失效分析圆满完成的判断依据

失效分析怎么样才算圆满完成了，或许不同的人有不同的看法。

很多人搞失效分析仅仅满足于能够自圆其说。也就是说，给出一个分析结论，而且这个结论看起来还是有道理的，就算完成了失效分析。比如说，不少供应商，分析问题的时候，即使没有找到真正的原因，但是迫于客户质量部门的压力，不得不找一个理由来解释器件的失效，然后弄出什么8D报告，于是供应商与客户质量部的人都交差了，皆大欢喜。

还有的搞失效分析的，动辄拿EOS（过电应力）作为失效分析结论，过电应力究竟是在哪个环节怎么产生的就不关心了。或者说抛出一个原因解释，别人改善不改善就不管了。

似乎做得好一点的呢，对失效分析的结论比如说认为是某个应力引起的，然后做个模拟实验，施加相应的应力，模拟出类似的失效现象，提出改善措施，然后就认为功德圆满了。

以上的失效分析，如果没有找到真正的原因，那么即使提出了改善措施，但是由于是建立在错误的原因分析的基础上，所以问题可能还会反复发生，根本上没解决问题。

所以，我提出来的失效分析圆满完成的判断依据是：按照分析的结论进行改进，之后类似的问题不再重复发生，或失效率大大降低。类似的问题是指失效现象相同或类似。

有的人会说，这不是废话么？失效分析当然要通过验证才算完成。但是现实中未必如此。因为有的失效分析有时限要求，改善验证时间可能要半年甚至一两年才能完成，于是，失效分析完成的判断不是放在验证结果上，而是看失效分析报告是否能够自圆其说。

确实有一些失效的原因比较容易判断，通过专业的分析就能判断出其分析结果是否可靠。但是，也有很多失效的原因比较复杂，原因定位不是那么容易，如果这时候仅仅满足于自圆其说，那么就有可能造成冤案错案，就像古代的官员为了省事或尽早结案，少不了屈打成招的案例。

这里就涉及到失效分析者对失效分析的意义的认识问题。你搞失效分析究竟是为了自圆其说还是为了解决问题？虽然冠冕堂皇的理由都会选择是为了解决问题，但是真正要按这个准则行事就不是那么容易了。失效分析做到自圆其说容易短期出“成绩”，要完全解决问题有时涉及面非常广，甚至难以解决，于是选择前者似乎是明智之举。

自圆其说有时不仅仅使失效分析没有分析到问题根源，导致问题反复发生，更大的危害是，有时相关人员为了掩盖之前失效分析不到位的问题，对反复发生的不良数据进行隐瞒，这时危害就非常大了！有问题不要紧，继续解决就是了。有问题藏起来，“没问题”自然就不用解决了，不解决，问题却不会真的消失。特别是有KPI考核的公司，数据分明就是用来玩弄的，从KPI来看，数据被粉饰得漂漂亮亮，实际上有可能是千疮百孔。有的人把主要精力都花在玩弄数据上去了，要干点有实际价值的事却没时间。

据于以上理由，我认为不能把自圆其说当成失效分析的结束标志，自圆其说仅仅是失效分析的一个站点，要结束一个失效分析，一定要跟踪到足够的时间和验证数量，即使有的失效分析完全验证需要一年两年也要跟踪下去，确实没问题了才能结案。而且，失效分析验证部门与失效分析者不能是同一人，否则运动员和裁判员都一个人做了就可能有失客观。

有人可能会说，验证时间太长了，没必要搞得那么复杂，失效分析得出一个问题定位，如果能够通过模拟实验证实，就算找到问题了。比如说，元器件的失效模式为A，通过失效分析，认为是由J因素引起的，如果拿良品来实验，施加J因素的应力，如果能得到A的失效模式，说明就找到了真正的失效根源，改善J因素就能解决问题了。可问题是，大部分情况下，多种因素都会导致同样的失效模式，比如说，J、K、L、M、N等因素都有可能导致同样的失效模式A，或者说是多个因素一起作用导致了失效模式A。所以，即时通过施加J因素的应力，得到A的失效模式，也不能认为问题就一定是J引起的，因为还有可能是K、L、M、N等因素或其综合因素引起的。

还有人认为，按“类似的问题不再重复发生”的标准也不科学。因为失效的因素太多，有可能本次失效的原因解决了，下次虽然出现类似的失效，但是已经是一种新的因素引起的了。举例来说，本次的失效模式是A，通过分析判断是J因素引起的，把J因素改善之后，下次又出现了A的失效模式，但是这次的因素是K而不是J了。当然这种情况也是可能存在的，不过概率较小。

以上提到了两种可能导致误判的问题。大家想一下也能想出来，究竟是哪种误判的概率大。已知第一次发现问题的失效模式是A，后面还是有A的失效模式。同样是一个公司生产的产品，你认为前后是同一因素引起的失效的概率大还是前后是不同的因素引起的概率大？当然是同样的因素的概率大，如果第一次没有分析到真正的根源因素，后续当然还会产生同样的失效。

当然，也不排除第一次出问题的因素和后面的因素不一样的可能，如果是这样，也可以继续分析，只要解决问题了就好。但是，如果是分析原因不到位，满足于自圆其说的失效分析，就有可能造成把问题隐瞒的问题，这时改善就无从谈起了。利弊孰大孰小一目了然。