可靠性增长试验是通过“试验-故障分析-改进-再试验”循环提升产品可靠性的核心手段，而故障分析工具是精准定位故障成因、避免盲目改进的关键桥梁。针对试验中“发现-诊断-验证”的全流程需求，故障分析工具培训需聚焦原理、实操与组合应用，帮助学员掌握从“识别潜在故障”到“验证改进效果”的系统方法，最终实现“精准定位薄弱环节、高效提升可靠性”的目标。

可靠性增长试验与故障分析的关联性基础

可靠性增长试验的本质是“暴露产品薄弱环节并强化”，故障分析工具的价值在于将“模糊的故障现象”转化为“可量化的改进方向”。例如，试验中若故障集中在“按钮失效”，通过工具分析可明确是“材料耐磨损性不足”而非“结构设计问题”，从而针对性改进材料。

需先建立“工具服务于试验目标”的认知：工具不是目的，而是“精准定位薄弱环节”的手段。例如，试验前期（设计验证）用FMEA等预防性工具提前识别潜在故障；中期（故障暴露）用FTA、鱼骨图等诊断性工具分析根因；后期（改进验证）用MTBF等工具评估效果，避免“为用工具而用工具”。

此外，需明确工具与试验阶段的匹配性：预防性工具（如FMEA）适合前期“防患于未然”；诊断性工具（如FTA）适合中期“解决已发生故障”；验证性工具（如MTBF）适合后期“确认改进效果”，确保工具应用与试验节奏一致。

故障分析核心工具的原理与适用场景

试验中常用工具分为三类：预防性（FMEA）、诊断性（FTA、鱼骨图、5W2H）、验证性（MTBF、可靠性增长曲线），需逐一明确原理与适用场景：

FMEA（失效模式与影响分析）：通过“识别潜在失效模式-评估风险-制定措施”预防故障，适合前期设计验证。例如，手机电池FMEA中，“电池鼓包”的严重度（S=9）、发生度（O=5）、探测度（D=3），RPN=135，需优先改进。

FTA（故障树分析）：从顶事件（已发生故障）逆向分解至底事件（基本原因），适合中期故障诊断。例如，“电机无法启动”的顶事件，可分解为“电源中断”“绕组烧毁”等中间事件，最终定位“电源线断裂”的底事件。

鱼骨图：从“人、机、料、法、环、测”六维度梳理潜在原因，适合快速排查。例如，“零件磨损超标”可通过鱼骨图列出“材料硬度不足”“设备转速过高”等原因，再逐一验证。

5W2H：通过“What/Why/When/Where/Who/How/How much”明确故障特征，适合初期信息收集。例如，“打印机连续打印50页后卡纸”的描述，比“打印机故障”更易分析。

