考虑决策指标权重的PFMEA改进与应用

考虑决策指标权重的PFMEA改进与应用

邱龙波

河南中烟工业有限责任公司洛阳卷烟厂  471000

内容提要：PFMEA作为质量管理的重要技术，在烟草工业企业的推广逐步深入，本文针对PFMEA技术引入企业不适症的问题，利用模糊逻辑和理想点算法结合，对PFMEA技术进行了改进，并以卷烟材料仓储环节的存储与养护环节为例进行了算例分析。经验证，本文所提供的方法更符合工厂管理的实际，利于基层操作岗位员工的理解和运用。

关键词：PFMEA ;模糊逻辑;理想点法;聚类分析法

一、引言

PFMEA在引入到企业的过场中存在“水土不服”的现象，尤其是在进行风险等级划分时，很难达成意见的统一。PFMEA主要通过严重度S（）、发生频度O（）、可探测度D（）的评价，并用风险优先指数RNP来识别判断是否需要改进完善，RNP的定义如下：

（1）

PFMEA在实际应用中主要存在以下2种缺陷：

（1）由于专家本身的专业领域、知识结构以及风险偏好、以及对语言的感知不同，评判结果可能会存在较大的差异，表述结果可能会存在较大的误差。

（2）RNP的值是三个风险维度的乘积得来的，这种倍增的方法，会使误差被进一步的放大，从而导致RPN值存在较大的误差。

二、文献综述

20世纪50年代初期，美国首先将FMEA思想应用于战斗机操作系统的设计分析中，并取得了良好的效果[1]。PFMEA已经运用于航天、汽车、微电子、医疗、机械、核工业等各个领域[2]。

在PFMEA技术的改进方面，Bowles等首先提出用模糊逻辑的方法改进风险优先指数的排序，以提高失效风险评估的准确性[3]。Bragila和Bevilacqua将模糊风险优先数（RPN）定义为模糊权重几何，构建了一个基于α水平集的线性规划模型确定RNP[4]。K.Xu等提出了一种基于模糊逻辑的FMEA方法并构建了一个模糊评价系统[5]。

国内研究方面，悉立峰、徐刚探讨了FMEA技术在过程管理中的应用，并详细介绍了过程失效模式及后果分析（PFMEA）的实施过程和注意事项[6]。戴云徽等人回顾了FMEA的研究进展，总结了FMEA技术在建筑安装工程、船舶与海洋工程、医疗卫生、软件工程及信息系统开发、核工业、食品安全等领域的应用以及研究进展[7]，

虽然以上研究在理论和应用中进行了深入的探索，但是在烟草行业中的运用较少，本文在综合以上研究的基础上，以卷烟材料仓储环节作为研究对象，探讨了PFMEA在企业实际运中过程中的改进与应用。

三、基于模糊逻辑的改进PFMEA基本步骤

为有效降低主观因素所造成的偏差，得到更客观的结果，本文采用模糊数来表述模糊的语言变量，然后再进行去模糊化处理，得到清晰的评价值。

（一）德尔菲法与模糊数结合确定三个风险维度的（S、O、D）评价术语。

假设PFMEA专家小组的第名专家对严重度S的评价术语为“很高、高、稍高、中等、稍低、低、很低”，对评价结果的影响力或者权重为，对应的三角模糊数为，其中，其隶属度函数如公式（1）所示：

（2）

第一步，根据德尔菲专家法，由PFMEA专家组成员分别对失效模式的模糊术语进行评价，设专家k对三个风向维度的模糊术语“极高、高、较高、一般、较低、低、极地”的评价为表示。

第二步，严重度S评价模糊术语进行去模糊运算，得到一个清晰评价。等级均值积分法和期望值法是常见的两种求清晰数的方法，两种方法分别如公式（4）和公式（5）所示。

)                       (3)

                        (4)

第四步，重复以上过程，得到探测度D、发生频度O的模糊术语评价的清晰数。

（二）利用理想点法和聚类分析法对PFMEA进行改进

假设专家k对失效模式X的三个风险维度的评价为：

第一步，构造规范化决策矩阵。

(5)

第二步，构建加权规范矩阵。

(6)

第三步，确定理想解和负理想解。

                         理想解：                                            （7）

负理想解：                 （8）

第四步，计算各失效模式到负理想解和正理想解的欧式距离。

                            （10）

                            （11）

第五步，计算各失效模式的贴近度。

                               (12)

第六步，根据贴近度对各失效模式进行排序。

第七步，利用K-Means 聚类分析法对潜在失效模式进行风险等级划分，分为“红、橙、黄、蓝”四个等级，四个等级的定义如表1所示。

表1 ：潜在失效模式的风险等级划分

四、案例分析

某卷烟厂辅料仓储

PFMEA分析结果如表1所示：

表1：专家k对辅料仓储养护环节潜在失效模式分析

PFMEA小组6名专家成员对失效模式的严重度S描述术语的部分评价结果如表2所示：

表2：PFMEA小组专家成员评价结果

根据公式（3）可以求得失效模式发生频率的模糊术语对应的三角模糊数，如表3所示。

表3:严重度S描述术语的三角模糊数

根据表2和公式（4），可以得到发生频度各描述术语的清晰数，“很低、低、稍低、一般、稍高、高、很高”=（1.1，1.9，2.7，4.8，6.1，7.7，9.7），为了简化运算，严重度S和探测度D的清晰数与发生频度保持一致。

根据公式（8）、（9），可以得到加强规范化矩阵的理想解为（0.15,0.06,0.16），负理想解为（0.22，0.20,0.13），、和贴近度的值如表4所示：

表4:潜在失效模式的排序结果

利用spss软件对贴近度进行聚类分析:

表5：最终聚类结果

由SPSS分析结果可知，潜在失效模式的可以划分为以下三类：

表5：辅料仓储环节风险等级划分

利用“红、橙、黄”三种颜色来区分潜在失效模式的危险程度，不仅有利于技术人员、生产管理人员、明确改进的重点，也一定程度上实现了潜在失效模式的可视化管理，更有利于现场操作人员的理解和应用，能够起到提醒、警示作用，为全员推广PFMEA管理提供了一种很好的方式。

五、结束语

虽然本文对PFMEA进行了改进，但是还是在同时考虑三个风险维度的基础上进行的，没有考虑到风险维度之间两两交互作用的影响，没有明确改进的临界点，没有划分潜在失效模式的风险等级，这些都是未来研究的重点。

参考文献

[1]雷纳特.桑德霍姆,全面质量管理[M]北京:中国经济出版社,2003

[2]尤建新,张建同,杜学美.质量管理学[M].北京:科学出版社,2003,9

[3] Bowles JB.Fuzzy logic prioritization of failures in asystem failure modes,effects andcriticality analysis.Reliab Engng Syst Safety 1995(50)：203-213．

[4]Braglia .M.,M. Bevilacqua. Fuzzy Modeling and Analytic Hierarchy Processing as aMeans to Quantify Risk Levels Associated with Failure Modes in Production Systems. Technology, Law and Insurance, 2000, 5 (3): 125–134。

[5] K.Xu et al．Fuzzy assessment of FMEA for engine systems．Reliability Engineering andSystem Safety,2002(7):17-29．

[6]悉立峰,李刚.PFMEA在过程管理中的应用[J].工业工程与管理,2002(6).

[7]戴云徽,韩之俊,朱海荣.故障模式及影响分析（FMEA）研究进展[J].质量安全管理

,2007(10).