可靠性数据库以及评价指标体系建立-V2-05132012
可靠性评价规范
二级文件实验室管理体系120页 /第码页二级文件实验室管理体系220页/第页码二级文件实验室管理体系320页第 /码页4.内容可靠性评价包括：可靠性预计、机械测试、环境试验和极限测试。
5.可靠性指标R(t) 可靠度5.1.时开始使用，随着时t=0 可靠度是产品在规定条件和规定时间内完成规定功能的概念。
一批产品的数量为N，从的t R(t)表示产品在任意时刻间的推移，失效的产品件数逐渐增加，而正常工作的产品件数n(t)逐渐减少，用可靠度。
t-λR(t)=e 式中：）；e----自然对数的底（近似为2.7183 t的函数；在规定的温度、应力、环境等工作条件下的产品失效率，失效率是时间λ---- 在规定的工作条件下产品处于风险状态的时刻，该时刻通常称为任务时间。
t-----MTBF平均无故障工作时间5.2. 平均无故障工作时间是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称平均故障间隔。
它仅适用于可维修产品。
(t)λ失效率（故障率）5.3.二级文件实验室管理体系420页/第码页=1/MTBFλ失效率是失效间隔时间的倒数，也就是：对产品而言，产品在不同的时刻有不同的失效率（也就是失效率是时间的函数），其失效率符合“浴盆曲线”分布（如下图）：浴盆曲线分为三部份：早期失效期（T0-T1）、偶然失效期（T1-T2）、耗损失效期（T2以后）。
5.3.1 早期失效期（Early life fails）：早期失效出现在产品寿命的较早时期，产品装配完成即进入早期失效期，其特点是故障率较高，表明产品在开始使用时,失效率很高,但随着产品工作时间的增加,失效率迅速降低,这一阶段失效的原因大多是由于设计、原材料和制造过程中的缺陷造成的。
早期失效可通过加强原材料和元器件的检验、工艺检验、不同级别的环境应力筛选等严格的质量管理措施加以暴露与排除。
为了缩短这一阶段的时间，产品应在投入运行前进行试运转，以便及早发现、修正和排除故障；或通过试验进行筛选，剔除不合格品。
数据库测试确保数据库的可靠性和数据完整性
数据库测试确保数据库的可靠性和数据完整性随着信息时代的快速发展，我们的生活和工作中所涉及的数据量也越来越庞大。
无论是企业的业务数据还是个人的个人信息，数据库作为数据的存储和管理平台，扮演着至关重要的角色。
然而，数据库中可能存在的错误和漏洞可能会导致数据的丢失、损坏或泄露，给企业和个人带来巨大的损失。
为了确保数据库的可靠性和数据的完整性，数据库测试成为了不可忽视的环节。
1. 数据库测试的概述数据库测试是一种通过测试数据库的结构、功能和性能来确保其可靠性和数据完整性的过程。
它包括对数据库的各个方面进行测试，例如数据库的创建和配置、数据的输入和输出、数据的处理和存储等。
数据库测试不仅可以帮助发现数据库中的错误和漏洞，还可以验证数据库的性能和稳定性，以确保它能够满足用户的需求。
2. 数据库测试的重要性数据库测试对于确保数据库的可靠性和数据的完整性非常重要。
首先，数据库中可能存在的错误和漏洞可能导致数据的丢失、损坏或泄露。
这些错误和漏洞可能来自于数据库的设计和实现过程中的缺陷，也可能来自于外部攻击或人为的错误操作。
通过进行数据库测试，我们可以及时发现和修复这些问题，避免损失。
其次，数据库的性能和稳定性对于用户来说也是非常重要的。
一个高性能、稳定的数据库可以保证数据的快速访问和可靠的存储，提高系统的效率和用户的满意度。
通过进行性能测试和压力测试，我们可以评估数据库的性能指标，发现潜在的性能问题，并通过调优手段来提高数据库的性能和稳定性。
最后，数据库测试也是合规和法律要求的一部分。
在一些行业中，例如金融、医疗等涉及到敏感信息和隐私数据的领域，数据库测试是强制性的要求。
通过进行数据库测试，我们可以确保数据库的安全性和合规性，保护用户的隐私和权益。
3. 数据库测试的方法和技术数据库测试的方法和技术有很多，根据测试的目标和需求可以选择合适的方法和技术。
以下是一些常用的数据库测试方法和技术：3.1 数据库结构测试：测试数据库的结构是否符合要求，包括数据表的设计、字段的定义、索引和约束的设置等。
数据分析中的指标体系设计与建立
数据分析中的指标体系设计与建立随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了企业决策和业务发展的重要手段。
