可靠性增长试验实施过程中的关键步骤与执行要点

可靠性增长试验是通过“试验-发现故障-分析原因-实施改进-再试验”的闭环过程，系统性提升产品可靠性的关键手段，广泛应用于军工、航空航天、汽车等高端制造领域。其核心价值在于将产品从“原型”到“可靠产品”的迭代过程量化、标准化，避免依赖经验的“试错法”。而实施过程中，关键步骤的执行质量直接决定了增长效果从策划的精准性到故障分析的深度，从改进措施的落地到验证的闭环，每一环都需要严格把控。本文结合实际工程经验，拆解可靠性增长试验实施的关键步骤与执行要点，为企业提供可操作的实践指南。

试验策划：明确目标与边界条件的核心逻辑

试验策划是可靠性增长的起点，首要任务是明确“增长目标”与“试验边界”。增长目标需量化，例如将某型机载设备的平均故障间隔时间（MTBF）从初始的150小时提升至300小时，目标需结合客户需求与技术可行性若目标定得过高（如直接到1000小时），可能导致试验周期过长、成本超支；若过低，则无法满足市场要求。边界条件需覆盖“样本、时间、环境”三大要素：样本量需基于统计模型确定（如Duane模型要求样本量至少为3~5台，以保证数据的统计显著性）；试验时间需匹配增长阶段（如初始阶段试验时间为目标MTBF的1~2倍）；环境剖面需1:1还原实际使用场景（如某车载终端需模拟“城市道路振动+高温暴晒+雨夜湿度”的组合环境）。此外，策划阶段需明确资源需求包括试验设备、专业人员（可靠性工程师、试验操作员、分析专家）、预算（如环境试验台的租赁费用、故障分析的检测费用），避免后期因资源不足导致试验停滞。

需注意的是，策划不是“一锤定音”，需预留调整空间。例如某军工产品试验中，初始策划的振动频率为10~200Hz，但试验中发现产品在300Hz时也会出现共振，需及时调整环境剖面，将频率范围扩展至10~300Hz，确保覆盖真实失效模式。

试验环境与设备：还原真实使用场景的核心

试验环境是可靠性增长的“试金石”若环境无法模拟实际使用场景，故障就无法真实暴露。搭建环境的核心要点是“参数精准性”与“场景完整性”。参数精准性要求环境参数与实际一致：例如某无人机的电池舱，实际使用中温度范围是-40℃~60℃，试验中温度控制精度需达到±2℃，否则低温下电池无法放电的故障可能被遗漏；振动的频谱需与实际飞行中的振动曲线一致（如正弦振动+随机振动的组合），若仅做正弦振动，可能无法发现随机振动下的 solder joint 失效。场景完整性要求覆盖“极端工况”与“组合工况”：例如汽车电子需模拟“高温+振动+电源波动”的组合环境，而非单独测试高温或振动实际使用中，汽车在暴晒后启动，同时遇到颠簸路面，电源电压可能从12V骤升至16V，这种组合工况下的故障（如电容击穿）只有在组合环境中才会暴露。

设备可靠性是环境搭建的另一个关键。试验设备需经过校准与验证：例如振动台的加速度传感器需每年送计量院校准，温湿度箱的传感器需每月用标准温度计验证；设备需有冗余设计例如试验台配备备用电源，避免中途断电导致试验数据丢失；监测系统需实时采集环境数据，例如用DAQ系统（数据采集系统）记录温度、振动、电压的实时曲线，确保试验过程中环境参数稳定，若出现偏差（如温度突然升高5℃），系统需自动报警并停止试验，避免无效数据。

故障数据采集：精准记录是增长的基础

故障数据是可靠性增长的“原材料”数据不准确，后续分析就会偏离本质。采集数据的核心是“标准化”与“实时性”。标准化要求用统一的格式记录故障信息：例如遵循GJB 899《可靠性试验用故障分类与统计》的要求，记录“故障编号、产品编号、试验时间、故障现象、故障位置、环境参数、操作人员、初步判断”等字段。故障现象需描述具体，而非模糊表述：例如“电容器C12在试验第120小时爆裂，当时温度为55℃，振动加速度为10g”，而非“电容器坏了”。故障位置需精准定位：例如用三维坐标标记（如“PCB板第3行第5列的电阻R7”），而非“电路板上的电阻”。

实时性要求故障发生后立即记录，避免事后回忆的误差。例如用移动终端（如Pad）现场录入数据，同步上传至服务器，避免纸质记录的丢失或篡改；对于关键故障，需留存实物证据例如故障件的照片、视频（拍摄角度需包括整体、局部、标识），以及故障发生时的环境数据曲线（如温度从50℃升至55℃的过程）。此外，需记录“故障前的操作”：例如某设备在试验中突然停机，需记录停机前30分钟的操作（如是否调整了电压、是否切换了工作模式），这些细节可能是分析的关键比如调整电压后导致的过流故障，若未记录操作，可能会误认为是设备本身的问题。

故障分类是数据采集的重要环节。需将故障分为“关联故障”与“非关联故障”：关联故障是产品本身的缺陷导致的（如设计错误、工艺不良），需纳入增长分析；非关联故障是试验设备或操作失误导致的（如试验台振动过大、操作人员误触开关），需排除在外，避免干扰增长曲线。例如某产品在试验中失效，经查是试验台的夹具松动导致的振动过大，这种故障属于非关联故障，不应计入产品的故障数据。

