浅谈产品寿命预测（专辑）---终结篇

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九、寿命预测的意义

从可靠性工程角度来看，进行寿命预测可以检查电子产品设计方案和电路设计的合理性，比较不同设计方案的寿命水平，发现薄弱环节，关注高故障和承受过高应力的部分，并为制定设计计划、验证方案、制造工艺、采购策略、质量管理方案以及维修、后勤保障方案提供依据。概括而言，寿命预测的作用如下。

（1）在产品设计阶段，定量的预测产品寿命，进而检验设计是否能满足给定的寿命目标；例如，产品故障的频率、每年的停工期和产品的维修成本等是否符合设定的目标。

（2）在方案论证阶段，通过寿命预测，可对不同方案的产品寿命进行方案比较，指导元器件的合理，为最优方案的选择及方案优化提供依据；另外，这个阶段寿命预测还可以指导我们的元器件采购策略，协助从竞争的元器件清单中决定所需购买的产品。

（3）在设计中，通过寿命预测，发现影响产品寿命的主要因素，从而及时改进设计，降低产品的失效率，实现产品的高寿命；另外，此阶段，还可以根据用户需要通过寿命预测，进行定制化产品设计，满足不同用户的需求。

（4）产品投入到市场以后，进行寿命预测，可以为维修及后勤保障方案提供依据；例如，可得到产品各个单元维护活动频率的预测，知道每个单元需要多久更换一次。根据预测选择所需备用单元的数量，借此确定产品在整个维保期内的花费。

（5）产品寿命预测为寿命增长计划提供信息，为寿命验证试验及费用核算等方面的研究提供依据；寿命预测还可用来对需要进行可靠性试验的产品建立工厂试验标准。

（6）通过寿命预测为产品寿命分配奠定基础，并为拟定改正措施的优先顺序提供依据。将产品寿命指标自上而下逐级地分配给产品的各个子系统，借此落实相应子系统的寿命要求，并使系统和各个子系统之间的寿命相互协调，尽可能的做到即避免出现薄弱环节，又避免局部“寿命过剩”而带来浪费。

尽管目前市面上有诸多产品寿命预测标准和方法，但是我们还是遇到很多挑战与困难。

（1）中国自己的寿命预测标准和方法只有国军标，主要是面对军用电子产品和设备。针对商用电子产品和设备，中国企业没有自己的标准和方法，这就导致在商用电子产品寿命预测领域，我们的企业受制于人。另外，目前中国军用产品寿命预测标准的最新版本为2006年发布的GJB299C，已经15年没有更新，跟不上技术发展和市场的步伐。

（2）目前，对商用电子产品和设备进行寿命预测只能依赖于国外的标准和方法，由于国情不同这些标准不一定全部适合国内的企业。另一方面，和这些标准配套的寿命预测软件目前也没有国产的，全部是欧美发达国家开发的。这些软件购买和授权使用费用非常的昂贵，并且欧美企业出于某些不可告人的目的动不动对国内企业进行技术封锁。

（3）对国外的寿命预测标准，诸如SR-332进行应用时发现，这些方法里面存在很多自相矛盾的地方。另外，应用这些标准对咱们的电子产品进行寿命预测时，发现预测结果与实际结果之间的误差非常大。

目前国内一个团队以电脑产品为基础，经过长达5年（2013-2018）的数据跟踪分析与实验研究，综合考虑电脑产品生产企业的研发能力、制造水平、采购策略、质量管理水平等特点以及零部件供应商的研发、制造、质量管理水平等，结合用户的使用环境和使用习惯对产品寿命的影响；辅以某集团深耕电脑领域30余年积累的设计经验、故障数据、维修数据和客户反馈意见等；联合某知名大学进行大数据分析，总结出产品寿命分布及增长规律，最终建立起一套既符合中国国情、适应市场要求，又能与国际接轨的电脑产品寿命预测方法，并基于此方法开发出电脑产品的寿命模型，该模型架构图如图1-1所示。

图1-1 电脑产品寿命模型

图1-1中的模型，又称产品金字塔寿命模型。研发能力处于金字塔的最底部，是产品寿命的基石；寿命增长处于金字塔的最顶部，它是产品经验积累以及行业发展趋势的综合体现。采购策略、制造能力、质量管理水平以及环境是产品寿命的外部因素。根据模型所示产品的寿命主要由基因寿命、环境寿命系数以及寿命增长系数所决定，概括成公式如下： 