而在数据分析的过程中，指标体系的设计与建立是至关重要的一环。
一个合理的指标体系可以帮助企业更好地了解业务状况、发现问题和优化决策。
本文将探讨数据分析中的指标体系设计与建立的方法和步骤。
一、确定分析目标和业务需求在设计指标体系之前，首先要明确分析的目标和业务需求。
不同的业务场景和问题需要不同的指标来衡量和评估。
例如，对于一个电商企业来说，销售额、订单量、转化率等指标可能是关键的业务指标；而对于一个互联网广告平台来说，点击率、转化成本、ROI等指标可能更具有实际意义。
因此，在确定分析目标和业务需求之后，才能有针对性地设计和建立指标体系。
二、梳理业务流程和环节在设计指标体系之前，需要对业务流程和环节进行梳理和分析。
通过了解业务流程和环节，可以确定哪些环节是关键的、有影响力的，从而确定需要关注和监控的指标。
例如，在一个电商企业中，从用户访问网站到下单购买的整个流程中，可能有多个环节，如用户访问、浏览商品、加入购物车、下单等。
在这些环节中，关键的指标可能是用户转化率、购物车转化率等。
因此，在梳理业务流程和环节之后，可以更好地确定需要设计和建立的指标。
三、确定指标类型和计算方法在设计指标体系时，需要确定指标的类型和计算方法。
指标的类型可以分为绝对指标和相对指标。
绝对指标是直接反映业务状况的指标，如销售额、订单量等；相对指标是通过比较和计算得出的指标，如增长率、占比等。
根据具体的业务需求和分析目标，确定合适的指标类型。
在确定指标类型之后，还需要确定指标的计算方法。
不同的指标有不同的计算方法，有些指标可能是简单的加减乘除，而有些指标可能需要复杂的统计和分析方法。
因此，在设计指标体系时，需要考虑指标的计算方法和可行性。
四、选择合适的数据源和工具在建立指标体系时，需要选择合适的数据源和工具。
数据源是指获取数据的渠道和方式，可以是企业内部的数据库、数据仓库，也可以是外部的数据接口和API。
可靠性基本概念、参数体系及模型建立
主要内容 第三局部：可靠性模型建立
可靠性模型建立
概述
系统是由相互作用和相互依赖的假设干单元结合成的具 有特定功能的有机整体
系统的各种特性可以采用多种模型加以描述
原理图：反映系统及其组成单元之间物理上的连接与组 成关系
功能框图及功能流程图：反映系统及其组成单元之间功 能关系
可靠性模型：反映系统及其组成单元之间故障逻辑关系
常见：
合同参M T数B F M T B C F
定义：合同中使用的易于考核度量的可靠性要求，从产 品制造方的角度评价产品可靠性水平,采用固有可靠性值
常见：
可靠性参数体系
可靠性参数间的相关性：使用参数和合同参数之间进行转换
平均故障间隔时间和平均故障间隔飞行小时
产品工作时间 TBF/TMFHBF 飞行时间 =S/F
可靠性根本概念
寿命剖面与任务剖面
➢寿命剖面：产品从制造到寿命终结或退出使用这段时间内所经历 的全部事件和环境的时序描述
关键因素：事件、事件顺序、持续时间、环境和工作方式 包含一个或多个任务剖面，分为后勤和使用两个阶段 产品指标论证时就应提出
任务剖面：产品在规定任务这段时间内所经历的事件和环境的 时序描述
主要内容 第二局部：可靠性参数体系
可靠性参数体系
可靠性参数分类：从完成规定功能和减少用户费用角度 根本可靠性参数 定义：产品在规定条件下，无故障的持续时间或概率 含义：反映产品对维修人力费用和后勤保障资源的要求 要点：T B F统计T B M所有T M F H寿B F 命T B 单R 位和所有故障 常见： 任务可靠性参数 定义：产品在规T B定C F 的P任M C 务剖面中完成规定功能的能力 含义：反映产品完成任务的能力
Rt F t 1
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设一、引言数据仓库是企业信息化建设中不可或缺的一部分，它可以帮助企业管理者更好地理解企业运营情况和市场趋势，为企业决策提供有力支持。
而数据仓库指标体系建设则是数据仓库建设过程中至关重要的一环，本文将从数据仓库指标体系的概念、建设流程、指标分类、指标设计等方面进行详细阐述。
二、概念1. 数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变化的时间序列数据集合，用于支持管理者进行决策。
2. 指标体系指标体系是一套有机整合在一起的衡量和评估绩效或结果的标准和方法。
三、建设流程1.需求分析需求分析是确定数据仓库指标体系所需满足的功能和性能要求，它包括对用户需求和业务流程进行深入了解。