Root Cause分析：从现象到本质的关键跨越

Root Cause分析是可靠性增长的“大脑”只有找到根本原因，才能避免重复故障。分析的核心是“系统思维”与“跨部门协作”。系统思维要求用科学方法替代“经验判断”：常用的方法包括5Whys、FMEA（失效模式与影响分析）、FTA（故障树分析）。例如某型雷达的发射模块在试验中失效，现象是功率管烧毁，用5Whys分析：1、为什么功率管烧毁？因为结温超过上限（150℃）；2、为什么结温过高？因为散热片的热阻过大（设计值为0.5℃/W，实际为1.2℃/W）；3、为什么热阻过大？因为散热片与功率管之间的导热硅脂涂抹不均匀；4、为什么涂抹不均匀？因为装配工使用的是毛刷，而非自动点胶机；5、为什么用毛刷？因为工艺文件中未规定涂抹工具这才是根本原因。若仅停留在“更换功率管”或“加厚散热片”，无法解决根本问题。

跨部门协作是避免片面分析的关键。Root Cause分析需包含“设计、工艺、质量、生产”四大部门：设计部门负责分析“是否因设计参数不合理导致故障”（如散热片的热阻设计值过低）；工艺部门负责分析“是否因工艺方法不当导致故障”（如涂抹工具不合适）；质量部门负责分析“是否因质量控制缺失导致故障”（如硅脂的批次不合格）；生产部门负责分析“是否因操作失误导致故障”（如装配工未按工艺要求涂抹）。例如某汽车发动机的缸盖裂纹故障，设计部门认为是材料强度不够，工艺部门认为是铸造时的砂眼，质量部门通过检测发现材料强度符合要求，但铸造时的冷却速度过快最终确定根本原因是工艺参数（冷却速度）不合理，这需要工艺部门调整参数，设计部门验证参数的合理性，质量部门监督执行。

改进措施实施：把分析结果转化为实际改进

改进措施是可靠性增长的“抓手”若措施无法落地，分析就失去了意义。实施的核心是“针对性”与“可验证性”。针对性要求措施直接指向根本原因：例如针对“工艺文件未规定涂抹工具”的问题，措施不是“培训装配工”，而是“修改工艺文件，明确要求使用自动点胶机，涂抹量为0.1g/cm²”；针对“冷却速度过快”的问题，措施是“调整铸造工艺参数，将冷却速度从10℃/min降至5℃/min”，而非“更换铸造厂”。

可验证性要求措施能通过试验或数据证明有效。例如某产品的改进措施是“将电容的额定电压从16V提升至25V”，需通过“电压冲击试验”验证：在25V电压下连续工作100小时，看电容是否失效；若措施是“修改装配工艺，使用扭矩扳手拧紧螺丝（扭矩值为8N·m）”，需通过“扭矩检测”验证：随机抽取10个产品，检测螺丝的扭矩，确保90%以上符合要求。此外，需将改进措施文档化：例如将调整后的工艺参数写入《装配工艺规程》（SOP），将扭矩扳手的校准要求写入《工装设备管理办法》，避免措施的“人走政息”例如新员工入职后，能通过SOP了解正确的操作方法。

验证试验：确认改进效果的闭环环节

验证试验是可靠性增长的“验收环节”若验证不通过，需回到分析环节重新迭代。验证的核心是“条件一致性”与“统计显著性”。条件一致性要求验证试验的环境、操作、样本与原试验一致：例如原试验是“3台产品，在55℃、10g振动下试验200小时”，验证试验需用同样的3台改进后产品，在同样的环境下试验200小时，避免因条件变化导致的结果偏差例如若验证时温度降至50℃，即使产品未失效，也无法证明改进有效。

统计显著性要求用数据证明改进效果。常用的方法是对比“改进前后的故障数”或“MTBF值”：例如原试验中3台产品共发生5次故障，MTBF为（3×200）/5=120小时；改进后试验中3台产品共发生2次故障，MTBF为（3×200）/2=300小时，符合增长目标。需用统计模型验证增长的显著性：例如用Duane模型拟合改进前后的增长曲线，若改进后的曲线斜率（增长速率）符合预期（如斜率从0.3提升至0.5），则说明改进有效。此外，需考虑“置信水平”：例如改进后的MTBF为300小时，置信水平为90%，意味着有90%的把握认为产品的真实MTBF不低于300小时，避免“偶然成功”的误判。

过程管控：确保试验按计划推进的保障

过程管控是可靠性增长的“护航舰”若节奏混乱，试验可能延期或失败。管控的核心是“进度跟踪”与“风险预案”。进度跟踪需用可视化工具：例如用甘特图展示试验的关键节点（如“策划完成：第2周”“环境搭建完成：第3周”“试验执行：第4~6周”“分析完成：第7周”“改进完成：第8周”“验证完成：第9周”），每周更新进度，标注“延迟节点”（如环境搭建延迟1周，原因是振动台未到位），并制定“追赶计划”（如增加夜班调试设备）。

风险预案需覆盖“设备、人员、数据”三大风险：设备风险提前与设备供应商签订“应急维修协议”，若试验台故障，供应商需在24小时内到场维修；人员风险配备备用试验操作员（如2名操作员轮班），避免因人员请假导致试验停滞；数据风险建立数据备份机制（如每天将数据同步至云服务器与本地硬盘），避免数据丢失。此外，需建立“周例会”机制：每周由可靠性工程师主持，设计、工艺、质量、生产部门参加，汇报“本周进展”（如试验完成了50小时，发现2次故障）、“存在的问题”（如振动台的加速度传感器校准过期）、“解决措施”（如联系计量院明天校准）、“下周计划”（如完成剩余50小时试验，开始分析故障）。通过例会，确保各部门信息同步，避免“信息差”导致的延误例如设计部门不知道试验已经发现了故障，仍在推进其他项目。