基于PAFMEA的汽车缺陷分析及纠正措施决策

摘要

传统的产品审核方法用对汽车缺陷项打分的方式来标识缺陷对用户满意度影响程度的大小,然后,审核团队通过讨论主观地确定纠正措施.这种方法本质上是一种事后纠正的方式,且主观性强,可操作性差.本文将FMEA技术引入到产品审核阶段(简记为PAFMEA),以便定量地分析汽车缺陷对用户满意度的影响程度;在PAFMEA的纠正措施中引入了费用成本、时间成本和纠正后风险优先度3个指标及其相关信息,并以优化此三指标为目标,提出了基于多目标优化的纠正措施决策方法;应用嵌套的SAMOACOMV算法,出色地完成了多目标决策问题的优化计算.PAFMEA及其纠正措施决策方法更强调事前的风险预防,可操作性好.