么样，但是愿意不断的学习和改进。
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教你如何快速制作 DFEMA,FMEA软件实操看这里
今天和大家分享的话题是SunFMEA软件实操体验，实操课程兼具DFMEA和PFMEA，严格按照新版FMEA七步法分析流程进行操作，快来一起学习吧。详情请咨询。
一文说透FMEA软件七步法，让你轻松做FMEA
新版FMEA七步法包括：
步骤一：策划和准备（定义范围，使用了“5T's 、框图、过程框图”等来定义范围）
步骤二：结构分析（结构分析，使用了“边界图、结构树”等来进行结构分析）
步骤三：功能分析（使用了“P图、功能树、功能矩阵图”等来进行功能分析）
步骤四：失效分析（使用了“FE-FM-FC表、失效网图”等进行失效分析）
步骤五：风险分析（全新的严重度、频度、探测度评分标准，取消了RPN，采用AP优先级）
步骤六：优化（确定降低风险的措施、职责、期限，及措施后的风险再评估）
步骤七：结果文件化（完成FMEA文件，向管理层、客户、供应商沟通风险）
前三步为系统分析，包括策划和准备、结构分析及功能分析。
中间三步总结为风险分析和风险缓解，包括失效分析、风险分析及优化。
最后一步形成文件，进行风险交流。
第一步：策划和准备
策划和准备FMEA时，需要讨论五个主题，分别是：
1、FMEA目的
FMEA的目的包括：
评估产品或过程中失效的潜在技术风险；分析失效的起因和影响；记录预防和探测措施；针对降低风险的措施提出建议。
2、FMEA时间安排
说起FMEA的时间安排，我们要先了解哪些情况下会使用FMEA。
新设计、新技术或新过程；
现有设计或过程的新应用；
对现有设计或过程的工程变更。
以上三种情况，我们都是在产品或过程实施之前使用FMEA，所以FMEA需要一定的及时性，否则会影响整体的项目进程。FMEA作为系统分析和失效预防的方法，最好是在产品开发过程的早期阶段启动。
3、FMEA团队
FMEA是一个系统的方法，在实施时通常需要一个团队，团队的成员必须要具备必要的专业知识。
FMEA的团队需要哪些成员？
管理者：拥有决定权，决定风险和措施是否可接受，还要为项目进行提供必要的物力或人力保障。
项目推进人：关键是要做好团队的协调和组织工作。
设计/工艺工程师：所有相关的设计/工艺工程师参与。
采购人员：对原材料以及相应供应商的选择，采购最有发言权。
市场人员：包括负责售后维修、现场安装等服务的人员，是企业直接接触客户的渠道，他们的信息同样重要。
顾客代表：如果条件允许，可以邀请顾客代表参与，首先要满足客户的需求。
供应商：供应商对他们生产的部件最为了解。
技术专家：技术专家的意见是一定要考虑的，这通常是大家容易忽略的问题。
FMEA团队成员组成基于企业自身的条件，如何全面得考虑风险是最终目的。组建好团队后，要分配成员的职责，可能某个角色的责任由不同人担任，也有可能一人承担多个职责。
4、FMEA任务
七步法提供了FMEA的任务框架和交付成果，每个阶段应该由专人评审完成情况，确保每个任务都完成。
5、FMEA工具
目前有许多商业化的FMEA软件可以用于FMEA的实施。当然，采用哪种工具，取决于企业的需求，有实力的企业也可以自行开发。
第二步：结构分析
1、结构分析的目的
对于结构分析，同为FMEA分析的DFMEA和PFMEA，由于分析对象不同，进行结构分析的目的也有所异同：
不同点是：
DFMEA的结构分析是为了将设计识别分解成系统、子系统、组件和零件，以便进行技术风险分析。
PFMEA的结构分析是确定制造系统，并将其分解成过程项、过程步骤和过程工作要素。
相同点是：
DFMEA和PFMEA进行结构分析都要识别每个分解项，以及相互关系，为下一步的功能分析打基础。
2、结构可视化
为了更清楚识别每个分解项，最好的办法是将结构可视化。对于DFMEA，是要将系统结构可视化，常用的方法是利用方块图/边界图、结构树的方法。对于PFMEA，将结构可视化的方法是采用过程流程图和结构树。
（1）方块图/边界图
方块图/边界图是一种有用的工具，用来描述考虑中的系统及其相邻系统、环境和顾客的接口。这里所指的顾客可能是最终用户，也可能是后续或下游的制造过程。
方块图/边界图需要随着设计的成熟不断完善，制作的大体步骤分为六步：
A. 描述组件和特性；
B. 调整方块以显示相互间的关系；
C. 描述连接；
D. 增加接口系统和输入；
E. 确定边界；
F. 增加相关细节以便确定图表。
（2）流程图
大家对于流程图一定再熟悉不过了，生产工艺流程图是我们常用的流程图。
（3）结构树
结构树是按照层次排列系统要素，并通过结构化连接展示依赖关系。为了防止冗余，每个系统要素只存在一次，每个系统要素下排列的结构都是独立的子结构。
对于DFMEA，“下一较低级别或特性类型”是独立的组件。对于PFMEA，“下一较低级别或特性类型”是过程工作要素，按照鱼骨图的方法，从“人机料法环测”等方面加入相应的过程工作要素。
第三步：功能分析
1、目的
功能分析的目的，就是要确保相应的功能分配到合适的分解项中。这个步骤是随着结构分析完成之后随之进行的，在结构分析时，我们将结构进行可视化处理，再加入功能后就可以实现功能的可视化。
2、功能的描述
首先，我们还要先弄清楚什么是功能？某一个分解项的功能，描述的是这个分解项的预期用途。在DFMEA中，系统要素的功能是描述这个要素的预期用途。而在PFMEA中，描述的是过程项或过程步骤的预期用途。
每一个分解项可能会包含多个功能，功能描述的清晰准确很重要，试想一下，如果某个部件的功能描述不准确，对它的预期用途表达就不清晰，导致的结果就有可能将之后的分析引到一个错误的方向。
在进行功能描述时，可以参考一个格式：动词+名词。比如：控制速度、传递热量、传输动力、焊接支架等等。以这样的方式描述，是为了表示这些功能是可测量的。
比如：焊接金属，焊接过程的功能是将金属连接在一起，测量焊接过程的功能指标可以通过检测焊接的结果。
3、要求
判断分解项的功能是否满足预期用途，就是要看是否满足规定的要求。这些要求可能来自内部，也可能来自外部，通常包括：
法律法规的要求；行业规范和标准；顾客要求；内部要求；产品特性；过程特性；
际操作中，我们需要先识别这些要求，将要求与功能对应起来。
4、功能分析
之前我们对结构进行了可视化处理，在做功能分析时，可以在结构图、结构树或流程图中，加入功能要求的描述。
来看设备热熔过程的功能分析，大致如下表：
第四步：失效分析
1、失效
首先我们来看什么是失效。失效是跟功能相对应的，是由功能推导过来的。上一步我们进行了功能分析，说到需要将每个分解项都对应相应的功能。
DFMEA的分析对象是系统或零件的功能，它们的潜在失效模式常见有以下几种：
功能丧失——就是无法操作、突然失效，比如按键失灵；
功能退化——性能随时间损失，比如设备的电池电量会耗尽；
功能间歇——比如设备在操作时，随机开始/停止；
部分功能丧失——性能有损失；
非预期功能——比如设备在没有下达指令的情况下执行了操作；
功能超范围——比如超出设备量程范围；
功能延迟——比如设备不能及时工作。
PFMEA的分析对象是过程的功能，它们的潜在失效模式有：
不符合要求——生产操作过程不符合规程的要求；
不一致或部分被执行的任务——过程检验没有做就将产品流转到下道工序；
不必要的活动——在生产过程中加入不必要的步骤，反而会带来新的风险。
与功能的描述一样，对于失效的描述也要清楚，一般用名词加失效描述组成，比如内包装破损、焊接不稳固。尽量避免使用模糊的描述，比如“不好”、“坏了”、“有缺陷”等等。