MTBF：计算平均无故障时间，适合后期验证改进效果。例如，10台设备试验100小时发生5次故障，MTBF=（10×100）/5=200小时。

FMEA工具的实操步骤与关键要点

FMEA实操需遵循“结构化、量化、可落地”原则，具体步骤：

1、确定分析对象：明确“分析子系统/零部件”（如手机充电系统），避免范围过大。

2、识别失效模式：需具体（如“充电电流<500mA”），而非“充电慢”。

3、分析失效影响：从用户场景评估（如“充电慢影响用户使用体验”），而非技术视角。

4、评估风险（S/O/D）：S（严重度，1-10分）、O（发生度，1-10分）、D（探测度，1-10分），RPN=S×O×D。

5、制定改进措施：需可验证（如“将充电电流提升至1.8A以上”），而非“提高充电速度”。

6、验证效果：重新计算RPN，确认是否达标（如改进前RPN=180，改进后=36）。

关键要点：失效模式需“具体”，严重度需“用户导向”，探测度需“真实”，改进措施需“可验证”。

FTA工具的构建逻辑与量化分析技巧

FTA核心是“逻辑分解”，步骤：

1、定义顶事件：明确故障现象（如“电机无法启动”），避免模糊。

2、分解中间事件：用逻辑门（与/或门）连接顶事件与中间事件（如“电源中断”用或门连接“电机无法启动”）。

3、识别底事件：分解至“不可再分的基本原因”（如“电源线断裂”）。

量化分析技巧：

- 最小割集：导致顶事件的最小组合（如“电源线断裂”是单个割集，优先级更高）。

- 顶事件概率：用逻辑门计算（如“电源中断”概率0.05，“绕组烧毁”概率0.02，顶事件概率=1-(1-0.05)(1-0.02)=0.069）。

- 重要度：评估底事件对顶事件的影响（如“电源线断裂”结构重要度高，需优先改进）。

关键：逻辑门需“正确”，底事件需“可追溯”，数据需“真实”。

数据驱动的故障分析：MTBF与趋势分析

MTBF计算需匹配试验类型：

- 定时截尾：MTBF=总试验时间/故障次数（如10台×100小时/5次=200小时）。

- 定数截尾：MTBF=总试验时间/故障次数（如800小时/5次=160小时）。

趋势分析用“可靠性增长曲线”（杜安/AMSAA模型）：

- 杜安模型：MTBF(t)=MTBF0×t^α（α越大，增长越快）。

- AMSAA模型：适用于复杂试验（β>1时增长，β<1时下降）。

例如，某产品改进后MTBF从100小时→150→250→400小时，曲线呈指数增长，符合杜安模型（α=0.6），说明改进有效。

关键：数据需“完整”，模型需“适用”，分析需“决策导向”。

故障分析工具的组合使用策略

单一工具存在局限（如FMEA无法定位根因，FTA无法预防故障），需组合使用：

策略1：FMEA+FTA+MTBF：前期用FMEA预防，中期用FTA诊断，后期用MTBF验证（如冰箱“加热器过热”改进）。

策略2：5W2H+鱼骨图+FTA：初期用5W2H明确故障，再用鱼骨图梳理原因，最后用FTA定位根因（如机械零件“磨损超标”分析）。

策略3：FMEA+鱼骨图+MTBF：预防潜在故障+快速排查+验证效果（如手机“续航不足”改进）。

关键：根据试验目标选择组合（如“预防故障”选FMEA+鱼骨图，“验证效果”选FTA+MTBF）。

工具应用的常见误区与规避方法

误区1：模板化应用：照搬其他产品模板，忽略当前产品特点（如将冰箱FMEA用于空调）。规避：调研产品功能、用户需求，定制模板。

误区2：分析表面化：停留在中间事件（如“电源故障”而非“芯片虚焊”）。规避：用5Why追问（为什么电源故障？→芯片虚焊→焊接温度低→设备参数错）。

误区3：重分析轻执行：未落实改进措施（如FMEA建议“换材料”但未执行）。规避：建立“分析-执行-跟踪-反馈”闭环，指定责任人与验证指标。

误区4：过度依赖工具：忽略经验判断（如FMEA显示RPN=100，但经验判断风险低）。规避：结合“工具+经验+用户需求”决策。

基于案例的工具演练：智能手表续航不足故障分析

案例：智能手表续航时间从预期24小时降至12小时。

1、5W2H明确：What（续航不足）、When（充满电后）、How（正常使用）、How much（少50%）。

2、鱼骨图分析：料（电池容量虚标、屏幕/CPU功耗高）、法（电源算法差）。

3、FTA分解：顶事件（续航不足）→中间事件（电池容量不足、功耗过高）→底事件（电池虚标、屏幕亮度高、后台程序多、芯片效率低）。

4、验证：电池实际容量2000mAh（标称2500），屏幕亮度50%（预期30%），后台3个程序（预期1个），芯片效率85%（预期90%）。

5、改进措施：换电池供应商、调亮度算法、限后台程序、换高效芯片。

6、验证：续航提升至26小时，MTBF从500→800小时，符合杜安模型（α=0.7）。

演练重点：让学员参与每一、体会“工具解决实际问题”的逻辑，避免理论与实践脱节。