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【摘 要】 可靠性是衡量汽车质量的重要指标之一，随着汽车行业的快速发展，汽车可靠性越来越受到人们的关注。汽车可靠性的提升有很多因素，包括设计、试验及管理等，而可靠性分析为设计及其改进提供了数据支持，本文主要对基于返修数据的汽车可靠性分析及应用进行了探讨。
【关键词】 汽车；可靠性；返修数据
引言：
汽车保有量的日益增加以及三包法规的实施，促使汽车市场的质量竞争逐渐加剧，而汽车可靠性是用户最为关心的质量问题之一，也是产品角逐的关键因素之一，因此提升汽车可靠性是必要的，也是必须的。影响汽车可靠性因素是多方面而且复杂的，根本性的影响是设计。设计的可靠性决定了整车的可靠性，设计中留下的缺陷是不可能在生产与使用中去完全解决的。利用汽车质量保修期内的返修数据，对整车及零部件系统的可靠性进行分析评估，有效的明确汽车可靠性改进工作的方向，并通过定期评估可靠性工作的效果。
一、汽车可靠性分析概述
1、汽车可靠性研究对象
汽车可靠性包括：汽车产品、规定条件、规定时间及规定功能四要素，汽车产品指汽车整车、总成或零部件，都是汽车可靠性研究的对象。
1.1规定条件：指汽车产品的工作条件，包括气候情况、道路状况、地理位置等环境条件；载荷状况、种类、行驶速度等运行条件等。
1.2规定时间：指规定的汽车产品使用时间，可以是时间单位（小时、天数、月、年），也可以是行驶里程、工作循环等，在汽车工程中，保修期、第一次大修里程、报废周期都是重要的特征时间。
1.3规定功能：指汽车设计任务书、使用手册、采购合同及国家标准规定的各种功能和性能要求。不能完成规定功能就是不可靠，称之为故障或失效。汽车故障通常分为4类：
（1）致命故障：指危及人身安全、引起主要总成报废、造成重大经济损失、对周围环境造成严重危害的故障。
（2）严重故障：指引起主要零部件或总成损坏、影响行驶安全、不能用易损备件和随车工具在短时间（30min）内排除的故障。
（3）一般故障：指不影响行驶安全的非主要零部件故障，可用易损备件和随车工具在短时间（30min）内排除的故障
（4）轻微故障：指对汽车正常运行基本没有影响，不需要更换零部件，可用随车工具（5min内）较容易排除的故障。
2、返修数据分析的意义
返修数据分析是一种现成的“试验”结果，在不增加额外试验费用的基础能够在企业的售后质量信息中获得，通过对这些售后返修数据的分析能够真实的反映出车辆的使用条件和环境对可靠性的影响，使企业了解产品的真实可靠性表现，更重要的是为可靠性设计提供数据支持。
返修數据的类型取决于产品的特性和企业的性质，一般理想的返修数据包括失效零部件（或系统）、失效信息、失效运行时间、返修成本等信息。目前，通过售后质量信息系统获取的返修数据不可避免的存在一些缺陷，如失效模式不清晰、运行时间不完整、数据出现偏差等，这就需要返修数据分析前对所选取的样本数据进行修正。
二、汽车可靠性分析方法
1、汽车可靠性评价指标
对产品进行可靠性评价时，将产品分为可修产品和不可修产品两种类型。
1.1不可修产品的可靠性评价
不可修产品是指在使用中一旦发生故障，其寿命即告终结的产品，如油封、轴承、齿轮、灯泡等，主要评价指标有可靠度、失效率、平均寿命等。
（1）失效率是可靠性的关键参数之一，失效率（λ）计算公式为总失效个数除以总运行时间。
（2）平均寿命（MTTF），表示一批产品从开始使用到失效前的工作时间的平均值，平均寿命一般通过可靠性试验进行估算。
1.2可修复产品的可靠性评价
可修复产品是指发生故障后，通过维修可恢复其规定功能的产品，常用指标有平均故障间隔里程、平均首次故障里程等。
（1）平均故障间隔里程（MTBF）：与可修产品的平均寿命含义类似，平均寿命以时间“h”为单位，平均间隔里程以行驶里程“Km”为单位。一般采用规定里程的截尾试验方法进行统计估算。
（2）平均首次故障里程（MTTFF）：汽车投入使用后第一次发生故障前，平均无故障行驶里程。
2、汽车可靠性分析步骤
2.1数据收集
返修数据是服务站反馈给汽车生产厂家售后服务部门的信息，内容包括车辆基本信息、车主信息、故障基本信息、工时材料费用信息等，它能全面反映汽车的使用情况，是一个宝贵的信息库。
2.2数据整理