一个功能可能有多个失效，所以在做失效分析时，不能只满足找到一种失效，要再问问自己“还有没有可能有其他的失效？”，这一点很重要。
2、失效链
针对每一个失效，需要考虑三个方面内容：
发生了什么失效影响？
失效模式是什么？
为什么会失效？（失效起因）
失效链是由这三个要素组成，三者相关联，如下图所示：
失效影响就是失效模式产生的后果，需要考虑多方面的影响，包括：
最终用户、内部顾客（后续操作）、外部顾客（下一层级/经销商/OEM）、产品、适用的法规、具体的失效影响要看具体生产哪种产品，以及生产的流程是怎样的。
失效模式主要来自于功能。我们对照功能，分析可能出现的多种失效模式是失效分析的关键。
失效起因是失效模式出现的原因，失效模式是失效起因的后果。起因应尽可能简明、完整地列出，以便之后采取针对的措施。
在做DFMEA分析时，我们可以从以下几个方面查找原因：
功能性能设计不充分；
系统交互作用，系统之间的接口连接有问题；
随时间变化造成功能下降或丧失；
对于应对外部环境设计不足；
最终用户的错误使用；
制造设计不可靠。设计制造过程没有经过验证，制造时可能导致部件磨损，出现不合格品却未能检出。
在做PFMEA分析时，我们可以利用鱼骨图法，从人、机、料、环、法、测这几个角度分析：
人员：操作工、维护人员是否经过培训？是否了解SOP的规程？
机器/设备：生产设备、检验设备是否能正常使用？检验设备是否在校准有效期内？
材料：关键原材料、辅料是否有足够的量？是否使用了正确的材料？
环境：对生产环境有要求的产品是否在规定的环境中生产？
法规/标准：是否在法规/标准范围内生产。
测试：原辅料检测、半成品检测、成品检测是否按照规定的要求进行？
3、失效分析
失效分析需要通过回答两个问题将失效影响、失效模式和失效原因联系起来，即：
为什么失效模式会发生？
失效模式出现时，会发生什么？
失效分析同样可以用结构树、结构图的方式列明，这样既方便大家做分析，同时还能留下相应的记录。下面举了个简单的例子：
第五步：风险分析
上一个步骤我们分析了失效模式，并且找到失效影响和失效起因。接下来我们就要进行风险分析，风险分析的目的是通过对严重度、频度和探测度评级进行风险评估，并对需要采取的措施进行优先排序。
严重度评级S
首先我们来看如何进行严重度评级，严重度是失效影响的严重程度。FMEA手册根据失效影响的大小，将严重度分成10级。
在DFMEA分析中，失效都是来自零部件或系统的失效，影响的是最终的产品。所以在进行严重度评级时，是看对产品的影响。
在PFMEA分析中，失效分析的对象是过程，过程的失效可能会影响到下一个工序，下一层级的产品加工，最终影响到产品的功能。
频度评级O
频度是失效起因发生的频率。频度的大小，跟是否存在预防控制和探测控制有关。采取的控制措施越多，那相应的发生失效的频度就会越低。
预防控制提供信息或指导，是设计的输入。DFMEA可能包括：法规和标准的要求、使用材料的标准、文件的要求、以往的经验等等。PFMEA可能包括：SOP、设备维护、人员培训等等。
探测控制描述的是已建立的验证和确认的程序。DFMEA可能包括：功能性测试、环境测试、耐久性测试、实验设计等等。PFMEA可能包括：随机检验，功能检验、目测等等。
频度的评级，按照手册也同样分成10级。
探测度评级D
探测度是失效起因和/或失效模式的可探测的程度，在于是否有有效和可靠的测试或检验方法探测到失效模式或失效起因。在进行探测度评级时，最主要是要看探测的方式是否成熟和探测的机会。比如：测试或检验的方法都是通过了验证的，那肯定比还没有建立检测方法要更具探测能力。有的失效用目测就能观察得到，肯定比需要仪器检测的探测度要高。
探测度的评级也被分成10级。
措施优先级AP
措施优先级就是在采取降低风险之前，由于资源、时间、技术和其他客观因素的限制，决定采取措施的优先顺序。
判断优先级主要是通过S*O*D得到的数值大小，但是新版手册对此有了新的规定，首先考虑的是严重度，其次是频度，最后才是探测度，这与之前只比较数值的大小不同，避免出现相同数值的乘积而影响到优先级排序。
第六步：优化
首先我们分别从优化的目的和优化的实施来了解的FMEA分析的优化。
1、优化的目的
优化的目的是在风险分析的基础上，确定降低风险的措施并且评估这些措施的有效性。
降低风险就是要降低风险的严重度、降低风险发生的频度或者是提高风险可探测度。
2、优化的实施
在实施阶段，需要做以下五个方面的工作：
确定降低风险的必要措施
分配职责和期限
实施措施
有效性评估
持续改进
（1）确定降低风险的必要措施
我们前面说到，降低风险要从三个方面入手：严重度、频度和探测度。根据采取措施优先级的原理，优化的顺序也是先要消除或减轻严重度，其次降低频度，最后是提高探测度。
减轻严重度：是相对比较困难的，因为严重度通常都是定性的，很难从根本上降低事件的性质。但是也不是完全做不到，比如电击的伤害最大可能是致死，我们可以将电源的交流电改成蓄电池的直流电，在不影响器械安全和有效的情况下，严重度就大大降低了。
降低频度：我们对设计和过程采取措施大部分是为了降低失效产生的频度，比如易磨损的设备部件采用了更耐磨的材质，增加了部件的使用次数，从而减少因部件磨损导致设备失效的频度。
提高探测度：通过完善检测能力，建立成熟的检测方法来提高探测度。比如，设备在运行时，加入相应指示器，可以提高探测度。
因为会涉及资源配备、人员配合等方面因素，制定的措施需要经过评审后再确定。
（2）分配职责和期限
将降低风险的工作分配给团队不同成员，并且规定完成的期限。
（3）实施措施
措施实施是需要跟踪执行的，措施的状态有以下五种：
尚未确定 没有确定的措施；
尚未决策（可选） 措施已经确定，但还没有决定，正在创建决策文件；
尚未执行（可选） 已对措施做出决定，但尚未执行；
已完成 已完成的状态是指措施已经被执行，并且措施的有效性已经被证明和记录，并已经进行了最终的评估。这类似于FMEA的关闭；
不执行 决定不执行某项措施。
措施实施的状态应该记录，以便跟踪管理。
（4）有效性评估
当措施完成时，要重新评估频度和探测度，看实施的措施是否降低频度或者提升探测度。如果效果没有达到目标（该目标是要企业自己设定），那就要尝试采取新的措施，直到风险降低到可接受的水平。
（5）持续改进
我们都知道风险管理是贯穿于产品的生命周期，所以对于风险的分析是要持续进行的，那就需要我们持续改进，降低可能产生的风险。
第七步：结果文件化
“结果文件化”步骤的目的是，针对FMEA活动的结果进行总结和交流。
“将结果文件化”的主要目标是：
对结果和分析结论进行沟通；
建立文件内容；
记录采取的措施，包括对实施措施的效果进行确认、采取措施后进行风险评估；
在组织内部，以及与客户和或供应商之间针对降低风险的措施进行沟通；
记录风险分析和风险降低到的可接受水平。
SunFMEA七步法介绍
第一步：策划和准备
SunFMEA在第一步规划和准备中，对项目的目的、时间安排、团队组建及任务进行管理。确定分析范围和分析对象，管理FMEA的表头信息，利用以往的经验确认基准FMEA，以此作为结构分析的基础。
第二步：结构分析
SunFMEA结构分析功能，利用结构树可快速构建产品结构或确定过程项、过程步骤及工作要素。使分析范围可视化，作为功能分析步骤的基础。
第三步：功能分析
在结构分析基础上，分析出结构元素的功能、要求、产品特性、工序特性，并填写管理各元素的具体属性（如分类、规格等）；通过功能矩阵建立各级功能、要求、产品特性、过程特性的关联，功能网可直观展示出各级功能的关联关系。
