可靠性增长试验是通过“暴露故障-分析根因-解决问题”循环提升产品可靠性的关键手段，而阶段性目标设定与评估标准是试验的“方向盘”与“刻度尺”——前者明确各阶段的可靠性提升方向，后者验证试验效果是否符合预期。本文围绕这两个核心环节，拆解具体方法与实践要点，助力试验有序推进。

阶段性目标设定的核心依据：基线可靠性与需求分解

阶段性目标的起点是“基线可靠性”，即产品未开展增长试验前的固有可靠性水平。基线数据通常来自三类来源：

一、相似产品的历史试验（比如同系列电机的MTBF测试结果）。

二、用户现场故障统计（比如某型号阀门过去6个月的现场故障率）。

三、FMEA（故障模式及影响分析）的预测（通过分析部件故障模式，估算整机初始可靠性）。例如，某工业机器人的基线MTBF经FMEA预测为150小时，这就是第一阶段目标的基础。

目标的终点是客户需求的分层拆解。假设客户要求最终MTBF≥500小时，直接将第一阶段目标定到500小时显然不现实——故障解决需遵循“先重大后次要”的节奏。因此需将总需求拆分为阶梯式目标：第一阶段解决机械臂松动、驱动模块过热等致命故障，目标MTBF达到250小时；第二阶段解决控制系统软件bug、传感器校准偏差等主要故障，目标MTBF达到400小时；第三阶段解决外壳防护不足、线缆磨损等次要故障，目标MTBF达到500小时。这种拆解既符合故障解决的规律，也让团队有明确的阶段性任务。

基线数据需贴合实际使用场景。若基线来自实验室常温试验，而产品实际使用在高温环境，则需乘以环境系数（比如0.8）修正基线——比如实验室基线200小时，修正后为160小时，确保目标设定不脱离真实环境。

阶段性目标的分层设计：从部件到整机的协同

可靠性增长试验的目标不是“整机单一指标”，而是“部件-分系统-整机”的协同目标。部件是可靠性的基础，比如某电源模块的MTBF若只有1000小时，整机MTBF再高也会被拉低。因此需为关键部件设定更严格的目标：比如整机目标MTBF≥1000小时，电源模块的目标需达到2000小时，控制系统需达到1500小时，这样才能通过部件的高可靠性支撑整机达标。

分系统目标需匹配部件的解决进度。比如某汽车电子分系统由传感器、控制器、执行器组成，若传感器的MTBF目标是1800小时，控制器是1500小时，执行器是1200小时，则分系统的目标需取各部件的“最小值”（1200小时），再通过优化协同（比如减少部件间的信号干扰）提升到1500小时，确保分系统目标与部件目标协同。

整机目标是各层级目标的综合结果。例如，某无人机的整机MTBF目标为800小时，其动力系统（发动机、电池）目标600小时，飞控系统目标1000小时，导航系统目标900小时——通过各分系统的互补，最终整机MTBF可达到800小时以上。

阶段性目标的可操作性：量化指标与时间节点的结合

阶段性目标必须是“可量化、可验证”的。最常用的量化指标是MTBF（平均无故障时间），其次是故障率（λ，单位时间内的故障数）。例如，第一阶段目标“MTBF≥250小时”比“提升可靠性”更具体——试验中只需统计故障间隔时间，即可验证是否达标。

时间节点是目标的“落地保障”。比如试验周期为3个月，分3个阶段，每个阶段1个月：第一阶段（第1-4周）解决机械故障，目标MTBF250小时；第二阶段（第5-8周）解决电气故障，目标MTBF400小时；第三阶段（第9-12周）解决软件故障，目标MTBF500小时。时间节点明确了各阶段的任务期限，避免试验无限拖延。

目标需保留“合理弹性”。若某阶段故障解决进度快（比如第一阶段2周就解决了所有重大故障），可将第二阶段目标从400小时上调至450小时，充分利用试验资源；但若故障解决滞后（比如第一阶段4周只解决了60%的重大故障），则需延长第一阶段时间（比如增加2周），确保目标达标，避免“为赶进度而降低标准”。

评估标准的核心维度：故障闭环与增长效率

评估标准的第一个核心是“故障闭环率”——即某阶段发现的故障中，已完成根因分析、制定解决措施并验证有效的比例。例如，第一阶段发现10个故障，其中8个完成闭环（根因明确、措施有效），闭环率80%——这是阶段性目标达标的基础，若闭环率低于70%，即使MTBF达标，也说明故障未真正解决。

