陳偉波,范 韜,葉 欣,劉文彬,袁 涌
(泛亞汽車技術(shù)中心有限公司 試驗(yàn)認(rèn)證部,上海 200120)
整車耐久試驗(yàn)是一種模擬客戶使用的整車級(jí)加速試驗(yàn),是代表客戶評(píng)價(jià)整車可靠性的重要方法,同時(shí)也是考核和評(píng)價(jià)汽車質(zhì)量的最終技術(shù)措施和手段,是整車設(shè)計(jì)認(rèn)證的最后一道關(guān)口[1-3]。整車的可靠性需要科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)來指導(dǎo)與評(píng)價(jià)耐久試驗(yàn)的結(jié)果。目前關(guān)于整車耐久試驗(yàn)的評(píng)價(jià)方法有很多,比如通過概率和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法將故障數(shù)據(jù)(如里程信息)作為隨機(jī)變量進(jìn)行分布函數(shù)擬合和優(yōu)化,尋出最優(yōu)的分布函數(shù)[4],這種方法可以較好地評(píng)估產(chǎn)品的可靠性水平?;蚧谀撤N模型,對(duì)耐久試驗(yàn)的總故障數(shù)進(jìn)行預(yù)測[5],這種方法更多是關(guān)注累積統(tǒng)計(jì),進(jìn)而來評(píng)估項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。但是實(shí)際應(yīng)用中,故障數(shù)據(jù)有時(shí)是隨機(jī)的,可能不服從某種分布或置信度較低。而且如果只針對(duì)故障總數(shù)有要求,不對(duì)每段時(shí)刻的故障數(shù)設(shè)置指標(biāo),會(huì)提高監(jiān)控的風(fēng)險(xiǎn)性。
為此,筆者基于浴盆曲線理論,結(jié)合整車耐久試驗(yàn)?zāi)M客戶使用的前期質(zhì)量和長期可靠性,利用盒須圖方法處理大量實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù),針對(duì)試驗(yàn)里程建立一種新的整車耐久試驗(yàn)故障分布指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法。
整車質(zhì)量中的前期質(zhì)量,或者說客戶對(duì)于新車的感知質(zhì)量,越來越得到市場的重視,是在客戶駕駛或乘坐車輛的過程中,通過看、聽、聞、觸等主觀感受,所獲得的車輛在外觀、內(nèi)裝、便利空間、整車性能等方面的直接評(píng)價(jià)[6]。JD.Power公司針對(duì)感知質(zhì)量有很多調(diào)查方法,其中IQS(initial quality survey)新車質(zhì)量調(diào)查,是一種比較重要的方法,其調(diào)查了客戶在2~6個(gè)月的客戶新車使用的抱怨度。2018年JD.Power公司發(fā)布了主流車的IQS數(shù)據(jù),如圖1所示,PP100為每百輛車問題數(shù),分?jǐn)?shù)越低,表明問題越少,質(zhì)量越好。目前主流車企已經(jīng)越來越重視新車質(zhì)量,基本都高于市場平均水平。
圖1 2018年主流車IQS數(shù)據(jù)(JD.Power)
圖2 客戶使用故障分布曲線
傳統(tǒng)上,整車耐久道路試驗(yàn)更加注重中后期質(zhì)量,考察各零件在長期載荷積累的情況下是否能夠不發(fā)生失效,但現(xiàn)在車輛的前期質(zhì)量越來越被消費(fèi)者看重??蛻羰褂霉收戏植记€如圖2所示,可知體現(xiàn)整車耐久試驗(yàn)的指標(biāo)需要將車輛的客戶前期質(zhì)量評(píng)價(jià)與長期可靠性結(jié)合起來,對(duì)耐久試驗(yàn)的全過程進(jìn)行監(jiān)控。其中,故障曲線A表示初始性能或功能不滿足客戶期望;故障曲線B表示制造或安裝問題;故障曲線C表示設(shè)計(jì)不滿足強(qiáng)度(環(huán)境/使用)要求;TOTAL表示總體故障問題。整車耐久試驗(yàn)?zāi)M了客戶的整個(gè)生命周期的考核要求,對(duì)于故障曲線A、B、C都應(yīng)該涵蓋,故障數(shù)總體應(yīng)該呈現(xiàn):在客戶使用初期主要感知質(zhì)量和制造安裝問題,在使用中后期主要關(guān)注耐久性的強(qiáng)度問題。這個(gè)故障發(fā)生的區(qū)域,總體曲線滿足浴盆曲線理論。
浴盆曲線如圖3所示。故障隨使用時(shí)間變化分為初始故障期、偶發(fā)故障期和耗損故障期3個(gè)階段[7]。對(duì)于整車耐久試驗(yàn)來說,在試驗(yàn)初期,由于各種制造安裝問題和客戶感知質(zhì)量問題,故障數(shù)開始較高,隨后迅速降低;在試驗(yàn)中期,故障數(shù)因?yàn)殡S機(jī)故障而進(jìn)入穩(wěn)定期;在試驗(yàn)后期,零件在載荷的累積下不斷失效,整車故障數(shù)不斷升高。