第四步：失效分析
在功能分析基础上，可快速建立失效和失效链，识别出功能的潜在失效影响、 失效模式和失效原因。
第五步：风险分析
针对每个失效链中的失效影响进行严重度评级、 失效原因进行频度和探测度评级。并对失效原因分配预防控制、对失效原因和失效模式分配探测控制。根据行动优先级表，确定高风险的失效模式。
第六步：优化
软件有措施管理的功能，对高风险的失效，确定降低风险的措施后，为措施实施分配职责和期限，并对措施进行跟踪和执行。实施措施并将其形成文件，包括对所实施措施的有效性的确认以及采取措施后的风险评估，以便再次优化。
第七步：结果文件化
形成多种报告形式，并可导出成Excel文档，可以使你快速通过审查和审核。
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步骤一：策划和准备（定义范围，使用了“5T's 、框图、过程框图”等来定义范围）
步骤二：结构分析（结构分析，使用了“边界图、结构树”等来进行结构分析）
步骤三：功能分析（使用了“P图、功能树、功能矩阵图”等来进行功能分析）
步骤四：失效分析（使用了“FE-FM-FC表、失效网图”等进行失效分析）
步骤五：风险分析（全新的严重度、频度、探测度评分标准，取消了RPN，采用AP优先级）
步骤六：优化（确定降低风险的措施、职责、期限，及措施后的风险再评估）
步骤七：结果文件化（完成FMEA文件，向管理层、客户、供应商沟通风险）
前三步为系统分析，包括策划和准备、结构分析及功能分析。
中间三步总结为风险分析和风险缓解，包括失效分析、风险分析及优化。
最后一步形成文件，进行风险交流。
第一步：策划和准备
策划和准备FMEA时，需要讨论五个主题，分别是：
1、FMEA目的
FMEA的目的包括：
评估产品或过程中失效的潜在技术风险；分析失效的起因和影响；记录预防和探测措施；针对降低风险的措施提出建议。
2、FMEA时间安排
说起FMEA的时间安排，我们要先了解哪些情况下会使用FMEA。
新设计、新技术或新过程；
现有设计或过程的新应用；
对现有设计或过程的工程变更。
以上三种情况，我们都是在产品或过程实施之前使用FMEA，所以FMEA需要一定的及时性，否则会影响整体的项目进程。FMEA作为系统分析和失效预防的方法，最好是在产品开发过程的早期阶段启动。
3、FMEA团队
FMEA是一个系统的方法，在实施时通常需要一个团队，团队的成员必须要具备必要的专业知识。
FMEA的团队需要哪些成员？
管理者：拥有决定权，决定风险和措施是否可接受，还要为项目进行提供必要的物力或人力保障。
项目推进人：关键是要做好团队的协调和组织工作。
设计/工艺工程师：所有相关的设计/工艺工程师参与。
采购人员：对原材料以及相应供应商的选择，采购最有发言权。
市场人员：包括负责售后维修、现场安装等服务的人员，是企业直接接触客户的渠道，他们的信息同样重要。
顾客代表：如果条件允许，可以邀请顾客代表参与，首先要满足客户的需求。
供应商：供应商对他们生产的部件最为了解。
技术专家：技术专家的意见是一定要考虑的，这通常是大家容易忽略的问题。
FMEA团队成员组成基于企业自身的条件，如何全面得考虑风险是最终目的。组建好团队后，要分配成员的职责，可能某个角色的责任由不同人担任，也有可能一人承担多个职责。
4、FMEA任务
七步法提供了FMEA的任务框架和交付成果，每个阶段应该由专人评审完成情况，确保每个任务都完成。
5、FMEA工具
目前有许多商业化的FMEA软件可以用于FMEA的实施。当然，采用哪种工具，取决于企业的需求，有实力的企业也可以自行开发。
第二步：结构分析
1、结构分析的目的
对于结构分析，同为FMEA分析的DFMEA和PFMEA，由于分析对象不同，进行结构分析的目的也有所异同：
不同点是：
DFMEA的结构分析是为了将设计识别分解成系统、子系统、组件和零件，以便进行技术风险分析。
PFMEA的结构分析是确定制造系统，并将其分解成过程项、过程步骤和过程工作要素。
相同点是：
DFMEA和PFMEA进行结构分析都要识别每个分解项，以及相互关系，为下一步的功能分析打基础。
2、结构可视化
为了更清楚识别每个分解项，最好的办法是将结构可视化。对于DFMEA，是要将系统结构可视化，常用的方法是利用方块图/边界图、结构树的方法。对于PFMEA，将结构可视化的方法是采用过程流程图和结构树。
（1）方块图/边界图
方块图/边界图是一种有用的工具，用来描述考虑中的系统及其相邻系统、环境和顾客的接口。这里所指的顾客可能是最终用户，也可能是后续或下游的制造过程。
方块图/边界图需要随着设计的成熟不断完善，制作的大体步骤分为六步：
A. 描述组件和特性；
B. 调整方块以显示相互间的关系；
C. 描述连接；
D. 增加接口系统和输入；
E. 确定边界；
F. 增加相关细节以便确定图表。
（2）流程图
大家对于流程图一定再熟悉不过了，生产工艺流程图是我们常用的流程图。
（3）结构树
结构树是按照层次排列系统要素，并通过结构化连接展示依赖关系。为了防止冗余，每个系统要素只存在一次，每个系统要素下排列的结构都是独立的子结构。
对于DFMEA，“下一较低级别或特性类型”是独立的组件。对于PFMEA，“下一较低级别或特性类型”是过程工作要素，按照鱼骨图的方法，从“人机料法环测”等方面加入相应的过程工作要素。
第三步：功能分析
1、目的
功能分析的目的，就是要确保相应的功能分配到合适的分解项中。这个步骤是随着结构分析完成之后随之进行的，在结构分析时，我们将结构进行可视化处理，再加入功能后就可以实现功能的可视化。
2、功能的描述
首先，我们还要先弄清楚什么是功能？某一个分解项的功能，描述的是这个分解项的预期用途。在DFMEA中，系统要素的功能是描述这个要素的预期用途。而在PFMEA中，描述的是过程项或过程步骤的预期用途。
每一个分解项可能会包含多个功能，功能描述的清晰准确很重要，试想一下，如果某个部件的功能描述不准确，对它的预期用途表达就不清晰，导致的结果就有可能将之后的分析引到一个错误的方向。
在进行功能描述时，可以参考一个格式：动词+名词。比如：控制速度、传递热量、传输动力、焊接支架等等。以这样的方式描述，是为了表示这些功能是可测量的。
比如：焊接金属，焊接过程的功能是将金属连接在一起，测量焊接过程的功能指标可以通过检测焊接的结果。
3、要求
判断分解项的功能是否满足预期用途，就是要看是否满足规定的要求。这些要求可能来自内部，也可能来自外部，通常包括：
法律法规的要求；行业规范和标准；顾客要求；内部要求；产品特性；过程特性；
际操作中，我们需要先识别这些要求，将要求与功能对应起来。
4、功能分析
之前我们对结构进行了可视化处理，在做功能分析时，可以在结构图、结构树或流程图中，加入功能要求的描述。
来看设备热熔过程的功能分析，大致如下表：
第四步：失效分析
1、失效
首先我们来看什么是失效。失效是跟功能相对应的，是由功能推导过来的。上一步我们进行了功能分析，说到需要将每个分解项都对应相应的功能。
DFMEA的分析对象是系统或零件的功能，它们的潜在失效模式常见有以下几种：
功能丧失——就是无法操作、突然失效，比如按键失灵；
功能退化——性能随时间损失，比如设备的电池电量会耗尽；
功能间歇——比如设备在操作时，随机开始/停止；
部分功能丧失——性能有损失；
非预期功能——比如设备在没有下达指令的情况下执行了操作；
