基于犹豫模糊偏好关系FMEA方法的改进

为有效解决产品在研发过程中存在的一系列质量可靠性问题,本文提出了一种新的基于犹豫模糊偏好关系的改进FMEA方法。考虑到专家小组对不同失效模式评估时主要依据相关标准和自身经验,存在犹豫模糊不确定或自身偏好问题。本文首先对风险因子的评分标准进行犹豫模糊化,并用犹豫模糊偏好关系对失效模式的相对风险矩阵进行处理;其次,将得到的具有犹豫模糊偏好关系的综合偏好值与犹豫模糊评价信息相结合,得到改进的风险优先数,从而得出新的失效模式风险评估顺序对FMEA进行改进;最后,利用改进的FMEA模型对产品研发过程中的质量风险进行分析验证,使得风险结果更接近实际情况,进而提高研发成功率,显示该方法可行、有效。     

供应链失效模式风险评价排序与关联性分析

针对传统的失效模式与影响分析(FMEA)在风险评估中存在的若干缺陷,提出了基于云模型和区间二元混合加权距离测度(ITHWD)的改进FMEA供应链失效模式风险评价排序方法,这种改进FMEA方法有效解决了不同专家对决策信息的主观偏好、风险因子的相对权重问题.针对排序结果,利用复杂网络理论,构建了失效模式复杂传播网络结构关系图,对失效模式间的关联性进行了研究,系统分析了失效模式间关联关系对风险造成的不同影响.最后,通过案例供应链,验证了改进FMEA与复杂网络理论在供应链失效模式风险评价排序和失效模式间关联分析方面的可行性和有效性.     

基于模糊集和COPRAS的改进FMEA方法

本文针对传统故障模式及影响分析(FMEA)方法在复杂不确定环境下存在的缺陷,提出了一种基于模糊集理论和COPRAS(Complex Proportional Assessment)的改进FMEA方法。该方法首先应用模糊集理论并结合专家知识建立评价故障模式的模糊语言术语集,然后由FMEA专家小组对各种故障模式根据其风险因子进行模糊评价,最后利用COPRAS方法并综合考虑风险因子的相对权重确定各故障模式的风险顺序,从而识别出关键故障模式。通过将改进FMEA方法应用到企业仓储管理中,并与传统FMEA方法结果进行比较,验证了该方法的有效性和准确性。     

FMEA方法改进及其在技术创新风险管理中的应用

在资源有限的情况下,企业技术创新风险管理的关键是主要风险的识别和防范。首先,基于合理的猜想,从优化结果角度,提出了基于可靠指标矢量-概率网格估算法的改进的FMEA方法,即在传统FMEA方法基础上,基于失效模式相关性进行失效模式替代,得出技术创新过程中的主要失效模式。其次,将改进的FMEA方法应用于一个技术创新风险管理案例,并与传统方法进行比较分析,分析结果表明:改进的FMEA方法用于风险管理不仅能节省企业资源,还能提高企业技术创新风险管理效率,是企业有效的技术创新风险管理定量分析工具。     

基于云模型的自动化工装装配失效风险评估

为提高我国工业制造领域自动化装配水平与国际竞争力,对识别、评估自动化工装装配失效模式势在必行.在评估过程中克服传统评估过程中数据的不完整性和模糊性的缺陷.首先,运用人机料法环(4M1E)法识别潜在失效风险以构建自动化工装装配风险评估指标体系,并对技术失效模式做了详细分析;其次,基于结合最优传递矩阵性质的层次分析法和邻域粗糙集组合法对指标进行赋权;然后,以云理论为基础建立云模型失效风险综合评估模型;最后,以H企业的EPB工装装配为例,进行装配失效风险评估,结果表明:其评估结果发现EPB工装装配整体处于较高失效风险等级,与实际情况相符,验证了模型具有较好的可行性和有效性.研究结果以期对工装和设备运行的可靠性提供科学依据.     

基于改进FMEA模型的众包风险评价研究

众包作为一种新型模式,具有组织松散、参与者自由自愿、任务特性复杂等特征;这决定了企业在众包推行中存在诸多风险。失效模式与后果分析(FMEA)模型能有效识别项目风险。但传统FMEA模型存在未考虑风险因子权重、风险优先值(RPN)计算不合理等缺陷。因此,本文首先运用区间二元语义变量及区间二元混合加权距离(ITHWD)测度对FMEA模型进行改进。然后将改进的模型应用于猪八戒网"鹿寨好茶"众包项目进行实证研究。结果发现改进后的FMEA模型其可行性与有效性大大提升,能够更加客观科学的对众包风险进行排序。     

基于犹豫模糊语言EDAS的失效模式及影响分析模型

针对传统失效模式及影响分析(FMEA)方法在复杂不确定环境下存在的缺点,提出了一种基于犹豫模糊语言集和平均解距离评价(EDAS)方法的改进FMEA模型。首先,为了准确表达专家判断的犹豫性与不确定性,采用犹豫模糊语言集表征失效模式风险评价信息;其次,考虑风险因子的个体效应和风险因子之间的交互效应,运用信息熵及交叉熵测度方法确定风险因子权重;再次,采用犹豫模糊语言EDAS方法对失效模式进行风险排序,从而识别出关键失效模式。最后,通过去哪儿网网络营销案例验证了所提模型的有效性和可行性。     

基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法

在对传统FMEA研究的基础上,提出了基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法.结合模糊证据推理理论建立评价故障模式的模糊王信结构,对各种故障模式进行评价,利用灰色关联理论计算各种故障模式的关联度,通过排序来确定故障模式的风险顺序.该方法克服了传统FMEA的缺陷,提高了FMEA应用的准确性和可靠性.     