对收集的返修数据进行核对并修正，将故障的基本信息进行统一化，如系统名称、行驶里程、故障发生地、燃油种类等，同时剔除掉错误及无利用价值的信息，以便快速、准确的分析利用。
2.3数据分析
汽车的可靠性可从多方面进行评估分析，如区域适应性分析、汽车系统质量分析、汽车零部件质量分析、汽车质量改进分析等。
利用Excel的数据透视、函数、筛选等功能对整理后的返修数据进行统计处理，故障规律分析，对汽车的可靠性指标如失效率、故障间隔里程、平均寿命、B10寿命等进行计算，对汽车的可靠性进行评价。
2.4报告及应用
依据返修数据分析的结果，应用威布尔分析对整车/零部件的故障趋势进行预测，对样本的故障率进行核算对比同期改进前后的数据，可为可靠性改进提供方向，分析和改进的建议一般形成报告。
三、返修数据分析在可靠性设计中的应用
1、可靠性目标设定
汽车产品的可靠性设计方案制定，首先要先了解产品的失效规律及失效类型，从缺陷开始分析，以便新产品设计和量产产品改进时有充分的数据证明产品设计的合理性，尤其是对安全性、可靠性、耐久性有重要影响的产品设计时。根据用户要求和产返修数据分析出来的问题来确定产品可靠性设计目标。
2、可靠性分配
产品设计时，将产品设计反映的各项可靠性指标分配到各个子系统，分配原则就是按照各个系统重要性程度进行综合考虑，参考因素之一包括现有类似产品的维修数据分析结果。
3、可靠性预计
可靠性预计是在产品研制的方案设计阶段，根据设计方案、设计选用的元器件、电路和组装工艺以及产品使用的环境条件来预测产品未来的可靠性（λs或MTBFs）的一个过程。常用的可靠性预计方法有：相似设备法、相似电路法、元器件计数法、元器件应力分析法等，而相似设备法、相似电路法便是基于以往或是现在的类似产品的失效率数据和经验来推断、估计的。
4、优化可靠性设计模型
利用威布尔分布对信息反馈系统的返修数据进行产品寿命估算，找出产品设计和改进的共性要求，校正和优化可靠性设计模型，不断完善和提升产品的可靠性系统及目标。
四、结束语
综上所述，汽车的可靠性分析和评估为汽车产品的可靠性提升提供了强大的数据和技术支持。随着我国汽车行业的不断发展，可靠性设计方法的探索与研究、汽车可靠性试验的开展、汽车可靠性评价系统的搭建将成为我们深入开展研究的课题。
参考文献：
[1]王霄锋：《汽车可靠性工程基础》，清华大学出版社，2007.
[2]张建国，许海宝：《汽车质量保证期故障信息的可靠性分析方法》，中国机械工程，2000（05）.
【关键词】 汽车；可靠性；返修数据
引言：
汽车保有量的日益增加以及三包法规的实施，促使汽车市场的质量竞争逐渐加剧，而汽车可靠性是用户最为关心的质量问题之一，也是产品角逐的关键因素之一，因此提升汽车可靠性是必要的，也是必须的。影响汽车可靠性因素是多方面而且复杂的，根本性的影响是设计。设计的可靠性决定了整车的可靠性，设计中留下的缺陷是不可能在生产与使用中去完全解决的。利用汽车质量保修期内的返修数据，对整车及零部件系统的可靠性进行分析评估，有效的明确汽车可靠性改进工作的方向，并通过定期评估可靠性工作的效果。
一、汽车可靠性分析概述
1、汽车可靠性研究对象
汽车可靠性包括：汽车产品、规定条件、规定时间及规定功能四要素，汽车产品指汽车整车、总成或零部件，都是汽车可靠性研究的对象。
1.1规定条件：指汽车产品的工作条件，包括气候情况、道路状况、地理位置等环境条件；载荷状况、种类、行驶速度等运行条件等。
1.2规定时间：指规定的汽车产品使用时间，可以是时间单位（小时、天数、月、年），也可以是行驶里程、工作循环等，在汽车工程中，保修期、第一次大修里程、报废周期都是重要的特征时间。
1.3规定功能：指汽车设计任务书、使用手册、采购合同及国家标准规定的各种功能和性能要求。不能完成规定功能就是不可靠，称之为故障或失效。汽车故障通常分为4类：
（1）致命故障：指危及人身安全、引起主要总成报废、造成重大经济损失、对周围环境造成严重危害的故障。
（2）严重故障：指引起主要零部件或总成损坏、影响行驶安全、不能用易损备件和随车工具在短时间（30min）内排除的故障。
（3）一般故障：指不影响行驶安全的非主要零部件故障，可用易损备件和随车工具在短时间（30min）内排除的故障
（4）轻微故障：指对汽车正常运行基本没有影响，不需要更换零部件，可用随车工具（5min内）较容易排除的故障。
2、返修数据分析的意义
