产品可靠性专辑 | 第11期

 

陈建民：西安理工大学可靠性研究院创院院长 特聘教授 专业博导

【引言】

当前，热泵/空调行业深陷“内卷”，同质化竞争与价格战正持续侵蚀企业利润与创新动力。破局之道在于回归产品本质，聚焦以用户长期价值为核心的可靠性工程。

为此，冷暖商情特邀深耕该领域四十余年的知名专家、西安理工大学可靠性研究院创院院长陈建民教授分享其对于产品可靠性的思考见解，在其主编的“制造业可靠性丛书”及对可靠性的其它论述中，将可靠性重新定义为“产品在规定条件下、规定时间内，持续保持规定质量状态的综合能力”，其中“规定质量状态”涵盖功能、性能、安全、感性等多维集合。结合“好看、好用、耐用”六字方针与“135精品法则”，企业在现实成本约束下，从仅关注出厂“合格”转向保障用户全生命周期的“优秀”体验。

以空气源热泵/空调器为具体分析对象，系统呈现从理念到实践的完整转化路径，涵盖多维度质量模型构建、可靠性“防火墙”体系搭建、关键部件“基因式”管控，以及借助Minitab将现场数据转化为寿命预测与科学决策的定量方法。将帮助制造业把可靠性工作从被动的“成本支出”，转变为高质量发展、赢得用户持久信赖的战略资产。

 

Minitab能为热泵可靠性带来哪些实战价值？

在热泵行业，可靠性不仅是“不坏”，更是可量化、可预测、可设计的工程属性。Minitab作为一款强大的统计分析软件，擅长将海量且复杂的现场故障数据、实验室测试数据及运行参数，转化为直观、可操作的决策依据。无论是研发阶段的寿命预测、制造过程的质量监控，还是售后端的故障根因分析，Minitab都能大显身手。结合热泵行业的典型场景，以下详解Minitab在可靠性工程中的五大核心应用（分析界面示意如图所示）。

 

 

应用一：可靠性数据分布分析与寿命预测（破解“浴盆曲线”）

【场景】现有100台同型号压缩机在保修期内的运行数据。数据中不仅包含已故障机组的运行时间，还包含尚未故障机组的工作时长（即“删失数据”或“右删失”）。我们需要探究：这批产品的寿命服从何种分布？平均寿命（MTTF）是多少？运行三年后的可靠度（存活率）还有多少？

【Minitab实战路径】

 

1、数据整理：在Minitab工作表中，设置两列变量，一列录入“运行时间”，另一列标注“状态”（1=故障，0=删失/未失效）。

2、分布识别：使用菜单路径统计 > 可靠性/生存分析 > 分布分析（右删失）。Minitab会自动尝试用威布尔、指数、对数正态等多种分布拟合数据，并给出各分布的拟合优度统计量（如Anderson-Darling, AD值，值越小拟合越好）。

3、结果解读：对于热泵这类典型的机电产品，威布尔（Weibull）分布通常拟合最佳。软件会输出形状参数（β）和尺度参数（η）。

β < 1：表示早期失效占主导（多为制造缺陷或安装应力导致）；

 β ≈ 1：表示随机失效期（多为偶发外部冲击）；

β > 1：表示耗损失效期（如磨损、老化）开始显现。

这也直观地验证了经典的“浴盆曲线”理论。

4、寿命预测：基于拟合出的最优分布，Minitab可一键计算B10寿命（10%产品失效的时间，对保修期设定至关重要）、中位寿命，并绘制生存曲线（可靠度曲线）。你可以直接得出“运行3万小时后，预计仍有92%的压缩机正常工作”这样的关键结论，为延保政策和备件库存计划提供数据铁证。

应用二：加速寿命试验（ALT）数据分析与外推

【场景】为了评估换热器的耐腐蚀寿命，我们对其施加了加速腐蚀应力（如提高环境盐雾浓度或温湿度）。在获得高应力下的失效时间后，如何科学外推其在正常使用条件下的寿命？

【Minitab实战路径】

1、模型选择：使用路径统计 > 可靠性/生存分析 > 加速寿命试验。输入不同应力水平（如相对湿度85%、95%）下的失效数据。

2、加速模型拟合：Minitab支持阿伦尼斯（Arrhenius，适用于热应力）、逆幂律（适用于电压/压力）等模型。它会自动拟合出加速因子和模型参数。

3、外推预测：在“预测”对话框中设定“正常使用应力”水平（如相对湿度60%），Minitab将自动外推，计算出在正常使用条件下的寿命分布特征（如B1寿命）。这使得工程师在短短几个月的试验后，就能对产品长达数年的耐腐蚀可靠性做出定量评估。

