淺析無線通信產(chǎn)品的可靠性預(yù)計與實現(xiàn)

0 引言

電子產(chǎn)品的可靠性預(yù)計一直是困擾各個無線通信公司的難題之一，目前比較通用的可靠性預(yù)計方法是由貝爾實驗室在2001年推出的Bellcore-SR332方法。該方法的不足之處在于它僅根據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計和使用環(huán)境進(jìn)行可靠性預(yù)計，未考慮影響產(chǎn)品可靠性的其他關(guān)鍵因素，例如工藝、制造、篩選、管理等，預(yù)計的結(jié)果表達(dá)的是設(shè)計的可靠性，而非現(xiàn)場可靠性。在充分認(rèn)識到Bell-core-SR332方法的缺陷后，依據(jù)可靠性相關(guān)理論對現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)進(jìn)行分解與建模分析，獲得一個融合了產(chǎn)品設(shè)計能力、使用環(huán)境、工藝水平、制造能力、檢測能力以及質(zhì)量管理水平的產(chǎn)品失效率模型，并建立了一套符合無線通信產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)過程各項可靠性活動返還率預(yù)計系統(tǒng)，為無線通信產(chǎn)品可靠性設(shè)計與提升奠定基礎(chǔ)。

本文通過應(yīng)用可靠性理論及其相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，對大量無線通信產(chǎn)品的現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和建模分析，建立了一個不僅涵蓋產(chǎn)品設(shè)計能力、使用環(huán)境等因素，而且還包含產(chǎn)品工藝水平、制造能力、檢測能力以及質(zhì)量管理水平等諸多因素在內(nèi)的失效率模型，從而避免了現(xiàn)有可靠性預(yù)計方法上的漏洞。另外，結(jié)合無線通信行業(yè)可靠性設(shè)計活動，設(shè)計出一套現(xiàn)場返還率預(yù)測方法，能夠滿足產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)、試產(chǎn)、上市等各個階段對可靠性預(yù)計的需求，為無線通信產(chǎn)品的返還率降低提供支持。

1 可靠性理論

1.1 傳統(tǒng)可靠性理論知識

與大多數(shù)產(chǎn)品類似，無線通信產(chǎn)品的可靠性亦符合失效率“浴盆曲線”規(guī)律(見圖1)。其失效率的現(xiàn)場表現(xiàn)可以劃分為三個時期：早期失效期、偶然失效期和耗損失效期。

第一階段是早期失效期：表明產(chǎn)品在開始使用時，失效率很高，但隨著產(chǎn)品工作時間的增加，失效率迅速降低。這一階段失效的原因大多是由于設(shè)計、原材料和制造過程中的缺陷造成的。第二階段是偶然失效期，也稱隨機(jī)失效期：這一階段的特點是失效率較低，且較穩(wěn)定，往往可近似看作常數(shù)。產(chǎn)品可靠性指標(biāo)所描述的就是這個時期，這一時期是產(chǎn)品的良好使用階段，偶然失效主要原因是質(zhì)量缺陷、材料弱點、環(huán)境和使用不當(dāng)?shù)纫蛩匾?。第三階段是耗損失效期：該階段的失效率隨時間的延長而急速增加，主要由磨損、疲勞、老化和耗損等原因造成。

1.2 可靠性理論深入分析

為進(jìn)一步分析失效率曲線，需要對故障發(fā)生時的數(shù)學(xué)模型做一些說明。故障的發(fā)生通常是產(chǎn)品所設(shè)計和制造出來的強(qiáng)度不滿足環(huán)境應(yīng)力，例如一個電路的極限功率為5 W,若向其提供超出5 W的功率，電路燒毀，則故障發(fā)生。如圖2所示，一批產(chǎn)品的強(qiáng)度是符合正態(tài)分布的，命名為設(shè)計強(qiáng)度曲線;而這批產(chǎn)品的使用環(huán)境同樣也符合正態(tài)分布，命名為環(huán)境應(yīng)力曲線。

圖2 中的故障區(qū)，當(dāng)兩只曲線交叉時，表明有部分產(chǎn)品的強(qiáng)度低于其環(huán)境應(yīng)力，從而發(fā)生故障。這個交叉的區(qū)域面積代表失效率率，隨著使用時間的不同，這個區(qū)域是會發(fā)生變化的，如圖中虛線為老化后的產(chǎn)品強(qiáng)度曲線，交叉面積在不斷增加。

由此可知，兩曲線交叉面積所得到的失效率是由四個因素決定的，分別是該產(chǎn)品的設(shè)計強(qiáng)度(即中值)、制造能力(即一致性)、老化速度和環(huán)境應(yīng)力。由于環(huán)境應(yīng)力的度量還沒有比較有效的手段，雖然其規(guī)律符合正態(tài)分布，但中值和方差的獲得在技術(shù)上還是難題。因此在預(yù)測方法上采取以相同環(huán)境處理，避免了環(huán)境應(yīng)力的影響。

結(jié)合以上分析，對產(chǎn)品的失效率模型可以分解為三個子模型，分別是制造因素模型、設(shè)計因素模型和老化因素模型。圖3是對失效率“浴盆曲線”的分解。

2 通信產(chǎn)品的預(yù)測方法

上面提到，由于環(huán)境應(yīng)力度量上的困難，從預(yù)測方法上將以相同使用環(huán)境作為失效率建模和返還率預(yù)測的前提。從另一個角度看，不同市場的售后服務(wù)政策不同，也必須按市場的不同進(jìn)行返還率預(yù)測。如圖4所示。