功能超范围——比如超出设备量程范围；
功能延迟——比如设备不能及时工作。
PFMEA的分析对象是过程的功能，它们的潜在失效模式有：
不符合要求——生产操作过程不符合规程的要求；
不一致或部分被执行的任务——过程检验没有做就将产品流转到下道工序；
不必要的活动——在生产过程中加入不必要的步骤，反而会带来新的风险。
与功能的描述一样，对于失效的描述也要清楚，一般用名词加失效描述组成，比如内包装破损、焊接不稳固。尽量避免使用模糊的描述，比如“不好”、“坏了”、“有缺陷”等等。
一个功能可能有多个失效，所以在做失效分析时，不能只满足找到一种失效，要再问问自己“还有没有可能有其他的失效？”，这一点很重要。
2、失效链
针对每一个失效，需要考虑三个方面内容：
发生了什么失效影响？
失效模式是什么？
为什么会失效？（失效起因）
失效链是由这三个要素组成，三者相关联，如下图所示：
失效影响就是失效模式产生的后果，需要考虑多方面的影响，包括：
最终用户、内部顾客（后续操作）、外部顾客（下一层级/经销商/OEM）、产品、适用的法规、具体的失效影响要看具体生产哪种产品，以及生产的流程是怎样的。
失效模式主要来自于功能。我们对照功能，分析可能出现的多种失效模式是失效分析的关键。
失效起因是失效模式出现的原因，失效模式是失效起因的后果。起因应尽可能简明、完整地列出，以便之后采取针对的措施。
在做DFMEA分析时，我们可以从以下几个方面查找原因：
功能性能设计不充分；
系统交互作用，系统之间的接口连接有问题；
随时间变化造成功能下降或丧失；
对于应对外部环境设计不足；
最终用户的错误使用；
制造设计不可靠。设计制造过程没有经过验证，制造时可能导致部件磨损，出现不合格品却未能检出。
在做PFMEA分析时，我们可以利用鱼骨图法，从人、机、料、环、法、测这几个角度分析：
人员：操作工、维护人员是否经过培训？是否了解SOP的规程？
机器/设备：生产设备、检验设备是否能正常使用？检验设备是否在校准有效期内？
材料：关键原材料、辅料是否有足够的量？是否使用了正确的材料？
环境：对生产环境有要求的产品是否在规定的环境中生产？
法规/标准：是否在法规/标准范围内生产。
测试：原辅料检测、半成品检测、成品检测是否按照规定的要求进行？
3、失效分析
失效分析需要通过回答两个问题将失效影响、失效模式和失效原因联系起来，即：
为什么失效模式会发生？
失效模式出现时，会发生什么？
失效分析同样可以用结构树、结构图的方式列明，这样既方便大家做分析，同时还能留下相应的记录。下面举了个简单的例子：
第五步：风险分析
上一个步骤我们分析了失效模式，并且找到失效影响和失效起因。接下来我们就要进行风险分析，风险分析的目的是通过对严重度、频度和探测度评级进行风险评估，并对需要采取的措施进行优先排序。
严重度评级S
首先我们来看如何进行严重度评级，严重度是失效影响的严重程度。FMEA手册根据失效影响的大小，将严重度分成10级。
在DFMEA分析中，失效都是来自零部件或系统的失效，影响的是最终的产品。所以在进行严重度评级时，是看对产品的影响。
在PFMEA分析中，失效分析的对象是过程，过程的失效可能会影响到下一个工序，下一层级的产品加工，最终影响到产品的功能。
频度评级O
频度是失效起因发生的频率。频度的大小，跟是否存在预防控制和探测控制有关。采取的控制措施越多，那相应的发生失效的频度就会越低。
预防控制提供信息或指导，是设计的输入。DFMEA可能包括：法规和标准的要求、使用材料的标准、文件的要求、以往的经验等等。PFMEA可能包括：SOP、设备维护、人员培训等等。
探测控制描述的是已建立的验证和确认的程序。DFMEA可能包括：功能性测试、环境测试、耐久性测试、实验设计等等。PFMEA可能包括：随机检验，功能检验、目测等等。
频度的评级，按照手册也同样分成10级。
探测度评级D
探测度是失效起因和/或失效模式的可探测的程度，在于是否有有效和可靠的测试或检验方法探测到失效模式或失效起因。在进行探测度评级时，最主要是要看探测的方式是否成熟和探测的机会。比如：测试或检验的方法都是通过了验证的，那肯定比还没有建立检测方法要更具探测能力。有的失效用目测就能观察得到，肯定比需要仪器检测的探测度要高。
探测度的评级也被分成10级。
措施优先级AP
措施优先级就是在采取降低风险之前，由于资源、时间、技术和其他客观因素的限制，决定采取措施的优先顺序。
判断优先级主要是通过S*O*D得到的数值大小，但是新版手册对此有了新的规定，首先考虑的是严重度，其次是频度，最后才是探测度，这与之前只比较数值的大小不同，避免出现相同数值的乘积而影响到优先级排序。
第六步：优化
首先我们分别从优化的目的和优化的实施来了解的FMEA分析的优化。
1、优化的目的
优化的目的是在风险分析的基础上，确定降低风险的措施并且评估这些措施的有效性。
降低风险就是要降低风险的严重度、降低风险发生的频度或者是提高风险可探测度。
2、优化的实施
在实施阶段，需要做以下五个方面的工作：
确定降低风险的必要措施
分配职责和期限
实施措施
有效性评估
持续改进
（1）确定降低风险的必要措施
我们前面说到，降低风险要从三个方面入手：严重度、频度和探测度。根据采取措施优先级的原理，优化的顺序也是先要消除或减轻严重度，其次降低频度，最后是提高探测度。
减轻严重度：是相对比较困难的，因为严重度通常都是定性的，很难从根本上降低事件的性质。但是也不是完全做不到，比如电击的伤害最大可能是致死，我们可以将电源的交流电改成蓄电池的直流电，在不影响器械安全和有效的情况下，严重度就大大降低了。
降低频度：我们对设计和过程采取措施大部分是为了降低失效产生的频度，比如易磨损的设备部件采用了更耐磨的材质，增加了部件的使用次数，从而减少因部件磨损导致设备失效的频度。
提高探测度：通过完善检测能力，建立成熟的检测方法来提高探测度。比如，设备在运行时，加入相应指示器，可以提高探测度。
因为会涉及资源配备、人员配合等方面因素，制定的措施需要经过评审后再确定。
（2）分配职责和期限
将降低风险的工作分配给团队不同成员，并且规定完成的期限。
（3）实施措施
措施实施是需要跟踪执行的，措施的状态有以下五种：
尚未确定 没有确定的措施；
尚未决策（可选） 措施已经确定，但还没有决定，正在创建决策文件；
尚未执行（可选） 已对措施做出决定，但尚未执行；
已完成 已完成的状态是指措施已经被执行，并且措施的有效性已经被证明和记录，并已经进行了最终的评估。这类似于FMEA的关闭；
不执行 决定不执行某项措施。
措施实施的状态应该记录，以便跟踪管理。
（4）有效性评估
当措施完成时，要重新评估频度和探测度，看实施的措施是否降低频度或者提升探测度。如果效果没有达到目标（该目标是要企业自己设定），那就要尝试采取新的措施，直到风险降低到可接受的水平。
（5）持续改进
我们都知道风险管理是贯穿于产品的生命周期，所以对于风险的分析是要持续进行的，那就需要我们持续改进，降低可能产生的风险。
第七步：结果文件化
“结果文件化”步骤的目的是，针对FMEA活动的结果进行总结和交流。
“将结果文件化”的主要目标是：
对结果和分析结论进行沟通；
建立文件内容；
记录采取的措施，包括对实施措施的效果进行确认、采取措施后进行风险评估；
在组织内部，以及与客户和或供应商之间针对降低风险的措施进行沟通；
记录风险分析和风险降低到的可接受水平。
SunFMEA七步法介绍
第一步：策划和准备
