产品系统可靠性的原理与执行

在JMP软件的“可靠性方框图”平台上，可靠性技术人员实施这个分析工作就会变得十分得心应手。只要点击鼠标，拖拉基本、串行、并行、结点和k out of n等不同的设计元素按钮，工程师就能在几分钟内构建出众多零部件之间的逻辑模型。如果系统包含子系统、二级子系统等多个层次，也可以通过调用库元素来实现多层次的嵌套设计。下图就是一个基于JMP软件绘制的飞行器系统的可靠性功能框图。

在正确搭建起飞行器系统可靠性的基本框架后，更重要的事情就是综合所有已知的元件可靠性分布量化模型，对整个系统的可靠性做出统一有效的预测。

这时候的技术难点主要体现在需要通过一连串繁琐的可靠性数学模型运算，计算出一系列技术参数来反映系统发生故障的风险几率，如可靠度（Reliability）、累积失效概率（Cumulative Failure Probability）、失效概率密度（Failure Probability Density）、危险率（Hazard Rate）、分位数寿命（Quartile Lifetime），以及元件重要性系数（Component Importance）等等。整个运算过程十分复杂，哪怕调用传统的可靠性分析程序也要花费大量的时间，其中任意一个小小的疏忽都会导致全盘的失误，这使得很多人对此望而却步。

幸运的是，一向推崇“探索性交互式数据发现”的JMP软件，用其特有的预测刻画器（Prediction Profiler）解决了困扰可靠性工程师们多年的问题。因为在预测刻画器中，工程师只要通过菜单界面设定了元件的可靠性参数，系统可靠性的模型就可以通过生动直观的图形界面（见下图）来展现了。

在这个图形界面中，我们用鼠标指点江山，就可以随心所欲地预测飞行器在产品保修期内的质量表现，可以身临其境地体验冗余模块的增减对飞行器故障率的影响，可以翔实精准地事先发现飞行器弱点并加以弥补改进，可以直截了当地比较不同的系统设计对飞行器带来的不同效果等等。

总之，工欲善其事，必先利其器。在现代化信息技术（如JMP软件）的协助下，汽车、机械、电子等行业的产品系统可靠性的分析研究将不再是一件难事了。