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机械工业可靠性问题深度剖析



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   机械产品的可靠性在用户眼中是一个“顽疾”。很多用户反映大毛病不犯、小毛病不断,不少所谓高端产品在用户使用中,初始故障太多。特别是一些高端用户把本国产品与外国进口的产品摆在车间同时使用时,明显有差距。致使一些用户宁可用国外产品,虽然多花一些费用,但使用中可以减少麻烦,提高利用率,总的还是合算的,当然也有一些拿不上台面的理由。因此,需要将提升产品的可靠性作为质量工作的牛鼻子来抓。




  发达国家的先进产品都承诺产品的可靠性指标。如ABB最近宣布,其机器人无故障时间即MTBF为20万小时,可三班连续使用,在中国国内拥有量已达2万台。再说提供数控系统及伺服电机、主轴变速电机成套装置的Fanac公司,在国内拥有量超过38万台。据2012年1月至12月每月统计,在中国需要维护服务总台数从1月份的34.9万台增加到12月份的38.5万台,拥有量覆盖全寿命周期的各个阶段,其月故障率仅为0.004至0.008件/月·台。他们还承诺根据距离远近,超过300公里需要乘飞机或火车的,17小时内到达现场维修(实际为16.41小时),300公里以内的9小时到达现场(实际为7.4小时),即维修停机的时间MTTR为最短。


这几年经过大家的努力在可靠性技术方面有了不少进步。如上海某公司生产的冷却风扇(含电机)的小成套,完全符合大众公司的要求,甚至可以满足将电机浸在水中半小时后能立刻启动的要求,因此获得大众公司颁发的一级供应商的许可,并成为OEM合作商。又如某厂与重庆大学合作,他们生产的精密、高速立式与卧式中小型加工中心经过五至六年的攻关,无故障时间MTBF超过1000小时,已达到1035小时,并建立故障树FTA和故障模式及影响分析FMEA,而量产的卧式、立式加工中心MTBF超过900小时,今后的目标要达到MTBF1500小时是完全可能的。



 


  导致可靠性缺失的主要原因


  这几年多方面宣传可靠性的重要性,有进步,但还不满意,究其原因,口号多,宣传多,示范多,落实少,特别是能够长期坚持数十年如一日,把可靠性作为提升质量的牛鼻子的企业更少。最近报纸上经常宣布某某企业获得某某省的省长质量奖或全国大奖,某某企业董事长、总经理是突出的年度人物,荣誉不少,但仍得不到用户的掌声,究其原因有如下几点:



  一是企业的最高领导认识不到可靠性是产品质量的核心,在新产品鉴定会、发布会不敢接触可靠性指标,因为根本没有做这方面的工作。特别是没有使用实践中的数据,这是企业终生的工作,若不经过多次的PDCA循环是不可能提高可靠性的。


  二是没有可靠性的组织体系。可靠性工作是涉及企业全员、全部门、全过程及产业链的上下游关联企业的大事,口号很多落实不了,工作只能不了了之。企业设置专门的可靠性机构的很少,但有些企业已建立可靠性管理机构。某柴油机厂专门设立的可靠性研究所已有四、五十人,包括其它科室及“三高”(高海拔、高寒、高湿热)试验人员达到近二、三百人。



  三是没有可靠性的管理办法。现在所看到的可靠性管理规范仅有极少数企业。据称有些中间组织正在搞可靠性管理办法,这是一件好事,但要在大量的实践中总结出来的管理办法最有用,要与质量管理体系,绩效管理体系等结合起来。否则,企业各部门就难以承受,造成不必要的混乱,因为目标是一样的,即提高质量,降低成本。


  四是希望产学研单位联手制定适合企业应用的可靠性指标、计算方法及试验方法。

  过去说过搞提升可靠性指标的办法有两种:一种是逆向思维,即对现有的产品进行试验研究,用“木桶效应”的理论,找到可靠性的短板在哪里,是设计、是工艺、是调试、是配套件,摸清情况,用PDCA的办法逐步提升可靠性指标,并积累大量的数据,搞成数据库。一种是顺向思维,是建立在已有大量的数据库的基础上,进行可靠性设计、可靠性工艺、可靠性管理。甚至用虚拟设计与实体设计,虚拟制造与实体制造结合,加上必要的模拟试验,特别是新材料与新零部件的应用须经过严格检测,才能得到高可靠性的产品。如波音、空客都是这样的,因为他们有大量的数据库与案例,我们现在做不到。


  另外,适合中国国情的统一的可靠性指标计算方法尚未建立,各单位根据国外的一些文献自行计算出定量指标,但计算公式十分复杂,很难被企业采用。



  五是要用市场与政府这两只手促进可靠性提高。市场起决定的作用,它能作出取舍与优胜劣汰,因此高端用户选择国外产品是自然的。政府这只有形的手可以用宏观调控,规范资金使用来促进它的提高,如评奖、奖励,看看这些装备在用户使用时能否为用户创造更多的财富,以满足市场的需要。

  

  国家设立很多专项,如04专项、智能装备专项、海洋工程专项、新能源汽车专项等,都要在招标或考核阶段时把质量指标特别是可靠性指标纳入其专项范围,不仅看产品的性能指标,还要看可靠性指标,这样就必须使创新成果与用户结合起来,与长期的可靠性试验获得的数据结合进来,一切要靠用户说话,要靠数据说话。


来源网络,作者沈烈初,原文有裁剪,知识产权归原作者,仅供交流。




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