2. 指标分类设计根据需求分析结果，将需要监控和衡量的内容进行分类，并制定相应的指标分类方案。
3. 指标设计在确定好各个分类下需要监控和衡量的具体内容后，就需要对每个指标进行设计，包括指标名称、计算公式、数据来源、数据更新频率等。
4. 数据采集指标设计完成后，需要对数据进行采集，并将采集到的数据存储到数据仓库中。
5. 指标展示指标展示是将采集到的数据以图表或报表形式呈现出来，让管理者能够直观地了解企业运营情况和市场趋势。
四、指标分类1. 经济指标经济指标主要用于衡量企业经济效益，如销售额、毛利润率、净利润率等。
2. 客户指标客户指标主要用于衡量企业与客户之间的关系，如客户满意度、客户忠诚度等。
3. 市场指标市场指标主要用于衡量企业在市场中的竞争力和地位，如市场份额、品牌知名度等。
4. 运营指标运营指标主要用于衡量企业运营效率和质量，如生产效率、产品质量等。
五、指标设计1. 指标名称每个指标都应该有一个清晰明确的名称，方便管理者理解和记忆。
2. 计算公式每个指标都应该有一个明确的计算公式，方便数据采集和计算。
3. 数据来源每个指标的数据来源应该明确，方便数据采集和监控。
4. 数据更新频率每个指标的数据更新频率应该根据其重要性和变化情况进行确定。
数据库系统的可用性与可靠性性能测试与评估
数据库系统的可用性与可靠性性能测试与评估随着数字化时代的到来，数据库系统成为组织和企业中不可或缺的重要组成部分。
然而，随着数据库系统规模的不断扩大和用户对数据访问需求的增加，确保数据库系统的可用性与可靠性变得尤为重要。
为此，进行数据库系统的性能测试与评估就显得十分必要。
数据库系统的可用性是指数据库在规定时间内正常运行的能力，同时可靠性是指数据库系统能够在规定时间内正常存储和访问数据的能力。
性能测试与评估的目的在于检查数据库系统在高压力情况下的表现，并为用户提供一个可靠和高效的系统。
首先，为了评估数据库系统的可用性与可靠性，我们可以使用负载测试。
负载测试是一种模拟并检验数据库在大数据访问和交易量下的表现的测试方法。
通过负载测试，我们能够评估数据库系统在正常和峰值负载下的性能，并检查其是否满足设定的可用性和可靠性要求。
这种测试通常涉及模拟多用户同时访问数据库，以便评估数据库的并发处理和响应时间。
在负载测试中，我们首先需要收集数据库系统在正常情况下的基准性能数据。
基准测试是指在数据库系统正常运行环境下的测试。
通过收集数据，我们可以获得CPU利用率、内存利用率、磁盘IO、网络传输等指标，以便后续对比分析。
然后，我们可以通过增加并发用户数量、模拟大量数据访问等方式进行负载测试。
在测试过程中，我们可以记录数据库响应时间、错误率、并发处理能力等性能指标，以便对其可用性与可靠性进行准确评估。
除了负载测试，还可以进行压力测试来评估数据库系统的可用性与可靠性。
压力测试是通过模拟高压力和极端工作负载条件来评估数据库系统的负载能力。
通过压力测试，我们可以检查数据库系统在容量极限和峰值负载下的性能表现，并在测试过程中寻找和解决潜在的问题。
压力测试可以帮助我们确定数据库系统在极端工作负载条件下的性能表现，并预测未来可能出现的问题。
此外，通过持久性测试，我们可以评估数据库系统在异常情况下（例如系统崩溃或意外断电）的可用性和可靠性。
信息安全管理体系评价指标体系构建
信息安全管理体系评价指标体系构建以信息安全为核心，建立有效的信息安全管理体系对于企业和组织都至关重要。
在信息时代，信息的安全性是企业稳定发展的基石之一。
如何确立一个全面可靠的信息安全管理体系就显得尤为重要。
而信息安全管理体系评价指标体系的构建是其中一个不可或缺的环节。
一、什么是信息安全管理体系评价指标体系？信息安全管理体系评价指标体系是指企业为了评价自身信息安全管理体系而构建的量化评价标准体系。
它是通过对企业内部信息安全控制的各个层面进行精细化指标划分，以期对其信息安全水平达到合理的把控和规范的一个重要工具。
二、构建信息安全管理体系评价指标体系的必要性1.规范信息安全管理行为对于信息安全管理而言，企业和组织管理者需要遵循一定的规范。
评价指标体系的建立可以更好地引导企业和组织的管理者在制定信息安全管理策略时更具条理性、系统性和规范性。
2.保障信息安全的有效性信息安全管理具有显著的动态性。
建立评价指标体系能够对企业和组织的信息安全管理进行动态的评估，及时发现管理中的漏洞和不足，并对其进行优化和改善。
