可靠性分析的重要性和意义

       数据可靠性最开始在中文翻译里叫数据完整性，现在改称为数据可靠性。数据可靠性(DataIntegrity)是指在数据的生命周期内，所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。下面就由小编为您介绍一下可靠性分析的重要性和意义。

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可靠性分析的重要性和意义

       保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方式收集、记录、报告和保存数据和信息。数据可靠性是近年全球药品监管机构重点关注的问题，也是CFDA自2015年7月以来开展全国临床试验核查的动因和重点内容。

       《可靠性数据分析》从工程角度出发，按照数据产生－收集－初步整理分析一单元可靠性数据分析－系统可靠性数据分析的过程编写，可靠性数据分析方法以经典统计方法为主，兼顾贝叶斯方法以及一些成熟的工程经验方法。在阐述可靠性数据分析的基本概念、常用参数和分布的基础上，梳理了可靠性数据收集的程序和方法以及故障判据与统计原则；通过数据初步整理分析、分布检验和参数估计等，系统阐述了单元产品可靠性数据分析方法；最后，全面地阐述了系统可靠性数据分析方法。为便于理解和应用，对每种方法，均给出具体示例说明；各章均配有小结，对各种方法的优缺点、适用范围和注意事项等进行系统的梳理和总结，为工程人员合理进行方法选取提供指导。

       可靠性数据分析贯穿于产品研制、试验、生产、使用和维修的全过程，进行靠性数据分析的目的和任务也是根据在产品研制、试验、生产使用和维修等过程中所开展的可靠性工程活动的需求而决定的。在产品研制在研制阶段，可靠性数据分析用于对所进行的各项可靠性试验的试验结果进行评估，以验证试验的有效性。

       如进行可靠性增长试验时，应根据试对参数进行评估。通过分析产品的故障原因，找出薄弱环节、提出改善措施，以使产品可靠性得到逐步增长。

       研制阶段结束进入生产前，应根据试验的结果，评价其可靠性水平是否到设计的要求，为生产决策提供管理信息。在投入批生产后应根据验收试验的数据评估可靠性，检验其生产工艺水平能否保证产品所要求的可靠性水乎。在投入使用的早期，应特别注意使用现场可靠性数据的收集，及时进行分析与评估，找出产品的早期故障及其主要原因，进行改进或加强质量管理，加强可靠性筛选，可大大降低产品的早期故障率，提高产品的可靠性。使用中应定期对产品进行可靠性分析和评估，对可靠性低下的产品及时进行改进，使之达到设计所要求的指标。

可靠性分析的重要性和意义

       随着可靠性、维修性工作的深入开展，可靠性数据分析工作越来越显示出其重要的价值和作用。在现代武器装备的质量中，可靠性占有突出的重要地位。

       可靠性只能通过设计与生产过程的可靠性活动获得，它是可靠性设计、可靠性试验和可靠性管理的结果。可靠性数据分析给可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性管理提供了决策依据。可靠性数据分析的任务是定量评估产品可靠性，由此提供的信息，将作为“预防、发现和纠正可靠性设计以及元器件、材料和工艺等方面缺陷”的参考，这是可靠性工程的重点。

       所以，借助有计划、有目的地收集产品寿命周期各阶段的数据，经过分析，发现产品可靠性的薄弱环节，进行分析、改进设计，可以使产品的质量与可靠性水平不断改进和提高。因此，可靠性数据的收集和分析在可靠性工程中具有重要的地位。

       在产品的寿命周期中，可靠性数据的收集与分析伴随着各阶段可靠性工程活动而进行。在工程研制阶段需要收集和分析同类产品的可靠性数据，以便对新产品的设计进行可靠性预测，这种预测有利于进行方案的对比和选择。设计阶段的可靠性研究和试验产生的数据可以用于分析产品的初始可靠性、故障模式和可靠性增长规律，并为产品的有效改进和定型提供科学的依据。在生产阶段，为了对产品的质量进行控制，必须定期进行抽样检验确定产品合格与否，从而指导生产、保证质量。

       由于生产阶段产品数量和试验数量大大增加，此时所进行的可靠性数据的分析和评估，反映了产品的设计和制造水平；而使用阶段收集和分析的可靠性数据，对产品的设计和制造的评价最权威。

       数据分析反映的使用及环境条件最真实，参与评估的产品数量较多，其评估结果反映了产品趋向成熟期或到达成熟期时的可靠性水平，是该产品可靠性工作的最终检验，也是今后开展新产品的可靠性设计和改进原产品设计的最有价值的参考。因此，可靠性数据分析在可靠性工程各项活动中是一项基础性的工作，始终发挥着重要作用。以上就是小编为您介绍的可靠性分析的重要性和意义。