SunFMEA在第一步规划和准备中，对项目的目的、时间安排、团队组建及任务进行管理。确定分析范围和分析对象，管理FMEA的表头信息，利用以往的经验确认基准FMEA，以此作为结构分析的基础。
第二步：结构分析
SunFMEA结构分析功能，利用结构树可快速构建产品结构或确定过程项、过程步骤及工作要素。使分析范围可视化，作为功能分析步骤的基础。
第三步：功能分析
在结构分析基础上，分析出结构元素的功能、要求、产品特性、工序特性，并填写管理各元素的具体属性（如分类、规格等）；通过功能矩阵建立各级功能、要求、产品特性、过程特性的关联，功能网可直观展示出各级功能的关联关系。
第四步：失效分析
在功能分析基础上，可快速建立失效和失效链，识别出功能的潜在失效影响、 失效模式和失效原因。
第五步：风险分析
针对每个失效链中的失效影响进行严重度评级、 失效原因进行频度和探测度评级。并对失效原因分配预防控制、对失效原因和失效模式分配探测控制。根据行动优先级表，确定高风险的失效模式。
第六步：优化
软件有措施管理的功能，对高风险的失效，确定降低风险的措施后，为措施实施分配职责和期限，并对措施进行跟踪和执行。实施措施并将其形成文件，包括对所实施措施的有效性的确认以及采取措施后的风险评估，以便再次优化。
第七步：结果文件化
形成多种报告形式，并可导出成Excel文档，可以使你快速通过审查和审核。
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SunFMEA今日一分钟 | 什么是基础FMEA、什么是家族FMEA
一分钟带你了解FMEA知识，今天和大家讨论的话题是基础FMEA和家族FMEA。
基础FMEA，也被称为一般、基准、模板、核心、母版或最佳实践FMEA等，包含组织前开发过程中积累的知识，传承了更多的经验与教训，可为创建新得FMEA提供基础，通俗的来讲基础FMEA就是前人种树，后人乘凉。
家族FMEA是基础FMEA的具体化，我们可以将同一个系列的产品做成一个FMEA，因为它们拥有同样的过程及操作，可以使用一个系列FMEA来承载知识，以确保在产品生命周期内知识的积累，并不断的吸取经验教训，确保不会重复发生之前的质量问题。所以我们认为对于将要新开发的新产品或新过程，直接使用家族FMEA或基础FMEA，将大大减少失效分析时间，提升效率。但这里我们需要注意，FMEA团队应关注心新的产品或过程与家族FMEA的差异，我们应将精力集中在异常点上。
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基础FMEA，也被称为一般、基准、模板、核心、母版或最佳实践FMEA等，包含组织前开发过程中积累的知识，传承了更多的经验与教训，可为创建新得FMEA提供基础，通俗的来讲基础FMEA就是前人种树，后人乘凉。
家族FMEA是基础FMEA的具体化，我们可以将同一个系列的产品做成一个FMEA，因为它们拥有同样的过程及操作，可以使用一个系列FMEA来承载知识，以确保在产品生命周期内知识的积累，并不断的吸取经验教训，确保不会重复发生之前的质量问题。所以我们认为对于将要新开发的新产品或新过程，直接使用家族FMEA或基础FMEA，将大大减少失效分析时间，提升效率。但这里我们需要注意，FMEA团队应关注心新的产品或过程与家族FMEA的差异，我们应将精力集中在异常点上。
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SunFMEA今日分享| 什么是FMEA软件
大家好，今天和大家交流一下，什么是FME。
有过FMEA经验的朋友都知道，FMEA就是通过对可能发生的（或/和已经发生的）失效模式进行分析与判断其可能造成（和/或已经产生的）后果而产生的风险程度的一种量化的定性分析计算方法，并根据风险的大小采取有针对性的改进，从而了解产品（和/或制造过程）设计能力，达成一种事先预防并实施改进措施改进的方法工具。
在这个定义里面我们首先要知道失效模式，所谓的失效模式就是产生的一些不合格的现象，比如产品的尺寸不合格，不合格这个就是失效模式。那么尺寸不合格对我们的制造过程中会造成什么影响呢，如果已经组装完成，可能会造成返工，更严重的会导致报废。返工与报废就是失效后果。我们根据失效后果的影响 ，对于影响大的优先采取措施，这里的措施我们可以理解为通常的预防措施， 其实有了预防措施，在实际生产中，出现这种不良影响会降低。对于FMEA的理解你知道了吗。
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有过FMEA经验的朋友都知道，FMEA就是通过对可能发生的（或/和已经发生的）失效模式进行分析与判断其可能造成（和/或已经产生的）后果而产生的风险程度的一种量化的定性分析计算方法，并根据风险的大小采取有针对性的改进，从而了解产品（和/或制造过程）设计能力，达成一种事先预防并实施改进措施改进的方法工具。
在这个定义里面我们首先要知道失效模式，所谓的失效模式就是产生的一些不合格的现象，比如产品的尺寸不合格，不合格这个就是失效模式。那么尺寸不合格对我们的制造过程中会造成什么影响呢，如果已经组装完成，可能会造成返工，更严重的会导致报废。返工与报废就是失效后果。我们根据失效后果的影响 ，对于影响大的优先采取措施，这里的措施我们可以理解为通常的预防措施， 其实有了预防措施，在实际生产中，出现这种不良影响会降低。对于FMEA的理解你知道了吗。
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充满不确定的当下，数字化供应链会是答案吗
在政策与市场双轮驱动下，新能源汽车快速发展，动力电池形势大好。
国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》，规划指出：到2035年，纯电动汽车将成为新销售车辆主流，公共领域用车全面实现电动化。
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《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》
厂商们也相继宣布产能扩张目标。中创新航产能规划将超500GWh，比亚迪和蜂巢能源规划于2025年实现600GWh，宁德时代6月完成450亿元定增，大手笔投入380亿元用于扩大产能。
动力电池扩产进入快车道，但远水解不了近渴，风口救不了风险。
上游原材料价格应声上涨，下游车企将补贴退坡压力向上转移；高端电池产能不足，低端电池产能过剩；营收攀上历史新高，毛利却集体下滑。
面对“夹心饼干”式现状与诸多不确定因素，如何提升自己中断风险、抵御风险的能力，走出供应链供给困境，成为决定动力电池厂商未来成败的关键因素。
1
不确定因素增加供应链折翼风险
汽车产业具有顺经济周期特点，保持必要的过剩能力一直是其经营策略之一。
动力电池厂商接二连三地布局产能扩张，是为了保证企业获得先占优势，稳定已有市场份额，并在后续的产量和价格竞争中获胜。
但在疫情常态化和逆全球化语境下，这一笔置换已不再划算。
动力电池需要完成配料、电芯制作、PACK组装等生产流程后才能流至整车产业链；整车产业链再将动力电池与电动汽车组装完成，最终输送向市场。
一旦这个链条中的任一环节受阻，链条上的所有单位都将承担难以估量的损失。[图片]今年4月份，蔚来汽车发布官方信息，称因为疫情原因，其位于吉林、上海、江苏等地的供应链合作伙伴自三月份起就已陆续停产，蔚来整车生产因此全部中断。