基于概率语言术语集的服务外包风险评估方法

考虑服务外包风险评估的不确定性,采用概率语言术语集获取FMEA方法所需的专家评价信息,通过给语言集赋予不同的概率以表达偏好的程度。针对传统FMEA方法没有考虑风险间的相互影响关系,风险严重度评估不够准确的问题,采用广义Choquet积分分析风险间的相互影响关系,得到修正后的风险严重度。考虑严重度、发生度和难检度直接相乘准确性低的问题,采用概率语言VIKOR方法对风险的三个因子进行综合评估。最后以公共体育场馆服务外包风险评估为例,验证了所提方法的有效性。     

基于模糊网络分析法的隧道坍塌风险评估

针对钻爆法隧道施工过程中坍塌风险事件频发、影响因素众多,且目前已有评估方法难以对其作出准确分析,为了考虑到风险因素间的相互影响及其模糊性与不确定性,提出一种基于模糊网络分析法(FANP)的钻爆法隧道坍塌风险评估方法.通过收集和整理隧道坍塌资料,以风险分解结构(RBS)的思路构建钻爆法施工隧道坍塌风险评价指标.基于网络分析法建立模糊加权超矩阵,计算极限超矩阵求得权重向量.最后根据最大隶属度得到坍塌风险的大小.该模型在福建莆炎隧道得到验证,其分析结果可信.     

Fuzzy linear programming models for new product design using QFD with FMEA

Quality function deployment (QFD) is a customer-driven approach in processing new product developments in order to maximize customer satisfaction. Determining the fulfillment levels of design requirements (DRs) and parts characteristics (PCs) is an important decision problem during QFD activity processes for new product development. Unlike the existing literature, which mainly focuses on the determination of DRs, this paper proposes fuzzy linear programming models to determine the fulfillment levels of PCs under the requirement to achieve the determined contribution levels of DRs for customer satisfaction. In addition, considering the design risk, this paper incorporates failure modes and effect analysis (FMEA) into QFD processes, which is treated as the constraint in the models. To cope with the vague nature of product development processes, fuzzy approaches are used for both FMEA and QFD. The illustration of the proposed models is performed with a numerical example to demonstrate the applicability in practice.     

FMEA的可视化方法

进行ＦＭＥＡ（ＦａｉｌｕｒｅＭｏｄｅａｎｄＥｆｆｅｃｔｓＡｎａｌｙｓｉｓ）时，相关层次产品的故障模型，故障原因及影响间存在的复杂的关联，往往难以清晰，准确地反映在分析表中，为此，本文呈现了一个进行ＦＭＥＡ可视化方法，它能直观地表现产品的故障关联并有效地支持ＦＭＥＡ迭代处理和故障因果关系的跟踪。     

多种风险下研发项目投资决策博弈分析

研发项目代表了高新技术企业的核心竞争力,但是其投资和研发的过程所包含的多种风险可能会造成企业经济上的损失。为了保证竞争优势和收益最大化,企业投资前需要对项目的估值非常的精确,以便在竞争中做出最优投资决策。本文以市场中的两个竞争性企业为例,利用欧式复合期权理论与博弈论,量化了技术风险、商业风险和突发风险等不确定性,在经过了信息披露过程之后,分析了市场中企业自身和竞争者的投资决策,建立相应的研发项目投资决策数学模型,对企业的研发项目投资时机和决策收益进行评估,通过博弈得到纳什均衡下的企业最优投资决策。     

合作竞争条件下R&D项目投资决策分析

R&D项目的成功会为高新技术企业带来巨大收益,但是其研发过程中存在着技术风险、商业风险和突发风险等所带来的多种不确定性。为了应对这些不确定性,一些高新技术企业往往结成追求联盟整体利益最大化的成本共享联盟来进行R&D项目投资,然而由于不进行技术共享并争夺研发成功后的收益,联盟中的企业又会在合作的同时进行竞争,这就需要企业对R&D项目的估值非常的精确,以便在合作竞争条件下做出收益最大的最优投资决策。市场中两个合作竞争的高新技术企业各自拥有四种投资决策:成为市场先行者或跟随者,立刻与另一企业共同投资,与另一企业共同选择先等待时机再进行投资。本文以这两个高新技术企业为例,利用欧式期权理论量化了多种不确定性,建立相应的R&D项目投资决策数学模型,对R&D项目的投资时机和决策收益进行评估。当成本共享联盟整体收益最大时,得到的两个高新技术企业做出的投资决策即为在合作竞争条件下R&D项目投资中各自的最优投资决策,最后通过Shapley值的计算可对联盟中企业各自的收益进行合理分配。     

Reliability modeling for mutually dependent competing failure processes due to degradation and random shocks

Many systems are subject to two mutually dependent competing risks namely degradation and random shocks, and they can fail due to two competing modes of failure, soft and hard failure. Soft failure occurs when the total degradation performance, including continuous degradation and sudden degradation increments caused by random shocks, exceeds a certain critical threshold level. Hard failure occurs when the magnitude of any shock (extreme shock model) or the accumulated damage of shocks (cumulative shock model) is beyond some strength threshold level, which is affected by the temporal degradation performance. From viewpoints of Stress-Strength models and Cumulative damage/shock model, a realistic reliability model is developed in this article for mutually dependent competing failure processes due to degradation and random shocks. Finally, a numerical example of Micro-Electro-Mechanical System (MEMS) is conducted to illustrate the implementation and effectiveness of the proposed model.