一种故障分析的专家管理系统技术方案

本发明专利技术提供了一种故障分析的专家管理系统，本发明专利技术组建参与故障的分析的专家，不仅对故障分析的专家的简历进行有效的数据管理，将专家进行分类，组建需要用的专家的简历进入活跃专家库，在本发明专利技术中，同时对参与故障分析的专家的背景条件进行多重设置以筛查专家，并设置根据故障分析的结果排序筛查部分专家，最终组建参与故障分析的专家组。本发明专利技术对其他决策方法也有指导意义。方法也有指导意义。方法也有指导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种故障分析的专家管理系统


[0001]本专利技术涉及故障分析管理的
，具体为一种故障分析的专家管理系统。

技术介绍

[0002]失效模式与影响分析即“潜在失效模式及后果分析”，或简称为FMEA。FMEA的定义为产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。在这一活动中，如何管理并选定参与的专家是活动的前提条件，以往研究中对这一阶段的关注不多，而选定专家直接关系着最终失效模式与影响分析的结果。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种解决或部分解决上述问题的一种故障分析的专家管理系统，所述专家管理系统用于在开展故障分析中失效模式与影响分析活动时组建专家。
[0004]为达到上述技术方案的效果，本专利技术的技术方案为：
[0005]所述系统上应用的模块分为标签组建模块、场景遍历模块、约束检测模块、成员产生模块、专家管理模块；所述标签组建模块用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障分析的专家管理系统，用于在开展故障分析中失效模式与影响分析活动时组建专家，其特征在于，包含以下内容：所述系统上应用的模块分为标签组建模块、场景遍历模块、约束检测模块、成员产生模块、专家管理模块；所述标签组建模块用于不同的故障分析活动下组建专家的标签，所述场景遍历模块用于组建应用场景时进一步筛查专家，所述约束检测模块用于检测筛查的专家的条件，是否满足约束，所述成员产生模块用于产生符合条件的专家以参与故障分析的活动，所述专家管理模块负责对专家的简历进行管理。2.如权利要求1所述的故障分析的专家管理系统，其特征在于，所述标签组建模块为专家设置标签，专家的标签用于对专家进行分类，专家的标签分为认证标签、自动标签、主动标签，所述认证标签用于标明需要经过认证的专家的标签，认证标签包含专家的学历、专家的工作单位、专家的职称、专家的年龄、专家的从业年数，其中，专家的年龄、专家的从业年数在专家加入系统时经过认证后，每隔一个刷新时间，系统自动增加刷新专家的年龄、专家的从业年数，所述刷新时间用于表示相邻两次更新系统间隔的时间；所述自动标签用于系统根据专家的简历，搜索简历的关键词，搜索到关键词归为自动标签；所述主动标签用于专家主动设置标签，专家设置标签后，系统自动分配五名以上的专家，经过三名以上的专家认证后，主动标签被设置完毕；所述专家管理系统根据认证标签在每个测试周期认定专家的等级，系统根据专家的学历、专家的工作单位、专家的职称、专家的年龄、专家的从业年数，分别打分再累加得到分数，根据分数划分专家的等级，专家的等级分为1至5级；3到5级的专家每个测试周期分别给予1次、2次、3次插入机会；专家包含的标签为专家满足的标签。3.如权利要求2所述的故障分析的专家管理系统，其特征在于，所述场景遍历模块组建应用场景，应用场景分为场景模板、临时场景，所述应用场景用于说明故障分析的背景描述，所述场景模板用于说明系统提前设置的故障分析的背景描述，并且在背景描述中包含参与故障分析的专家需要满足的标签，包含的标签再分为必含标签以及可选标签；所述临时场景用于说明用户申请故障分析时，对故障分析的背景进行描述，并且在背景描述中包含参与故障分析的专家需要满足的标签，包含的标签分为必含标签以及可选标签；所述必含标签为参与故障分析的专家必须包含的标签，所述可选标签为参与故障分析的专家可选包含的标签，参与故障分析的专家必须包含必含标签、可以不包含可选标签。4.如权利要求3所述的故障分析的专家管理系统，其特征在于，所述标签组建模块为可选标签设置场景完成值；所述场景完成值为在应用场景下包含可选标签的专家平均故障分析的完成度；每一个测试周期，管理员在测试周期中不定时地抽取包含必含标签、遗留标签的专家在应用场景下进行故障分析，所述遗留标签用于说明在当前测试周期中参与故障分析的所有专家中不包含的可选标签；所述测试周期用于说明故障分析的时间周期，由管理员确定。5.如权利要求4所述的故障分析的专家管理系统，其特征在于，故障分析的完成度用于表示包含可选标签的专家故障分析的结果与中位故障分析结果的差距；所述中位故障分析结果用于表示对专家的故障分析结果进行平均得到的结果，所述中位故障分析结果的计算的过程为，选中的专家针对每个故障模式每个风险因素进行打分，打分后从打分的分数中，分别去除N/3
‑
R(N)个最高分以及N/3
‑
R(N)个最低分，剩余的专家的分数求取平均值，所有风险因素、故障模式下平均值构成行表示为风险因素、列表示为故障模式的矩阵，作为中位
故障分析结果；N为参与故障分析的专家的人数，R(N)函数用于产生调整参与计算产生所述中位故障分析结果的专家的人数，当参与故障分析的专家的人数N的值为0到3，R(N)的输出值为0，当参与故障分析的专家的人数N的值为3到5，R(N)的输出值为1，当参与故障分析的专家的人数N的值为6到8，R(N)的输出值为2，当参与故障分析的专家的人数N的值为9到11，R(N)的输出值为3，系统设置参与故障分析的人数最多不超过11人，拥有插入机会的专家，当打分的分数被去除，当打分的分数作为最高分去除，专家的分数乘以0.9后得到的值仍然加入到每个风险因素下针对每个故障模式打分的平均值的求取中，当打分的分数作为最低分去除，专家的分数除以0.9后得到的值仍然加入到每个风险因素下针对每个故障模式打分的平均值的求取中；所述插入...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭婧，游坤，王蓁蓁，王倩倩，朱咸军，
申请(专利权)人：金陵科技学院，
类型：发明
国别省市：