第二个核心是“增长效率”，通常用杜安模型的“增长斜率”衡量。杜安模型认为，可靠性增长过程中，MTBF的对数与试验时间的对数呈线性关系，斜率越大，增长越快（合理斜率在0.3-0.5之间）。例如，某产品的增长斜率为0.4，说明每增加1倍试验时间，MTBF提升约2.5倍（10^0.4≈2.5），增长效率合理；若斜率低于0.2，说明增长缓慢，需调整试验策略（比如增加故障激励条件）。

第三个核心是“故障严重度控制”。致命故障（影响安全或功能丧失）必须100%闭环，主要故障（影响性能但不丧失功能）闭环率需≥90%，次要故障（不影响性能）闭环率≥70%。例如，某阶段发现2个致命故障，若未全部闭环，即使MTBF达标，也不能进入下一阶段——致命故障会直接导致产品失效，必须优先解决。

评估的时机与方法：过程监控与阶段验证

评估需“过程监控+阶段验证”结合。过程监控是指试验中每天统计故障数、故障间隔时间，用“控制图”跟踪趋势——若故障数突然上升（比如某周故障数是前一周的3倍），需立即分析原因（比如试验条件变严格、出现新故障模式），及时调整试验策略；若故障数持续下降（比如每周故障数从10个降到2个），说明增长有效。

阶段验证是指每个阶段结束后，用统计模型计算当前可靠性水平。最常用的是AMSAA（陆军 Materiel Systems Analysis Activity）模型，它可通过试验时间与故障数的关系，估算当前的MTBF。例如，第一阶段试验时间1000小时，发生4次故障，用AMSAA模型计算得MTBF=1000/(4-1)≈333小时（假设置信水平90%），若目标MTBF≥250小时，则验证通过。

数据有效性是评估的前提。试验时间需达到目标MTBF的2-3倍（比如目标MTBF250小时，试验时间需≥500小时），否则数据量不足，评估结果不准确；故障数据需“完整可追溯”——每个故障都要有《故障报告》（包含故障现象、发生时间、试验条件）、《根因分析报告》（包含失效机理、责任部门）、《解决措施验证报告》（包含试验验证结果），确保评估不是“空口无凭”。

常见误区规避：目标脱离实际与评估流于形式

误区一：目标设定过高。比如某产品基线MTBF150小时，却将第一阶段目标定到500小时——结果4周只解决了30%的重大故障，MTBF仅达到200小时，打击团队信心。正确的做法是“小步快跑”，第一阶段目标比基线高50%-100%（比如150小时→250小时），确保目标可实现。

误区二：目标设定过低。比如某产品基线MTBF200小时，第一阶段目标定到220小时——结果2周就达标，剩下2周无事可做，浪费试验资源。正确的做法是“跳一跳够得着”，目标比基线高100%-150%（比如200小时→350小时），保持团队的挑战性。

误区三：评估流于形式。比如某阶段MTBF达到400小时（目标400小时），但故障是因为“试验条件宽松”（比如降低了振动强度），而非故障真正解决——这样的评估结果毫无意义。正确的做法是“以用户场景为基准”，试验条件需模拟实际使用环境（比如高温、振动、湿度），确保评估结果贴合真实可靠性。

实践案例：某工业机器人的可靠性增长试验

某工业机器人的客户需求是MTBF≥500小时，基线MTBF经FMEA预测为150小时。阶段性目标设定：第一阶段（4周）解决机械臂松动、驱动模块过热等致命故障，目标MTBF250小时；第二阶段（4周）解决控制系统软件bug、传感器校准偏差等主要故障，目标MTBF400小时；第三阶段（4周）解决外壳防护不足、线缆磨损等次要故障，目标MTBF500小时。

第一阶段试验中，共发现8个故障（2个致命、3个主要、3个次要），其中7个完成闭环（闭环率87.5%），用杜安模型计算MTBF260小时，达标；第二阶段发现5个故障（1个主要、4个次要），全部闭环，MTBF420小时，达标；第三阶段发现3个次要故障，全部闭环，MTBF510小时，达标。

最终产品通过客户验收，现场使用6个月（累计运行1000小时）无重大故障，现场MTBF达到520小时，完全满足客户需求——这正是“合理设定阶段性目标+严格评估”的结果。