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产品可靠性工作中的几大误区

发布时间: 2021-10-15  点击次数: 953次


全光谱阳光模拟试验箱符合标准:PR306.5、 DIN75220, GJB150.7A, GB/T2423.24 MIL-STD-810等,并可根据客户的其他测试需求进行特殊设计。

全光谱阳光模拟试验箱产品规格:

           (可按用户需求定制内箱尺寸辐照面积及整车全光谱环境试验仓)

型号

SE-HK010

SE-HK015

内箱尺寸(cm)

90×90×120

100×100×150

外箱尺寸(cm)

120×260×240

130×270×270

温度范围

-70℃~+150℃

温度均匀度

≤2℃(无光照下)

温度偏差

±2℃(无光照下)

温度波动度

≤1℃(≤±0.5℃,按GB/T5170-1996表示)

升温时间

+20℃~+150℃/约45min (空载)

降温时间

+20℃~-70℃/约80min/(空载)

湿度范围

20~95%RH(无光照下)

湿度范围

20~80%RH(有光照下)

湿度偏差

±3%(>75%RH), ±5%(≤75%R上)

辐照强度

55~1200 W/m² (可调)

光谱功率分布

280~3000nm

辐照均匀度

±10%

光谱分布

PR306.5、 DIN75220, GJB150.7A, GB/T2423.24 MIL-STD-810等

光源内型

全光谱金属卤素灯

温度控制器

中文彩色触摸屏+ PLC控制器(控制软件自行开发)

制冷压缩机

进口全/半封闭压缩机

冷却方式

风冷(水冷选配)

加湿用水

蒸馏水或去离子水

安全保护措施

漏电、短路、超温、缺水、压缩机超压、过载、过流、光源保护等。

电源

AC380V  50Hz 三相四线+接地线

经过多年的努力,国内的民用产品的可靠性得到了长足的发展,但还只是局限于外资企业和个别电子企业。可以说,我们国内的可靠性水平相对于发达国家还存在着很大的差距,与此同时我们的可靠性工作也存在着不少工作误区。下面就简单谈谈在可靠性工作中,经常出现的几大误区。


误区1:可靠性验证试验工作就是可靠性工作的全部


对于很多的可靠性的从业人员,也许做的最多的工作就是可靠性验证试验了。同时,很多企业的可靠性工作内容而已。过去,中国台湾的很多代工企业也处于这样的水平,不过,他们很大程度上是受上游厂商的要求来做的,当别人没有要求的时候,是没有企业愿意去做额外的工作的。但是这样的认识,也造成了可靠性水平得不到提高,产品质量不能很好的控制,产品上市的时间漂浮不定,产品成本降低不了等等问题。

其次,可靠性验证试验只是事后的一个验证动作。在可靠性验证试验阶段,产品设计已经基本定型,如果一旦此时发现了问题,就需要花费时间对产品设计进行变更,产品上市时间就不能够控制。此外,还有另外一个问题:“设计是否是过剩的"。产品设计过剩会造成不必要的浪费,但是对这个过剩量无从而知,也就无法进行定量和有效的控制。更有甚者,当实验不完善时,有缺陷的产品一旦通过了验证实验后正式上市,将给企业带来更严重的损失。

 

误区2:可靠性试验生搬标准


可靠性试验的试验项目很多,面对众多的试验项目,相当多的企业直接采用国家标准来作为试验标准,当没有相对应的国家标准时就采用类似产品的国家标准。其实这是极其不合理的做法,这样会导致可靠性试验不能起到验证的作用,对于企业来讲,存在着很大的风险。

其次,国家标准只是提供了我们一个参考,还有很多地方,是标准没有考虑到的。我们设计试验的基本原则应该是基于产品的环境剖面来确定的,这样才是确而有效的。

 

误区3:可靠性工作只会增加产品成本


保证产品的可靠性必然会增加产品的成本,这是现在很多企业领导的一种共识,当然这也是可靠性工作开展中的一个很大障碍。现在有些企业认为:要达到可靠性必须花额外的成本,而且可靠性试验设备大都价格不菲。“我为什么要去花那么多钱来做一个没有什么用处的事情呢,它能带给我什么呢,我现在能看到他的效果吗?"确实可靠性的效益不是一两天就看到的,而且很多产品也许要经过十几年,才能体现出来。有时,就算这么多年坚持下来,如果不去做深入分析的话,同样看不到效益。毕竟所有的企业都是以盈利为目的,一个不了解可靠性技术,缺乏长远眼光的领导人,存在这样的想法是不奇怪。这就需要可靠性工作人员通过降低产品成本,提高产品的竞争力,保证产品上市时间等来展开可靠性工作的价值。其实,当可靠性工作做好了,产品的成本只会降而不会升高。