3.提高管理效率对于大型的企业和组织而言，信息安全管理显得尤其重要。
而评价指标体系的建立可以规范企业和组织的信息安全管理行为，更好地优化管理过程，从而提高管理效率。
三、构建信息安全管理体系评价指标体系的方法1.系统性、全面性评价指标体系的构建需要具备一定的系统性和全面性。
针对企业和组织的信息安全要素进行分类，对其分层次、分领域地进行掌控，这样才能够规避盲目评价等的问题。
2.量化性、指标明确信息安全管理体系评价指标体系的建立需要制定具体的指标和评价标准。
只有这样，才能够将管理的细节加以控制和规范，从而达到管理效果的提升。
3.灵活性、可操作性评价指标体系的建立不能过于死板，需要具备一定的灵活性。
评价指标体系应该实现量化评估，同时，应该切实可行，并配以具体的操作手册，使得整个评价指标体系的建立和实施难度降低，管理价值才能够得到深化。
最新评价指标体系构建原则及综合评价方法资料
评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则：（1）区域性原则衡量一个研究对象的运行情况，要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势，评价指标要具有针对性。
（2）动态性原则研究对象是一个动态的过程，指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状，还要动态的考察其发展潜力。
选取的指标要能够具有动态性，可以衡量同一指标在不同时段的变动情况，并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。
（3）可量化原则数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障，需要大量的统计数据作为支持。
选取的指标应该具有可量化的特点，在保证指标有较高反映考核对象的前提下，能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据，以保证评价的可操作性，同时数据来源要具有权威性，这样能保证正确评估研究对象。
（4）层次性原则一级指标同时分别设立多个具体的子指标。
在众多指标中，把联系密切的指标归为一类，构成指标群，形成不同的指标层，有利于全面清晰的反映研究对象。
综合评价方法的选取：随着计算机技术飞速发展和普遍应用，用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面，特别是SAS、SPSS等统计软件的使用更加提高综合评价法的实用性。
目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法（DEA法）、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法，不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。
在综合评价过程中，指标权重的确定十分重要。
对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值，也有将主观、客观赋值法结合起来的。
对于指标数量比较大时，采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标，依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度，导致实证的结果难以反映客观实际情况。
客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等，权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。
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失效原因分析 RCA
产品开发流程与可靠性设计流程的关系
产品开发流程流程关注产品的性能，如强度、刚度、动力学、疲劳、 耐久、热平衡、油耗、平顺性等
可靠性开发流程关注产品的可靠性，即性能能够持续有效运行的时间 最佳实践：可靠性设计应该与产品开发同步进行
同
同
同
同
步
步
步
步