圖3 浴盆曲線圖
為了得到歷史故障數(shù)據(jù)的分布曲線,需要對(duì)試驗(yàn)故障數(shù)據(jù)的故障里程進(jìn)行分析。由于整車耐久試驗(yàn)過程中,車輛發(fā)生失效后是可修復(fù)的。對(duì)于可修復(fù)系統(tǒng),由于在發(fā)生故障后仍可繼續(xù)使用,所以實(shí)際上人們最感興趣的是無故障工作時(shí)間的平均值,常用MTBF(平均故障間隔時(shí)間)來表征,指產(chǎn)品或系統(tǒng)在兩相鄰故障間隔期內(nèi)正確工作的平均時(shí)間,是標(biāo)志產(chǎn)品或系統(tǒng)能平均工作多長時(shí)間的量[8],其計(jì)算式為:
為了表示浴盆曲線中每一階段的故障數(shù),需要知道每一階段的MTBF,設(shè)將總時(shí)間為T的整車耐久試驗(yàn)分割為n份,在每一份的MTBFi的表達(dá)式為:
其中,i=0,1,…,n-1。
根據(jù)故障數(shù)的計(jì)算式,將歷史故障數(shù)據(jù)按照10%的故障數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并按照不同的項(xiàng)目更改類型和車輛造車階段進(jìn)行分類,得到的故障率分布曲線如圖4所示。
圖4 故障率分布曲線
項(xiàng)目更改1~項(xiàng)目更改4按照項(xiàng)目改款大小依次是由大到小,造車階段1~造車階段4按照接近量產(chǎn)車狀態(tài)依次是由遠(yuǎn)到近。由圖4可知,不論是按照項(xiàng)目更改統(tǒng)計(jì),還是按照造車階段統(tǒng)計(jì),故障數(shù)按照試驗(yàn)進(jìn)度的走勢基本與浴盆曲線的走勢一致,并且按照項(xiàng)目更改和造車階段,故障數(shù)在各個(gè)試驗(yàn)進(jìn)度下逐漸降低。
從上述分析可得到實(shí)車的故障分布曲線,但是如何根據(jù)實(shí)車數(shù)據(jù)的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià),需要一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來衡量實(shí)際曲線的表現(xiàn)。
傳統(tǒng)的計(jì)算方法需要知道歷史試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布情況,如是否符合正態(tài)分布或韋布爾分布,但是在處理實(shí)際數(shù)據(jù)的過程中,并不是每一個(gè)檢查時(shí)刻點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)都服從某種分布,或者不是所有數(shù)據(jù)都服從同一種分布,例如圖5所示的SOT(0%)試驗(yàn)故障樣本分布,可知0%的SOT檢查的樣本數(shù)據(jù),通常是用某種分布曲線去擬合數(shù)據(jù),然后取一定百分比的上下限。但該數(shù)據(jù)分布較為分散,每10%的數(shù)據(jù)分布可能完全不同,所以如何剔除異常值,確定這些數(shù)據(jù)的上限與下限,需要更加穩(wěn)健的方法。
圖5 SOT(0%)試驗(yàn)故障樣本分布
引入穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)學(xué)的盒須圖理論,可以真實(shí)客觀地表現(xiàn)數(shù)據(jù)形狀的本來面貌。盒須圖的繪制依靠實(shí)際數(shù)據(jù),不需要事先假定數(shù)據(jù)服從特定的分布形式,沒有對(duì)數(shù)據(jù)作任何限制性要求,能夠根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來識(shí)別背景總體和異??傮w,提供數(shù)據(jù)變化范圍和極端值的信息[9-10]。
盒須圖引入了一個(gè)簡單明了的圖示技術(shù),是一種表現(xiàn)最小和最大觀測值以及第1、第2、第3個(gè)四分位數(shù)的圖形方法。在盒須圖上,可以表現(xiàn)第1個(gè)四分位數(shù)(Q1)、中位數(shù)(Q2)、第3個(gè)四分位數(shù)(Q3)以及四分位數(shù)間距(IQR=Q3-Q1)[11]。Q3+1.5 倍IQR和Q1-1.5倍IQR分別為上下限;處于上下限以外位置的點(diǎn)表示的數(shù)據(jù)均為異常值。盒須圖關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算方法如表1所示。
將盒須圖理論應(yīng)用在SOT故障分析上,以圖5的樣本為例,得出中位數(shù)是9,上四分位是15,下四分位是4,因此IQR=9。按照表1中上下限計(jì)算公式,上、下限分別為min(31.5,35)和max(-12.5,1),考慮實(shí)際情況并取整得上限為31,下限為1。故原始樣本中的35確定為異常值,需要剔除。盒須圖取值方法如圖6所示,可知參考上限定為31,參考下限定為1,說明大多數(shù)歷史數(shù)據(jù)都分布在1到31之間。