应用三：故障根因的假设检验与相关性分析

【场景】FRACAS数据显示，来自A、B两家供应商的同型号电子膨胀阀故障率存在差异。这是随机波动，还是B供应商的阀门确实更不可靠？同时，你怀疑高温高湿环境可能与主板故障率呈正相关。

【Minitab实战路径】

 

1、双比例检验（供应商对比）：使用路径统计>基本统计量>双比率，输入A、B两家供应商阀门的故障数与总装机体量。Minitab会进行假设检验并给出P值。若P值<0.05，则有充分的统计证据表明两者故障率存在显著差异，应及时对B供应商亮起红灯。这比单纯比较“故障百分比”更具说服力。

2、二元Logistic回归（环境相关性）：将“主板故障与否（0/1）”作为响应变量，将“平均环境湿度”、“运行温度”等作为预测变量，使用路径统计>回归>二元Logistic回归。分析结果能告诉你湿度是否对故障概率有显著影响，并量化其影响程度（如OR值），为改进产品防护设计（如增强三防漆涂覆）提供精准的数据导向。

应用四：可靠性试验与抽样验收方案设计

【场景】需要设计可靠性验收试验（RDT）：从一批货中抽检多少台，运行多长时间，允许最多出现几起故障，才能以95%的置信水平认定整批产品的可靠性达标（如MTTF ≥ 10年）？

 

【Minitab实战路径】

 

1、方案设计：使用路径统计>可靠性/生存分析>检验计划>演示检验计划。输入可靠性目标（如MTTF=10年）、置信水平（如95%）、可接受的风险（生产方风险α和使用方风险β），以及拟定的测试时间。

2、优化权衡：Minitab会输出所需的样本量和合格判据（如“抽检15台，运行2000小时，故障数≤1，则可接受”）。你可以在不同测试时间（加速程度）和样本量之间进行权衡，找到成本与风险最优的试验方案。这对于新产品批产验收、供应商来料可靠性验证至关重要。

应用五：过程能力分析与制造可靠性监控

【场景】焊接工序是热泵管路泄漏的关键控制点。在连续监控并收集了数百个焊接强度数据后，如何判断该工艺过程不仅稳定，而且有能力生产出满足可靠性要求（如爆破压力）的产品？

【Minitab实战路径】

 

1、稳定性判断：使用统计>控制图，监控过程是否受控（无特殊原因变异）。

2、能力分析：使用统计>质量工具>能力分析。输入过程数据及客户/设计要求的规格上下限（USL/LSL）。Minitab会计算Cpk（过程能力指数）或Ppk（过程性能指数）。

3、决策依据：通常要求关键可靠性工序的Ppk ≥1.67。若低于此值，说明过程波动过大，即使当前均值合格，未来也极易产出不合格品。

 

从“经验驱动”到“数据驱动”，Minitab的核心价值在于提供统一的量化语言和严谨的分析框架：

1、它将模糊的“感觉供应商可能差一点”，转化为“有95%的把握证明其故障率显著更高”；

2、它将定性的“这个工艺要控制好”，转化为“该工序的Ppk需稳定在1.67以上”；

3、它将感性的“产品应该能用10年”，转化为“基于威布尔分析，我们有90%的信心其B10寿命超过8年”。

在热泵行业追求“质量状态持续保持”的今天，掌握Minitab意味着工程师能够基于数据洞察，更早预见问题、更准定位根因、更科学评估改进效果。它并非要取代工程师的专业判断，而是让专业判断建立在更坚实的基础上，最终推动可靠性工作从“事后灭火”的被动模式，全面转向“事前预防、事中控制、持续改进”的主动精准管理模式。

 

下期聚焦：环保可靠性：全生命周期绿色责任

 

【关于制造业可靠性丛书】

 

由西安理工大学可靠性研究院牵头，联合西安交通大学中国西部质量科学与技术研究院、电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心等顶尖学术力量，精心策划编撰了“制造业可靠性丛书”。《机电可靠性工程概论》、《电子组件可靠性及工艺》《机电标准化与检测技术》《机电可靠性工程实践》四册，形成从理念到实践、从部件到系统的完整知识图谱。

《机电可靠性工程概论》全书共14章，从实用性和先进性出发，较全面地介绍了机电可靠性工程的基本理论和方法。可作为高等学校质量与可靠性课程的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。

《电子组件可靠性及工艺》内容全面扎实，覆盖全生命周期的技术链条。全书共10章，逻辑清晰、层层递进，既适合系统学习，也可作为工具书随时查阅。《机电标准化与检测技术》覆盖全链条，从标准制定到检测认证。全书共12章，覆盖标准化基础、检测技术全流程，以及认证认可制度，构建“标准-检测-认证”一体化知识框架。

《机电可靠性工程实践》聚焦可靠性工程在制造业的真实应用场景，将理论转化为可操作的解决方案，填补从“方法论认知”到“工程落地”的最后一公里。