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2. Life Analysis Tool 寿命分析工具 3. Operation Analysis Tool 运行数据分析工具
可靠性评价体系KPI (系统的可靠性数据分ห้องสมุดไป่ตู้)
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1. 可靠性建模工具
2. 可靠性预计工具
2
3. 可靠性目标设定工具
企业可靠性管理基础数据与评价体系平台开发
实施内容
可靠性评价体系建立
现状报告 可靠性基础 理论培训
第1阶段
企业可靠性基础数据库 建立与定制开发
第2阶段
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第3阶段
时间线
总体工作策略
可靠性数据库以及评价指标体系建立
1 企业当前可靠性数据评估与改进计划
4. 新内容(风险)分析工
具
5. 可靠性分配工具 可靠性设计
6. FEMA 7. FTA
DFR
8. 加速试验设计工具
(ALT)
9. 可靠性试验增长工具
10. 可靠性状态追踪工具
11. 系统的DFR流程模板
1. RCA 流程模板与分析 工具包
3
2. 闭环的故障报告、分
析及纠正措施系统
（FRACAS分析）
2
可靠性理论基础与评价系统培训
3 可靠性数据库系统建立 与系统定制开发
4 满足企业要求的可靠性 评价体系建立
5 企业可靠性管理基础数 据与评价体系平台开发
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提供系统的可靠性基础理论与评价体系培训
培训课程以国际知名企业培训体系为蓝本，根据客户现状，定 义培训内容，包括：
2
可靠性理论基础与评价系统培训
3 可靠性数据库系统建立 与系统定制开发
4 满足企业要求的可靠性 评价体系建立
5 企业可靠性管理基础数 据与评价体系平台开发
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可靠性数据库以及评价指标体系建立 过程描述
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A4
A4
A4
失效部件 失效部件
号
名
数量
Serial Failure item Failure item
Number Number
Name
Quantity
010540003 C284 离合器壳
1
A4
A4
维修日期
维修时运 行时间
Operating
Repair Date Time at
Repair
######## 2500
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传统可靠性数据与评价典型问题
传统问题
可靠性相关数据分散在各个孤立的系统中 可靠性数据获取困难，信息不通畅 可靠性与产品质量人员花费太多时间在数据提
取的工作中 可靠性评价指标不完善，缺乏系统的评价指标 分析种类繁多、工作量大，重复劳动多 分析工作只在需要时进行，更新不及时，无法
1.1 评价企业当前可靠性数据库
– 梳理当前企业数据库 – 确定可靠性数据来源 – 定义可靠性数据特征
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1. 企业当前可靠性数据评估与改进计划
1.2 定义企业对可靠性数据的需求，确定可靠性分析所需数
据特征
B1 总体数据
A1
A1
产品平台
年使用里程 产品失效率分析 维修成本分析
MTBF/MKBF 失效趋势分析 运行情况分析 零部件寿命分析 定制化需求…
可靠性数据库以及评价指标体系建立 总体实施策略
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总体工作策略
可靠性数据库以及评价指标体系建立
1 企业当前可靠性数据评估与改进计划
1.1 评价企业当前与可靠性数据相关的 系统，如PDM/ERP/SCM/CRM等
1.2 定义企业对可靠性数据的需求，确 定可靠性分析所需数据特征
1.3 定义满足企业要求的可靠性评价指 标体系
1.4 评价当前可靠性数据管理与评价指 标与最佳实践的差距
1.5 提出可靠性数据管理与评价体系建 立的改进与实施计划
产品
A1
系统
A1
A1
子系统
零件
A2
A3
生产日期
大区
A3
国家
A3
区域
A3
客户
