一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法技术

一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法，包括：S1：根据传统PFMEA(过程失效模式以及影响分析)分析各缺陷模式的RPN(风险优先数)；S2：建立工艺缺陷模糊矩阵；S3：模糊缺陷风险分析；S4：建立缺陷间相互关联矩阵；S5：建立关联风险分析模型。本发明专利技术的优点在于，一是考虑了缺陷间的关联关系，得到的缺陷风险值的排序结果与传统的RPN分析方法相比，量化分析了模糊语义的风险评价结果，对RPN值相同或相近的缺陷风险程度进行了区分。二是提出的风险分析方法考虑了工序与工序之间不同缺陷的相互影响关系，因此其相对风险评价结果更能反映实际的加工情况，更具参考应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法
本专利技术涉及工艺缺陷分析领域，特别是涉及一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法，用于反映复杂加工过程中工艺的缺陷风险。
技术介绍
传统的工艺失效模式及影响因素分析(PFMEA：ProcessFailureModeandEffectsAnalysis)所针对的失效模式指工艺过程可能发生的不满足工艺要求的情形，即工艺缺陷，是对某具体工序的不符合要求程度进行的描述。其常用RPN(RiskPriorityNumber)——风险优先数来定量表征各种缺陷，并对缺陷风险进行区分和排序，其具体步骤为：分析各工序可能产生的缺陷形式，分析确定各缺陷形式的发生度(O)、严重度(S)和探测度(D)。按下面公式计算各缺陷形式的风险优先数RPN＝O×S×D根据计算得到的RPN的值对缺陷进行排序，确定关键工序和关键缺陷进行工艺优化和改进。该方法比较简便且能够较快定位关键缺陷，但在在实际的生产制造过程中，失效模式多种多样，与失效模式相对应的工艺缺陷也很多，不考虑工艺缺陷相互之间的影响显然是不科学的，所以传统PFMEA分析方在法使用过程中存在很多不足之处。首先，在对工艺缺陷的发生度(O)、严重度(S)以及探测度(D)进行描述时，通常采用的办法是进行主观的定性分析，按照事先确定的度量对应关系转化为相应的某个数值。但是，主观的语义描述都是比较模糊的区间概念，具有一定的不确定性，因此传统PFMEA方法选择单个确定值来定量表示这些不确定信息，存在一定的片面性；其次，从缺陷风险优先数的计算公式可以看出，缺陷发生率、严重度和探测度这三个维度是同等重要的，实际分析时可能产生RPN值相同或相近的结果，但是缺陷的发生率、严重度以及探测度都不同，对产品的影响程度也不同，显然传统的PFMEA分析方法无法区分不同因子之间的重要程度；再次，工艺缺陷受到工序进程的影响，不同工序之间或同一工序之间的缺陷可能存在传递性或者相关性，传统的PFMEA分析方法也没有考虑不同缺陷之间的影响关系，因此导致分析过程存在局限性；最后，在实际的生产制造过程中，失效模式多种多样，与失效模式相对应的工艺缺陷也很多，且缺陷的优先级、缺陷之间的相互作用通过传统的工艺失效模式和影响因素分析过程难以确定，针对缺陷问题实施工艺改进的工作难以有效开展。
技术实现思路
本专利技术公开了一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法。针对产品工艺缺陷难以表征的问题，结合了传统的工艺失效模式和影响因素分析过程，采用了层次分析法对缺陷的严重度、发生度和探测度这三个维度的指标进行权重分配。同时在建立工艺缺陷有向图的基础上确定缺陷之间的之间影响关系矩阵。通过考虑每种缺陷的相对风险和原因度比重，建立工艺缺陷风险分析模型对工艺缺陷进行风险评估，从而找出关键缺陷进行有效改进。具体的，本专利技术公开了一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法，包括：S1：根据传统过程失效模式以及影响分析(PRMEA)分析各缺陷模式的风险优先数(RPN)；S2：建立工艺缺陷模糊矩阵；S3：模糊缺陷风险分析；S4：建立缺陷间相互关联矩阵；S5：建立关联风险分析模型。优选的，所述步骤S2还包括：S2.1：建立工艺缺陷评估矩阵；S2.2：采用模糊术语对每个维度的指标进行评价；S2.3：得出工艺缺陷模糊评估矩阵。优选的，所述步骤S3还包括：S3.1：对所述工艺缺陷模糊评估矩阵进行规范化处理；S3.2：通过层次分析法确定权重向量，对规范化后的模糊矩阵进行加权，得到决策矩阵；S3.3：根据TOPSIS理论，定义最大强度缺陷类型和最小强度缺陷类型，采用距离测度公式确定每种缺陷的相对风险。优选的，所述步骤S4还包括：S4.1：通过构造缺陷关系有向图建立缺陷之间直接影响关系矩阵；S4.2：得出缺陷之间相对直接影响关系矩阵；S4.3：求出缺陷综合影响矩阵，得出各缺陷对其它缺陷总的影响强度。优选的，所述步骤S5还包括：根据所述各缺陷对其它缺陷总的影响强度以及所述每种缺陷的相对风险得出工艺缺陷相对综合风险，建立关联综合风险分析模型。