误区4:对可靠性试验数据不做深入分析


实际工作中,企业现在对产品的可靠性试验做的比较多,但是对于实验数据很少去关心,也许大家对试验的通过与否更为在意。当试验通过时,数据对于很多人来讲,就可有可无了。这种错误观念在很多可靠性工作人员中都存在。

以老练的工作条件为例,如果工作条件低了,产品的一些问题不能被发现,产品的浴盆曲线的初始部分可能会延续到用户使用过程之中,会增加产品在用户使用阶段的失效率,大大增加收获服务成本,并且降低产品的质量信誉。如果老练条件过高,则产品的实际的稳定工作寿命会被缩短,从而造成不必要的浪费。

 

误区5:可靠性设计没有任何目标


一般的产品都会有一定的保修期,在保修期内的产品失效的维修费用全部由生产厂商负责。事实上,这个保修期也就是产品的平均寿命。

由于产品在保修期内的维修费用全部要厂商负责,这就要求在设计产品的时候必须考虑产品的使用寿命问题,常常抱有“随便设计一下,可靠性试验能通过就行了"的想法,这是十分危险的,如果产品在保修期前集中失效维修,那么维修费用将是一大笔负担,那对生产商来说可以算是一个噩耗了。

其实,如果可靠性寿命规划好后,生产商还可以通过产品在保修期外的维修赚取费用,但是这必须要在产品规划的时候就考虑进去,否则一切都迟了。另外当规划好产品的可靠性寿命设计时,我们就能控制产品的生产成本,不会将非常好的元器件用于一个远高于设计寿命的不合理的产品上,从而提高产品的竞争优势。当然,如果是J用产品的话,就另当别论了,因为有些时候J用产品会不计成本,要求设计出一个可靠性水平特别高的产品。不过,随着技术的进步,现在J方也不再不计成本去设计了,而是要求达到某个可靠性水平,以控制产品的成本。J用和民用产品已经走到了一条路上。

 

误区6:对产品的极限特性一无所知


一般,产品都会标识产品的极限工作条件,高于此工作条件产品会加速老化,或者发生失效。产品必须能够保证在部分误差内,设备能够正常工作。这样,产品就需要定义一个极限工作条件。如果不能够知道这一极限工作条件,在很多场合下,无法面对客户的质疑。因此有必要了解产品的极限,以全面了解产品的特性。

 

误区7:对整个产品周期不作可靠性管理


在工作中,很多时候都会碰到有些信息获得困难,特别是一些有用信息很难获取。信息不畅将会导致人们在某些时候决策失误,或对某个问题的实时应对失当。

举例来说,设计部门可能对于产品的维修很感兴趣,因为对于设计的失效影响分析,这是基础。但是很多时候,这些数据仅仅局限在售后维修部门;或者能够得到数据,但是数据只提供了某部件某时间内失效数量多少。然而设计人员想获得的更为详细的数据,如具体的失效信息是什么。一个部件的失效有很多种情况,设计人员需要知道具体的失效信息,以便在设计阶段,针对问题,加入对策。从而在设计阶段就能解决众多已经发生的问题,有效降低产品研发,生长成本和研发时间。

 

误区8:对于大型系统不做可靠性增长


现在的很多产品都趋向于大型化和负责化,这就需要在可靠性工作方面进行更多努力,以保证产品的可靠性水平。大型系统由于非常复杂,所以产品在设计的时候,不可能一次成功,肯定是需要反复来改进以达到某个可靠性水平。但是,如果只是简单地用试验来判断产品存在哪些问题,以及产品是否已经达到所设定的可靠性目标,就不可能保证我们的产品能够准时上市。这时,我们就需要进行可靠性增长,设定每一个阶段的可靠性目标,从而实时发现产品与目标所存在的差距,这样才能真正对产品的研发周期进行控制,从而达到产品实时上市的目标。

 

误区9:只关心产品的MTBF值


所谓MTBF是指:产品的平均失效时间。国内,很多人把MTBF作为产品可靠性的参数。其实MTBF本身是没有什么意义的,必须要结合其它的参数来定义产品的可靠性,例如置信度。MTBF只能说明产品可以工作这么长时间,但是具体的比例就不得而知了。需要结合置信度来定义产品能达到此工作时间的概率,还有在时间上的分布,从而更具体地了解产品的可靠性水平。

 

误区10:对出货后的失效数据不收集不分析


产品的备件库存对于企业也是不小的压力。太小,使用户的维修时间大大增加;太多,又会增加产品的库存成本。虽然有些企业可以达到零库存,但是这并不是说不需要库存,而是把库存转嫁到别的企业去了,总的来说,具体的库存量的多少还是需要来研究,以降低库存成本。那么,库存如何控制呢,如何知道需要多少库存才*呢?

其实,可以通过对产品出货后每月的失效率进行分析,得出以后每月的失效率。这样,通过分析每月的失效率,就可以准确控制产品的备件库存。