A3
A3
A3
安装日期 合同开始 保修结束
日
日
Platform Product System Sub-System Part Build Date Pole
Country
Area
Delivery Commissio Warranty
¾ 可靠性基础，包括
¾ 基本概念 ¾ 可靠性原理 ¾ 可靠性应简介
¾ 可靠性返修数据分析 ¾ 寿命数据与分析 ¾ 根本原因分析(RCA) ¾ FRACAS ¾等
具体培训时间在项目规划时定义
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总体工作策略
可靠性数据库以及评价指标体系建立
1 企业当前可靠性数据评估与改进计划
可靠性数据库以及评价指标体系建立
T-solution Global 2012年5月
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大纲
可靠性总体流程简介 -Step1- 可靠性数据库以及评价指标体系建立
– 概述 – 总体实施策略 – 过程描述 – 过程展示
附1：可靠性设计(DFR)流程简介 附2：上市后可靠性增长简介 案例列表
1.1 评价企业当前与可靠性数据相关的 系统，如PDM/ERP/SCM/CRM等
1.2 定义企业对可靠性数据的需求，确 定可靠性分析所需数据特征
1.3 定义满足企业要求的可靠性评价指 标体系
1.4 评价当前可靠性数据管理与评价指 标与最佳实践的差距
1.5 提出可靠性数据管理与评价体系建 立的改进与实施计划
可靠性设计目标 设定与规划
预防性工程
2
可靠性设计 DFR
可靠性验证(增长)
3
产品上市后的可 靠性增长
失效原因分析 RCA
工具在总体流程中的映射
1. 客户化定制 2. 实现和企业系统的集成 3. 数据规范化管理与查询 4. 便捷的数据录入
统一集中的 可靠性数据管理
1
可靠性数据库及评价指标体系建立
1. Warranty Data Analysis Tool 维修数据分析工具 • Usage Analysis 使用率分析 • Annual Mileage Analysis 年使用里程分析 • Failure Rate Analysis 失效率分析 • Warranty Cost Analysis 失效成本分析 • MTBF/MKBF 分析 • Trend Analysis 失效趋势分析
产品开发目标设定
子子子系目系开系统目零目标统发统开标部标开目开发件发标发
可靠性目标设定
子子子系零目系系统目部性目标统统开标件目标开开发可标发发靠
-Step1可靠性数据库以及评价指标体系建立
ReliaBase
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可靠性数据库以及评价指标体系建立 概述
实时反馈到产品开发部门 多部门从事类似的分析，缺乏有效的交流 缺乏连续性与系统性 …
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我们建立的系统愿景
我们建立的系统
统一的分布式的可靠性数据管理系统，实现数 据统一收集、管理
实现和企业系统的集成，如PDM/CRM/SCM/ 维修数据库等
最佳实践的水平
可
差距
差距
差距
靠
性
水
可
平
靠 性
数
据
库
可
可
靠
靠
性
性
分
评
析
价
差距
可 靠 性 理 论
差距
差距
可 靠 性 团 队
可 靠 性 管 理
差距 ……
可靠性衡量
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1. 企业当前可靠性数据评估与改进计划 1.5 提出可靠性数据管理与评价体系建立的改进与实施计划
1.1 评价企业当前与可靠性数据相关的 系统，如PDM/ERP/SCM/CRM等
1.2 定义企业对可靠性数据的需求，确 定可靠性分析所需数据特征
1.3 定义满足企业要求的可靠性评价指 标体系
1.4 评价当前可靠性数据管理与评价指 标与最佳实践的差距
1.5 提出可靠性数据管理与评价体系建 立的改进与实施计划
产品开发流程与可靠性设计流程的关系(详细)
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产品开发目标设定 VS 可靠性目标设定
市场研究
客户调研用途诊断
客户需求定义 (VOC)
竞争对手标杆与测 试 (BM)