返修数据分析是一种现成的“试验”结果，在不增加额外试验费用的基础能够在企业的售后质量信息中获得，通过对这些售后返修数据的分析能够真实的反映出车辆的使用条件和环境对可靠性的影响，使企业了解产品的真实可靠性表现，更重要的是为可靠性设计提供数据支持。
返修數据的类型取决于产品的特性和企业的性质，一般理想的返修数据包括失效零部件（或系统）、失效信息、失效运行时间、返修成本等信息。目前，通过售后质量信息系统获取的返修数据不可避免的存在一些缺陷，如失效模式不清晰、运行时间不完整、数据出现偏差等，这就需要返修数据分析前对所选取的样本数据进行修正。
二、汽车可靠性分析方法
1、汽车可靠性评价指标
对产品进行可靠性评价时，将产品分为可修产品和不可修产品两种类型。
1.1不可修产品的可靠性评价
不可修产品是指在使用中一旦发生故障，其寿命即告终结的产品，如油封、轴承、齿轮、灯泡等，主要评价指标有可靠度、失效率、平均寿命等。
（1）失效率是可靠性的关键参数之一，失效率（λ）计算公式为总失效个数除以总运行时间。
（2）平均寿命（MTTF），表示一批产品从开始使用到失效前的工作时间的平均值，平均寿命一般通过可靠性试验进行估算。
1.2可修复产品的可靠性评价
可修复产品是指发生故障后，通过维修可恢复其规定功能的产品，常用指标有平均故障间隔里程、平均首次故障里程等。
（1）平均故障间隔里程（MTBF）：与可修产品的平均寿命含义类似，平均寿命以时间“h”为单位，平均间隔里程以行驶里程“Km”为单位。一般采用规定里程的截尾试验方法进行统计估算。
（2）平均首次故障里程（MTTFF）：汽车投入使用后第一次发生故障前，平均无故障行驶里程。
2、汽车可靠性分析步骤
2.1数据收集
返修数据是服务站反馈给汽车生产厂家售后服务部门的信息，内容包括车辆基本信息、车主信息、故障基本信息、工时材料费用信息等，它能全面反映汽车的使用情况，是一个宝贵的信息库。
2.2数据整理
对收集的返修数据进行核对并修正，将故障的基本信息进行统一化，如系统名称、行驶里程、故障发生地、燃油种类等，同时剔除掉错误及无利用价值的信息，以便快速、准确的分析利用。
2.3数据分析
汽车的可靠性可从多方面进行评估分析，如区域适应性分析、汽车系统质量分析、汽车零部件质量分析、汽车质量改进分析等。
利用Excel的数据透视、函数、筛选等功能对整理后的返修数据进行统计处理，故障规律分析，对汽车的可靠性指标如失效率、故障间隔里程、平均寿命、B10寿命等进行计算，对汽车的可靠性进行评价。
2.4报告及应用
依据返修数据分析的结果，应用威布尔分析对整车/零部件的故障趋势进行预测，对样本的故障率进行核算对比同期改进前后的数据，可为可靠性改进提供方向，分析和改进的建议一般形成报告。
三、返修数据分析在可靠性设计中的应用
1、可靠性目标设定
汽车产品的可靠性设计方案制定，首先要先了解产品的失效规律及失效类型，从缺陷开始分析，以便新产品设计和量产产品改进时有充分的数据证明产品设计的合理性，尤其是对安全性、可靠性、耐久性有重要影响的产品设计时。根据用户要求和产返修数据分析出来的问题来确定产品可靠性设计目标。
2、可靠性分配
产品设计时，将产品设计反映的各项可靠性指标分配到各个子系统，分配原则就是按照各个系统重要性程度进行综合考虑，参考因素之一包括现有类似产品的维修数据分析结果。
3、可靠性预计
可靠性预计是在产品研制的方案设计阶段，根据设计方案、设计选用的元器件、电路和组装工艺以及产品使用的环境条件来预测产品未来的可靠性（λs或MTBFs）的一个过程。常用的可靠性预计方法有：相似设备法、相似电路法、元器件计数法、元器件应力分析法等，而相似设备法、相似电路法便是基于以往或是现在的类似产品的失效率数据和经验来推断、估计的。
4、优化可靠性设计模型
利用威布尔分布对信息反馈系统的返修数据进行产品寿命估算，找出产品设计和改进的共性要求，校正和优化可靠性设计模型，不断完善和提升产品的可靠性系统及目标。
四、结束语
综上所述，汽车的可靠性分析和评估为汽车产品的可靠性提升提供了强大的数据和技术支持。随着我国汽车行业的不断发展，可靠性设计方法的探索与研究、汽车可靠性试验的开展、汽车可靠性评价系统的搭建将成为我们深入开展研究的课题。
参考文献：
[1]王霄锋：《汽车可靠性工程基础》，清华大学出版社，2007.
[2]张建国，许海宝：《汽车质量保证期故障信息的可靠性分析方法》，中国机械工程，2000（05）.