在此之前，宁德时代也同样遭遇疫情攻击，原料车、出货车被突如其来的疫情拦截在生产基地之外，企业面临停工瘫痪风险。好在这只是一次短暂的管控升级，再加上早有应对准备，宁德时代才得以化险为夷。
疫情暴露供应链脆弱问题，但疫情不是根本原因。
2
建立数字化供应链韧性体系
整体来看，当前的动力电池及新能源车供应链仍未实现一体化构建，上下游企业信息沟通存在滞后和堵塞，各方难以快速反应，提前预判风险更是难上加难。
对动力电池厂商来说，当务之急是尽快完善供应链一体化构建，优化产业结构，提升产业透明度，提高资源利用率，降低整体运作成本。
传统供应链模式在研发、供应、需求和销售之间存在严重壁垒，信息板块分裂、信息数据堵塞，协同协作效果欠佳。
在竞争愈益白热化、环境愈益多变的当下，这一模式所带来的负面影响不仅在于市场敏感度低下，还会直接削弱企业核心竞争力——不但无法在风险来临时及时响应，在其后的恢复重建中也难以迅速找到有效路径、恢复稳定状态。
▲
传统供应链模式
要想保证供应链可持续健康发展，就必须要改变传统制造业发展观念。
借助互联网数字化工具，建立供应链管理平台，采集产品生产过程中的原材料数据信息，通过数据接口实现信息共享，破除数据孤岛，打通供应链协同关系，实现数字供应链韧性建设。
▲
数字供应链风险管理框架
协同合作，并不是简单的1+1连接。
如果过于强调可控而无视供应链实际运行状况，会增加保障实施的成本，侵蚀企业利润；同样地，要是过于强调供应链灵活而无视风险管理，也将增加供应链脆弱性和中断可能性。
那么，要如何平衡这二者之间的关系？
3
基于全供应链的全面质量管理体系
要想构建高效协同协作的韧性供应链，就需要对供应链做出全面性、综合性的评估。
通过对D（交付）、Q（质量）、R（社会责任）、T（技术）、C（成本）的内容边界与核心范畴进行全面考虑和综合建设，才能最终实现综合价值创造、社会责任评估、可持续发展能力的构建和升华。
而这其中，对Q的定义和共识是重中之重。
从单一纵向的供应链到多元融合、敏捷交互的数字化供应链，我们必须明确：随着新一代信息技术在传统产业管理中的应用探索与落地迭代，Quality Engineering需要被重新定位为一个有流程、有体系、有闭环、有迭代的质量工程活动。
要让这一共识科学地应用落地，就要建立起完善的供应链全链质量管控体系，可视化动态管理是其必由之路。
通过搭建供应链管理平台，实现端到端的数据可视化和企业内外部工作流程可视化，增强大数据驱动能力，利用先进分析实施需求预测，针对性调整、制定权变计划，应对各种可能的风险，从而确保供应链高质量稳定运行。
▲
海岸线全面供应链管理一体化数字化方案
在供应商评级可视化、供应链质量可视化
供应链交付与成本可视化
BI引擎支持数据报表动态配置
四大维度实现全面智能的数据分析可视化
当供应商、客户、产品、生产、物流信息、产品设计等各种各样的信息集合至一个层级分明的系统平台之上，信息传递速度自然更快，信息透明追溯同样有了保障。
供应商能随时根据需求准备生产，有效缩短供应链运营时间。企业内部各职能部门也能建立对应的物料风险等级管控系统，基于订单-工单流转的可视化、数字化智慧供应链，基于供应商准入-供应链质量-供应商评级的全面数据集成体系能帮助企业高效决策。
这些沉淀下来的数据，又会流回研发策划端、质量改进端。从源头改进问题，真正意义上融入全生命周期管理，从而促进供应链的数字化韧性之路高效实现。[图片]数字化让供应链上下游有了更多动态连接，也为未知风险预留出动态调整空间；而具有动态调整能力的企业主，能成为产业链、价值链中的数字化建设引领者。
动态调整能力和数字化能力是当下这个时代中理应具备的重要能力。
这是不确定中的最确定。 收起阅读 »
国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》，规划指出：到2035年，纯电动汽车将成为新销售车辆主流，公共领域用车全面实现电动化。
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《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》
厂商们也相继宣布产能扩张目标。中创新航产能规划将超500GWh，比亚迪和蜂巢能源规划于2025年实现600GWh，宁德时代6月完成450亿元定增，大手笔投入380亿元用于扩大产能。
动力电池扩产进入快车道，但远水解不了近渴，风口救不了风险。
上游原材料价格应声上涨，下游车企将补贴退坡压力向上转移；高端电池产能不足，低端电池产能过剩；营收攀上历史新高，毛利却集体下滑。
面对“夹心饼干”式现状与诸多不确定因素，如何提升自己中断风险、抵御风险的能力，走出供应链供给困境，成为决定动力电池厂商未来成败的关键因素。
1
不确定因素增加供应链折翼风险
汽车产业具有顺经济周期特点，保持必要的过剩能力一直是其经营策略之一。
动力电池厂商接二连三地布局产能扩张，是为了保证企业获得先占优势，稳定已有市场份额，并在后续的产量和价格竞争中获胜。
但在疫情常态化和逆全球化语境下，这一笔置换已不再划算。
动力电池需要完成配料、电芯制作、PACK组装等生产流程后才能流至整车产业链；整车产业链再将动力电池与电动汽车组装完成，最终输送向市场。
一旦这个链条中的任一环节受阻，链条上的所有单位都将承担难以估量的损失。[图片]今年4月份，蔚来汽车发布官方信息，称因为疫情原因，其位于吉林、上海、江苏等地的供应链合作伙伴自三月份起就已陆续停产，蔚来整车生产因此全部中断。
在此之前，宁德时代也同样遭遇疫情攻击，原料车、出货车被突如其来的疫情拦截在生产基地之外，企业面临停工瘫痪风险。好在这只是一次短暂的管控升级，再加上早有应对准备，宁德时代才得以化险为夷。
疫情暴露供应链脆弱问题，但疫情不是根本原因。
2
建立数字化供应链韧性体系
整体来看，当前的动力电池及新能源车供应链仍未实现一体化构建，上下游企业信息沟通存在滞后和堵塞，各方难以快速反应，提前预判风险更是难上加难。
对动力电池厂商来说，当务之急是尽快完善供应链一体化构建，优化产业结构，提升产业透明度，提高资源利用率，降低整体运作成本。
传统供应链模式在研发、供应、需求和销售之间存在严重壁垒，信息板块分裂、信息数据堵塞，协同协作效果欠佳。
在竞争愈益白热化、环境愈益多变的当下，这一模式所带来的负面影响不仅在于市场敏感度低下，还会直接削弱企业核心竞争力——不但无法在风险来临时及时响应，在其后的恢复重建中也难以迅速找到有效路径、恢复稳定状态。
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传统供应链模式
要想保证供应链可持续健康发展，就必须要改变传统制造业发展观念。
借助互联网数字化工具，建立供应链管理平台，采集产品生产过程中的原材料数据信息，通过数据接口实现信息共享，破除数据孤岛，打通供应链协同关系，实现数字供应链韧性建设。
▲
数字供应链风险管理框架
协同合作，并不是简单的1+1连接。
如果过于强调可控而无视供应链实际运行状况，会增加保障实施的成本，侵蚀企业利润；同样地，要是过于强调供应链灵活而无视风险管理，也将增加供应链脆弱性和中断可能性。
那么，要如何平衡这二者之间的关系？
3
基于全供应链的全面质量管理体系
要想构建高效协同协作的韧性供应链，就需要对供应链做出全面性、综合性的评估。
通过对D（交付）、Q（质量）、R（社会责任）、T（技术）、C（成本）的内容边界与核心范畴进行全面考虑和综合建设，才能最终实现综合价值创造、社会责任评估、可持续发展能力的构建和升华。