上式（1-1）中，基因寿命是产品寿命的内部因子，是由产品生产企业自身所决定的。产品基因寿命由基础寿命和基因寿命系数两部分组成，概括成公式如下：

上式（1-2）中，基础寿命由企业的研发能力和采购策略决定，是产品寿命的主要组成部分；基因寿命系数主要由企业的生产制造能力和质量管理水平决定。概括成公式如下：

运用公式（1-1），（1-2），（1-3）以及（1-4），再加上电子产品常用元器件故障率的索引表，就可以快速的预测产品的寿命。

本项目所创建电脑产品寿命标准打破了国外的技术垄断，填补了国内技术空白。具有自主知识产权，与竞争标准相比较，主要的应用特性列于表1-1。

表1-1 本标准与竞争标准的特性对比

该标准在研发阶段可以指导新产品的设计，在新产品进入量产阶段可以预测产品的寿命进而进行品牌宣传和制定合适的维修策略。创新点总结为以下几点：

1）该模型创造性的引入了寿命增长系数这一概念。得益于母公司某集团深耕于电脑产品领域30余年，积累了大量的设计经验、产品及元器件故障数据、售后维修数据和客户反馈意见等。依托于这些数据，联合某知名大学进行大数据分析，总结出产品寿命增长的规律，并将这些规律应用于产品寿命模型中。

2）该模型对影响电脑产品寿命的因素考虑比较全面且符合中国国情。企业采购策略、制造能力以及质量管理水平这些影响因素都是其他模型所没有的。而且，这些影响产品寿命的因素非常贴切中国企业的实际情况。例如，采购策略方面，近几年电子生产企业前后遭遇到被动零件缺货、晶体管缺货、IC缺货等，电子零器件缺货成为常态。一方面中国企业采取灵活多变的采购策略将影响降到最低。另一方面，这些策略势将影响到产品的寿命。

3）企业制造能力对产品寿命影响方面，该模型非常具有前瞻性。例如，考虑到电子产业刚刚导入且极具应用前景的中低温锡膏焊接工艺。联合中低温锡膏焊接技术研究与应用联盟内的其他企业，深入研究锡膏焊接技术与产品故障率的关系，并将这些关系融合到寿命模型中；企业制造能力方面还考虑到未来可能大规模应用的芯片后焊工艺及自动化制造等。

4）企业研发能力对产品寿命影响方面，该模型的视角非常的独特。我们以电脑产品常用元器件的故障模式为基础，不仅保留了温度应力和电应力对于产品故障的影响，还充分考虑到零件选择和零件应用等带来的机械应力对于产品故障率的影响。另外，还预留了设计带来的其他应力对于产品故障率的影响。

5）该模型通用性强，不仅可用于电脑产品的寿命预测，还可应用于其他非电脑类电子产品与设备的寿命研究和预测。突破国外技术封锁的同时填补国内商用电子产品领域寿命预测方法的空白。另外，通过市场调研、研发、测试、维修及售后服务等大数据分析，可以不断修正模型，让其越来越可靠。

6）该模型可靠性高。经25类累计出货5000万台电脑和非电脑产品的检验，相较于目前市面上常用的欧美寿命预测方法和模型，该模型具有更高的精确性。具体来说，采用此模型得到的数据在精确性方面提升了20%以上。

以下简单举例说明一下寿命预测在实际工作中的应用。分两个部分进行介绍。一个是寿命预测指导设计的可靠性分配，见下图。

具体实施例子见下图：

可以看到在原始设计中，系统的三个模块在40度/50%的电应力情况下，寿命分别为4万小时，1万小时和5万小时。这个时候设计，就有两种选择方案。第一种是保持应力不变，提高模块2的寿命，降低模块3的寿命，让三个模块的寿命相等。另一种方案，是降低模块2的应力水平，比如降低温度。提高模块3的应力水平，比如提高电应力。很显然，第二种方案，经济成本更低。实际案例中，我们在进行笔记本设计的时候，发现主机板的预测寿命在理想情况（40度环境温度）远低于SSD的寿命，这个时候进行系统设计，就可以考虑让散热模块风向尽量朝着主机板的方向，以降低主机板的应力水平，提升它的寿命。

寿命预测的另一个作用就是发现设计中的薄弱元器件以加强设计。例如，我们在预测完某款台式电脑的寿命，这款电脑上市以后通过维修数据分析发现：维修故障率最高的Top10元器件与预测数据进行对比，只有某一个位置的MOS不一样，其余9个元器件维修和预测数据是一样的。分析这个MOS发现，这颗MOS作用是类似家里总开关作用的。因此我们建议EE工程师在下一次设计的时候对于类似的MOS要进行特殊处理。我们也在自己的预测模型里面增加了这个场景对于器件故障率的影响，也促使我们的模型越来越准确。

十三、结束语

目前业界对于产品寿命预测争议很大。个人认为寿命预测是一个很好的工具。用好了就是一把利剑；用不了就是鸡肋了。

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