本专利技术的优点在于，1)与传统的RPN分析方法相比，考虑到了缺陷关联关系并且将模糊语义的风险评价结果进行了量化分析，使得RPN值相同的缺陷风险具有区分度。2)与传统的RPN分析方法相比，本专利技术提出了风险分析方法，考虑了工序与工序之间不同缺陷的相互影响关系，其相对风险评价结果更能反映实际的加工情况，更具参考应用价值。附图说明通过阅读下文具体实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出具体实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为：本专利技术一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法的流程图。图2为：本专利技术一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法的缺陷关系有向图。图3为：本专利技术一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法的不同缺陷量化分析方法对比图。在图2中，方框：不同工序；圆圈：缺陷类型；带有箭头的有向边：缺陷间的影响关系；qij：第i种缺陷对第j种缺陷的直接影响强度。具体实施方式本专利技术通过传统PFMEA分析方法得到各缺陷模式的RPN值；通过引入三角模糊数建立工艺缺陷模糊评估矩阵；采用TOPSIS理论进行模糊缺陷风险分析得到每种缺陷模式的相对风险；通过建立缺陷间的有向关系图构建缺陷影响关系矩阵计算得到原因度；最后根据工序间的工艺缺陷的相互影响关联性，建立基于工艺缺陷影响关联性的风险分析模型。所构建的风险分析模型可选的为：其中R′i为相对风险，ζi为每种缺陷的相对风险，g(i)为缺陷i的原因度。具体的设计流程如图1所示。下面将结合其它附图详细的介绍本专利技术的分析方法：优选的，PFMEA分析方法是一种表格化的分析技术，是在产品设计阶段和过程设计阶段对各零部件、子系统(分总成)以及对结构过程的各工序进行逐一分析，通过找出潜在的失效模式、分析其后果评估风险，从而预先采取措施，以达到减小失效模式的严重程度，降低可能发生的概率，有效地提高产品的质量和可靠性。本专利技术在PFMEA分析方法的基础上建立风险评估矩阵，通过查询三角模糊数与模糊术语对应关系表，建立工艺缺陷模糊评估矩阵。在本专利技术的实施方式中，包括如下步骤：S1：根据传统过程失效模式以及影响分析(PRMEA)分析各缺陷模式的风险优先数(RPN)，包括某一工艺过程有m种缺陷类型，可表示为缺陷集F＝{f1,f2,...,fm}，其中fi为第i种缺陷，根据PFMEA分析方法采用发生度(O)、严重度(S)、探测度(D)对工艺缺陷进行风险评估，评价结果为E＝{O,S,D}，S2：建立工艺缺陷模糊矩阵，包括根据上述评价结果建立工艺缺陷评估矩阵：其中，fij表示第j个评价因子对第i种缺陷进行评价的结果。确定三角模糊数与模糊术语对应关系表，对应关系见表1。表1本专利技术提出了基于模糊语义的工艺缺陷风险分析和量化评价方法，如表1所示，在传统PFMEA评估表中增加了三角模糊数，通过三角模糊数对发生度O、严重度S、探测度D进行量化分析，使其评价结果能更准确地反映实际产品加工过程的工艺缺陷风险。根据缺陷评估矩阵与表1中的对应三角模糊数，得到工艺缺陷模糊评估矩阵F可表示为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法，其特征在于，包括：S1：根据传统过程失效模式以及影响分析(PRMEA)分析各缺陷模式的风险优先数(RPN)；S2：建立工艺缺陷模糊矩阵；S3：模糊缺陷风险分析；S4：建立缺陷间相互关联矩阵；S5：建立关联风险分析模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于工序关联关系的工艺缺陷风险分析方法，其特征在于，包括：S1：根据传统过程失效模式以及影响分析(PRMEA)分析各缺陷模式的风险优先数(RPN)；S2：建立工艺缺陷模糊矩阵；S3：模糊缺陷风险分析；S4：建立缺陷间相互关联矩阵；S5：建立关联风险分析模型。2.根据权利要求1所述的工艺缺陷风险分析方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：S2.1：建立工艺缺陷评估矩阵；S2.2：采用模糊术语对每个维度的指标进行评价；S2.3：得出工艺缺陷模糊评估矩阵。3.根据权利要求1所述的工艺缺陷风险分析方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：S3.1：对所述工艺缺陷模糊评估矩阵进行规范化处理；S3.2：通过层次分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴伟，吴孟遥，吴晓楠，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11