而这其中，对Q的定义和共识是重中之重。
从单一纵向的供应链到多元融合、敏捷交互的数字化供应链，我们必须明确：随着新一代信息技术在传统产业管理中的应用探索与落地迭代，Quality Engineering需要被重新定位为一个有流程、有体系、有闭环、有迭代的质量工程活动。
要让这一共识科学地应用落地，就要建立起完善的供应链全链质量管控体系，可视化动态管理是其必由之路。
通过搭建供应链管理平台，实现端到端的数据可视化和企业内外部工作流程可视化，增强大数据驱动能力，利用先进分析实施需求预测，针对性调整、制定权变计划，应对各种可能的风险，从而确保供应链高质量稳定运行。
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海岸线全面供应链管理一体化数字化方案
在供应商评级可视化、供应链质量可视化
供应链交付与成本可视化
BI引擎支持数据报表动态配置
四大维度实现全面智能的数据分析可视化
当供应商、客户、产品、生产、物流信息、产品设计等各种各样的信息集合至一个层级分明的系统平台之上，信息传递速度自然更快，信息透明追溯同样有了保障。
供应商能随时根据需求准备生产，有效缩短供应链运营时间。企业内部各职能部门也能建立对应的物料风险等级管控系统，基于订单-工单流转的可视化、数字化智慧供应链，基于供应商准入-供应链质量-供应商评级的全面数据集成体系能帮助企业高效决策。
这些沉淀下来的数据，又会流回研发策划端、质量改进端。从源头改进问题，真正意义上融入全生命周期管理，从而促进供应链的数字化韧性之路高效实现。[图片]数字化让供应链上下游有了更多动态连接，也为未知风险预留出动态调整空间；而具有动态调整能力的企业主，能成为产业链、价值链中的数字化建设引领者。
动态调整能力和数字化能力是当下这个时代中理应具备的重要能力。
这是不确定中的最确定。 收起阅读 »
补齐全面质量管理数字化，再谈动力电池破局
在《十年蝶变与“超车”启示录，中国动力电池会诞生下一个宁德时代吗》一文中我们说到，新能源汽车不惧疫情冲击，在传统汽车行业整体衰颓的情况下走上了一条强势增长之路。
动力电池与之唇齿相依，从整体规模走势来看可谓迎来春天。但花开两朵，各表一枝，潜藏在繁盛之后的危机已蠢蠢欲动。
从自燃事件到召回风波，车企和电池厂商们不断用崩坏的口碑和高额经济损失为质量问题买单。
动力电池何以频频出现质量安全问题？是现行标准滞后，还是检测环节缺漏？
都是，也都不是。
质量拦路虎：难以落地的纸面标准
2015年3月，工信部发布《汽车动力蓄电池行业规范条件》，从产品要求和质量保证能力等七个方面对汽车动力电池行业给出规范意见。但这一《规范》只是一个行业指导性文件，不具备强制效力。
2021年，工信部发布包括《电动汽车用动力蓄电池安全要求》在内的三项强制性国家标准。这是我国动力电池领域第一份强制性国家标准。
2022年，工信部启动动力电池安全相关标准修订工作，进一步提升热失控报警和安全防护水平。这是对前次三项标准的深化升级。
从以上时间脉络和发布力度的走向来看，动力电池行业实际上并不缺少对标准的制定与推行。
问题的关键不在质量标准存在与否，而在质量标准的体系化与落地化。
要实现这一目的，就不能不谈全面质量管理的数字化。
全面的底层逻辑：深度闭环
全要素考虑（人机料法环测），全场景覆盖（研发、制造、供应链、售后等），全成员参与（组织中的全员），是全面质量管理的主要特征。
越来越多的企业投入到全面质量管理之中，但掌握了全要素、全过程、全人员的常识，并不意味着就能把全面质量管理做好。[图片]动力电池是一个系统工程。在设计过程中要考虑使用要求，进行精细设计和充分的实验验证；在制造过程中，要在确保产品性能一致性的同时兼顾成本控制；还要从全产业链和全生命周期来考虑性能、质量和成本的综合平衡。
在实际经营管理中，研发质量、生产质量、供应链质量、客户质量分布在不同组织架构中，彼此之间存在部门墙。组织规模越大，业务打通的阻点就越多，组织关系难以逾越，利益关系更难以挑战。
厂商要想突破成本和质量阻点，利用全面质量管理达成转型自救，就必须要去思考怎么实现深度闭环。
▲
借助PDCA管理方法，基于策划-控制-监测-改进闭环
我们搭建出企业全面质量管理平台
如此，方能用数据驱动交付，提升生产效率，降低制造不良，赋能新产品跨组织协同，缩短研发周期，提高响应市场能力。
聚焦研发质量指标，让质量经验流转
以研发质量闭环为例，我们为实际研发管理提供了一套行之有效的解决方案。
1）要预防、控制、管理质量，确定问题是首要目标
·问题出在哪里？供应商？还是关联零部件？——问题反溯中的发起问题可以帮助质量管理人员找到问题所在；
·通过问题严重度、发生度、探测度、复发率等要素及权重对问题进行分级判断；
·利用人机料法环测寻找直接原因、根本原因、间接原因；
·通过短期&长期对比实施措施验证，围绕研发设计、生产制造、过程检验等多个环节，实现预防&预警问题。
2）建立能够动态刷新的再发经验库至关重要
入库：反溯过程中产生的致命问题、严重问题将流入问题库，相对应的处理流程也将同步更新至FMEA基础库中，关联基础库中同类产品经验，协助设计工程师在设计之初就识别出潜在风险。
出库：当发生率在三个月内降为0或相关原材料不再投入使用时，这些已得到解决的问题会及时出库，免除冗余提醒，保证整个质量管理体系的精细化和高效率运行。
数字化工具，让人找事变成事找人
过去十年，动力电池朝着高端化、智能化、低碳化方向飞速发展，成本大幅下降，能量密度和车辆续驶里程显著提升，结构创新引领全球，传统工业软件的管理功用已不再适配结构和技术如此复杂精密的动力电池。
另一方面，生产要素无时无刻不在产生数据，身处低端产业链向中高端产业链转型的大背景下，数据能否顺利流通，业务流能否清晰建立，线上线下管理理念能否保持畅通，管理流程能够持续优化迭代，同样是考验所在。[图片]
要想解决这些问题，就要让数据发挥最大效能，集成全领域、全过程、全方位的信息。全面质量管理理念要想科学地应用落地，就必须要借助优秀的数字化工具。
一套优秀的数字化工具能实现对数据的高效利用，从实际业务场景出发，完成从“人看数据人找事”到“数据追人事找人”的转变，真正实现数据驱动业务、反哺业务，从而打造可持续的市场竞争力。[图片]
如今，动力电池正迈入新发展阶段，当全面质量管理在企业内部真正实现有机内循环，交付产品零缺陷不再只是理论可能。
把目光投掷至不远的将来，我们仿佛看到一幅波澜壮阔的画卷正徐徐展开——中国的动力电池厂商们用自身的质量底气铺开一条制胜之路，大踏步走向更大的市场、更广阔的未来。 收起阅读 »
动力电池与之唇齿相依，从整体规模走势来看可谓迎来春天。但花开两朵，各表一枝，潜藏在繁盛之后的危机已蠢蠢欲动。
从自燃事件到召回风波，车企和电池厂商们不断用崩坏的口碑和高额经济损失为质量问题买单。
动力电池何以频频出现质量安全问题？是现行标准滞后，还是检测环节缺漏？
都是，也都不是。
质量拦路虎：难以落地的纸面标准
2015年3月，工信部发布《汽车动力蓄电池行业规范条件》，从产品要求和质量保证能力等七个方面对汽车动力电池行业给出规范意见。但这一《规范》只是一个行业指导性文件，不具备强制效力。
2021年，工信部发布包括《电动汽车用动力蓄电池安全要求》在内的三项强制性国家标准。这是我国动力电池领域第一份强制性国家标准。
2022年，工信部启动动力电池安全相关标准修订工作，进一步提升热失控报警和安全防护水平。这是对前次三项标准的深化升级。