表1 盒須圖關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算方法
圖6 盒須圖取值方法圖示
首先搜集所有故障數(shù)據(jù),提取故障進(jìn)度信息,然后按照項(xiàng)目更改1~項(xiàng)目更改4和車輛階段1~車輛階段4進(jìn)行分類,可分為16類,統(tǒng)計(jì)出所有項(xiàng)目故障在各個(gè)百分比的故障分布圖,如圖7(a)所示。對(duì)于每一類進(jìn)行10%間隔統(tǒng)計(jì),得出每10%的故障分段統(tǒng)計(jì)圖,如圖7(b)所示?;诤许殘D理論分段做出盒須圖,連接每個(gè)階段的上限點(diǎn)與下限點(diǎn),最后圓整數(shù)據(jù),得出每一類的上限參考指標(biāo)和下限參考指標(biāo),某分類車輛各階段問題數(shù)盒須圖如圖8所示。每一條上下參考指標(biāo)區(qū)域代表的是歷史數(shù)據(jù)中依據(jù)盒須圖理論剔除掉異常值的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)的分布區(qū)域。
圖7 各階段故障分布
圖8 某分類車輛各階段問題數(shù)盒須圖
圖9 評(píng)價(jià)結(jié)果
結(jié)合某項(xiàng)目浴盆曲線故障數(shù)統(tǒng)計(jì),評(píng)價(jià)結(jié)果如圖9所示,車輛A在60%的耐久試驗(yàn)過程中,整體曲線都在上下限之間,且沒有較大的突變(突然變大或者突然變小),該車的故障數(shù)走勢與參考線一致,說明該車不論在初始質(zhì)量的檢查上,還是在后面各個(gè)階段的檢查都滿足了要求。車輛B在0%處的初始檢查低于下限,說明該值比歷史數(shù)據(jù)的下限還低,提示需要進(jìn)一步檢查,而如果忽略該值,后續(xù)10%的檢查位置很大概率上會(huì)突升;在40%點(diǎn)上,相對(duì)于30%節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)有明顯的突升,此時(shí),需要對(duì)每一個(gè)問題進(jìn)行分析,看是否有提前發(fā)現(xiàn)的可能性,降低在試驗(yàn)中后期發(fā)現(xiàn)SOT問題的概率。
綜上,可得出利用該故障分布曲線的策略:①在耐久試驗(yàn)早期,加強(qiáng)基于客戶使用的各種場景類的SOT檢查,讓早期失效提前暴露,滿足浴盆曲線第一階段的趨勢;②在耐久試驗(yàn)中后期,若某10%階段的問題數(shù)量“突降”,此時(shí)提示檢查人員應(yīng)該著重檢查車輛,否則應(yīng)該在此階段發(fā)現(xiàn)的試驗(yàn)故障會(huì)延后堆積;③在耐久試驗(yàn)中后期,若某10%階段的問題數(shù)量“突升”,則對(duì)每一個(gè)問題發(fā)生的條件進(jìn)行分析,是否有提前發(fā)現(xiàn)的可能性??傊?,應(yīng)使得故障分布曲線按照參考曲線的趨勢暴露,盡量讓故障數(shù)平穩(wěn)出現(xiàn),避免故障數(shù)突變。
筆者基于浴盆曲線的理論,將盒須圖與整車耐久道路試驗(yàn)評(píng)價(jià)相結(jié)合,總結(jié)出基于浴盆曲線的整車耐久試驗(yàn)故障曲線評(píng)價(jià)方法,可以有效地應(yīng)用于整車道路試驗(yàn)和整車開發(fā)工作中,同時(shí)也可以應(yīng)用于產(chǎn)品前期、中期和長期的可靠性評(píng)價(jià)。
(1)根據(jù)穩(wěn)定性統(tǒng)計(jì)學(xué)的盒須圖理論和歷史數(shù)據(jù),確定了各階段整車路試可靠性評(píng)價(jià)故障數(shù)的上下限,低于故障數(shù)下限時(shí),則需加大試驗(yàn)評(píng)估頻次和強(qiáng)度,高于故障數(shù)上限時(shí),則需分析故障較多的原因,評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。
(2)利用該曲線可以描述整個(gè)生命周期故障分布情況,且可以參照參考曲線,結(jié)合故障原因,分析整車制造能力、零部件認(rèn)證能力、零部件工藝生產(chǎn)等。
(3)通過不斷的數(shù)據(jù)積累,總結(jié)整車開發(fā)項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用于后續(xù)不同階段、項(xiàng)目、車型等工程開發(fā)工作,以便對(duì)其進(jìn)行有效的質(zhì)量管控和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。