圖4是按相同市場進(jìn)行的返還率預(yù)測過程，以及過程中的變量說明。預(yù)測包括四個過程，數(shù)據(jù)采集、失效率建模、返還率計算和模型校準(zhǔn)等。數(shù)據(jù)采集既包括對已有產(chǎn)品返還數(shù)據(jù)的采集，又包括產(chǎn)品研發(fā)過程中相關(guān)的可靠性活動和質(zhì)量檢驗等數(shù)據(jù)，還包括預(yù)測后產(chǎn)品上市后現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集。失效率建模則是通過采集到可靠性測試和質(zhì)量檢驗結(jié)果，換算出各項因素參數(shù)，用于失效率模型因子計算，從而得新產(chǎn)品失效率模型。返還率計算則是通過新產(chǎn)品的失效率模型，結(jié)合該產(chǎn)品銷售模型，按返還率定義計算出預(yù)測的返還率。最后，待新產(chǎn)品上市后采集返還率數(shù)據(jù)，校準(zhǔn)該產(chǎn)品預(yù)測的失效率模型，為下一個新產(chǎn)品的返還率預(yù)測提供經(jīng)驗。[!--empirenews.page--]

3 現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)分析與建模預(yù)計

無線通信產(chǎn)品的現(xiàn)場返還故障多種多樣，以智能手機(jī)為例，有硬件的、軟件的、部件的等，故障種類多達(dá)上百種。對于如此復(fù)雜的現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)，為保證返還率預(yù)測的準(zhǔn)確性，必須選擇重點故障進(jìn)行失效率建模。如何選擇重點故障，可以通過圖5的某智能機(jī)現(xiàn)場返還故障占比案例進(jìn)行說明。

通過計算可知，該產(chǎn)品前10 名故障數(shù)量占總故障數(shù)量的62.5%.如果只對這10個故障的現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析和建模，則預(yù)測方法的系統(tǒng)誤差有37.5%,這與要求的系統(tǒng)誤差不高于10%相差甚遠(yuǎn)。為降低預(yù)測的系統(tǒng)誤差，應(yīng)擴(kuò)大更多的故障進(jìn)行建模，使得這些故障總占比超出90%.按前面案例中的智能機(jī)產(chǎn)品，至少有33 種故障加起來的故障數(shù)占總故障數(shù)比值超出90%,在失效率建模中要分別對這33種故障進(jìn)行建模。

確定了哪些故障要建模后，便開始進(jìn)行失效率建模。以不識卡故障為例，其現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)的規(guī)律如圖6所示?？梢钥闯鲈摴收显缙谑诖蠹s到第40周，最初的2周時間內(nèi)主要由于開箱損和相關(guān)法律法規(guī)影響，返還率較高，而第3周后到第40周的返還成先波峰狀，經(jīng)數(shù)學(xué)工具擬合分析后證明該分布符合威布爾分布。

40周后，該故障成線性分布，視作偶然失效期。

由于此類型消費類無線通信產(chǎn)品的產(chǎn)品生命周期較短，一般不超過2年，因此很難觀測到故障的耗損失效期，為此僅對故障的早期失效期和偶然失效期的失效率進(jìn)行建模。

圖7是對不識卡故障的現(xiàn)場返還數(shù)據(jù)進(jìn)行的建模，符合威布爾分布，其形狀參數(shù)為2.8,尺度參數(shù)24.7.在第40周附件的模型與實際數(shù)據(jù)略有差異，表明有故障發(fā)生但用戶因該產(chǎn)品已經(jīng)使用了較長的時間，不愿意去維修，故返回規(guī)律在此處與模型有所差異。

可得不識卡故障的失效率模型如式(1)所示：

式中：N為總返還量。

按照以上數(shù)學(xué)工具擬合方式對其余32個故障進(jìn)行建模，便可完成產(chǎn)品的失效率模型，如式(2)所示：

開始新產(chǎn)品的預(yù)測時，根據(jù)新產(chǎn)品可靠性測試和生產(chǎn)質(zhì)量檢驗等輸出物進(jìn)行失效率模型的因子計算，便可獲得新產(chǎn)品的失效率模型，如式(3)所示：

式中：N為總返還量;Mi為某故障在生產(chǎn)質(zhì)量檢驗中的發(fā)生概率與已有產(chǎn)品在生產(chǎn)質(zhì)量檢驗中發(fā)生概率的比值，作為該產(chǎn)品的制造因素參數(shù);Di為某故障在研發(fā)階段可靠性測試中的失效率與已有產(chǎn)品的失效率比值，作為該產(chǎn)品的設(shè)計因素參數(shù)。最后，通過返還率的定義，按月份計算產(chǎn)品上市后各個月度的返還率。

4 結(jié)語

通過以相同市場的已有產(chǎn)品返還數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品失效率建模和返還率預(yù)測，規(guī)避了Bellcore-SR332可靠性預(yù)計方法上的缺陷，使得返還率的預(yù)測更加符合產(chǎn)品實際情況。并且結(jié)合無線通信產(chǎn)品的研發(fā)過程，相應(yīng)的采用過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，使得可靠性預(yù)計工作與產(chǎn)品可靠性設(shè)計結(jié)合得更加緊密，為提高無線通信產(chǎn)品的可靠性，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性等方面都得以實現(xiàn)。