从以上时间脉络和发布力度的走向来看，动力电池行业实际上并不缺少对标准的制定与推行。
问题的关键不在质量标准存在与否，而在质量标准的体系化与落地化。
要实现这一目的，就不能不谈全面质量管理的数字化。
全面的底层逻辑：深度闭环
全要素考虑（人机料法环测），全场景覆盖（研发、制造、供应链、售后等），全成员参与（组织中的全员），是全面质量管理的主要特征。
越来越多的企业投入到全面质量管理之中，但掌握了全要素、全过程、全人员的常识，并不意味着就能把全面质量管理做好。[图片]动力电池是一个系统工程。在设计过程中要考虑使用要求，进行精细设计和充分的实验验证；在制造过程中，要在确保产品性能一致性的同时兼顾成本控制；还要从全产业链和全生命周期来考虑性能、质量和成本的综合平衡。
在实际经营管理中，研发质量、生产质量、供应链质量、客户质量分布在不同组织架构中，彼此之间存在部门墙。组织规模越大，业务打通的阻点就越多，组织关系难以逾越，利益关系更难以挑战。
厂商要想突破成本和质量阻点，利用全面质量管理达成转型自救，就必须要去思考怎么实现深度闭环。
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借助PDCA管理方法，基于策划-控制-监测-改进闭环
我们搭建出企业全面质量管理平台
如此，方能用数据驱动交付，提升生产效率，降低制造不良，赋能新产品跨组织协同，缩短研发周期，提高响应市场能力。
聚焦研发质量指标，让质量经验流转
以研发质量闭环为例，我们为实际研发管理提供了一套行之有效的解决方案。
1）要预防、控制、管理质量，确定问题是首要目标
·问题出在哪里？供应商？还是关联零部件？——问题反溯中的发起问题可以帮助质量管理人员找到问题所在；
·通过问题严重度、发生度、探测度、复发率等要素及权重对问题进行分级判断；
·利用人机料法环测寻找直接原因、根本原因、间接原因；
·通过短期&长期对比实施措施验证，围绕研发设计、生产制造、过程检验等多个环节，实现预防&预警问题。
2）建立能够动态刷新的再发经验库至关重要
入库：反溯过程中产生的致命问题、严重问题将流入问题库，相对应的处理流程也将同步更新至FMEA基础库中，关联基础库中同类产品经验，协助设计工程师在设计之初就识别出潜在风险。
出库：当发生率在三个月内降为0或相关原材料不再投入使用时，这些已得到解决的问题会及时出库，免除冗余提醒，保证整个质量管理体系的精细化和高效率运行。
数字化工具，让人找事变成事找人
过去十年，动力电池朝着高端化、智能化、低碳化方向飞速发展，成本大幅下降，能量密度和车辆续驶里程显著提升，结构创新引领全球，传统工业软件的管理功用已不再适配结构和技术如此复杂精密的动力电池。
另一方面，生产要素无时无刻不在产生数据，身处低端产业链向中高端产业链转型的大背景下，数据能否顺利流通，业务流能否清晰建立，线上线下管理理念能否保持畅通，管理流程能够持续优化迭代，同样是考验所在。[图片]
要想解决这些问题，就要让数据发挥最大效能，集成全领域、全过程、全方位的信息。全面质量管理理念要想科学地应用落地，就必须要借助优秀的数字化工具。
一套优秀的数字化工具能实现对数据的高效利用，从实际业务场景出发，完成从“人看数据人找事”到“数据追人事找人”的转变，真正实现数据驱动业务、反哺业务，从而打造可持续的市场竞争力。[图片]
如今，动力电池正迈入新发展阶段，当全面质量管理在企业内部真正实现有机内循环，交付产品零缺陷不再只是理论可能。
把目光投掷至不远的将来，我们仿佛看到一幅波澜壮阔的画卷正徐徐展开——中国的动力电池厂商们用自身的质量底气铺开一条制胜之路，大踏步走向更大的市场、更广阔的未来。 收起阅读 »
SunFMEA今日分享 | 企业为什么要用FMEA
大家好，我是SunFMEA质量人，每天1分钟带大家了解FMEA知识~我们都知道产品的开发是需要周期的，从概念设计-产品设计-过程设计-试生产-量产,需要众多环节。在没使用FMEA软件的时候，问题会随着开发过程的进展而增多，到量产的时候爆发的问题会达到一个峰值。如果我们在产品立项就开始使用FMEA，那么问题就会在开发时候暴露出来，这样对比就回发现，FMEA就是将经验转化为生产力，简单来说很多问题可以通过FMEA的有效应用在开发过程中识别出来，在量产前提前采取有效的预防和措施，这样就可以避免在量产以后再去解决更多的问题。
风险处理费用的10倍法则想必大家都知道，越早识别风险，企业所付出的成本也就越低。FMEA正是风险识别，减少晚期变更的重要方法之一，你了解了吗。
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风险处理费用的10倍法则想必大家都知道，越早识别风险，企业所付出的成本也就越低。FMEA正是风险识别，减少晚期变更的重要方法之一，你了解了吗。
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质量是设计出来的，不是测试出来的
FMEA不单纯是一种故障后果防范的工具，更是一种设计理念。也就是说：在你设计电路或者设计软件的时候，就需要考虑某个部件如果损坏了，可能对系统的影响，并且在设计的时候就能够预见，并制定对策。
可靠性不是靠测试出来问题，解决问题实现的。而是设计出来的，也就是我们经常说的“质量是设计出来的”。在设计的概念阶段、就介入可靠性的设计，而在计划阶段和开发阶段的起始，就需要完成FMEA的分析报告。
SunFMEA是一款基于AIAG-VDA FMEA标准的失效模式和影响分析软件，软件满足新版七步法分析流程，兼具DFMEA和PFMEA，以结构树的方式直观、完整、快速地指导用户完成FMEA分析的整个流程，能够为企业提供系统化、标准化的FMEA解决方案，助力企业提质降本增效。
软件主要应用于轨道交通、汽车、工程机械、航空航天、兵器、电子、船舶、能源和医疗等各个工业领域，能够提供基于工业互联网平台的质量协同设计解决方案。通过构建质量协同设计分析团队，在产品/过程等的策划设计阶段，以树状图方式进行结构或过程分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施减少失效，实现产品质量可靠性的根本提升。
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可靠性不是靠测试出来问题，解决问题实现的。而是设计出来的，也就是我们经常说的“质量是设计出来的”。在设计的概念阶段、就介入可靠性的设计，而在计划阶段和开发阶段的起始，就需要完成FMEA的分析报告。
SunFMEA是一款基于AIAG-VDA FMEA标准的失效模式和影响分析软件，软件满足新版七步法分析流程，兼具DFMEA和PFMEA，以结构树的方式直观、完整、快速地指导用户完成FMEA分析的整个流程，能够为企业提供系统化、标准化的FMEA解决方案，助力企业提质降本增效。
软件主要应用于轨道交通、汽车、工程机械、航空航天、兵器、电子、船舶、能源和医疗等各个工业领域，能够提供基于工业互联网平台的质量协同设计解决方案。通过构建质量协同设计分析团队，在产品/过程等的策划设计阶段，以树状图方式进行结构或过程分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施减少失效，实现产品质量可靠性的根本提升。
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