某產品總裝過程線束敷設問題的灰色關聯分析

王家杰

（同濟大學，上海 200092）

1 灰色關聯分析法

對于兩個系統之間的相關因素、相互變化關聯大小的量度稱之為關聯度，它一定意義上反映了一個系統對另一個系統的作用及影響。常用圖表趨勢表達是為了體現關聯度作用及影響程度。趨勢吻合則可視為目標范圍縮小，為實施精準分析提供方向。

但是，常用圖表中的趨勢分析有其一定局限性，當分析各個子系統單位不同、子系統較多、數值差異較大或者樣本量過多時，需要在兩個系統之間進行有量化量度，難度較大。

灰色關聯分析法很好解決了上述問題，該方法無需知道兩個系統之間的直接原因，僅利用一定計算方式對系統中各因素關聯性進行數值計算，將原始觀測數據進行無量綱化處理后，計算關聯系數、關聯度，并根據關聯度大小對待評價指標進行排序。

2 灰色關聯分析在線束敷設問題中的探索

2.1 某產品總裝中線束敷設問題特點

某產品總裝線中，通過人工操作進行線束敷設、端接以及設備連接。不同于汽車線束敷設，采用在線束廠完成成品線束，并在汽車上直接敷設、端接。某型號飛機由于結構的高度緊湊，線束較多均，可通過機體結構減輕孔、縫隙來完成線束敷設，達到減輕飛機重量、增大艙內結構空間的目的。而線束敷設中存在的人為因素質量問題，由于問題多、重復性差，在快速分析改進方面存在困難。

2.2 利用灰色關聯分析的設想

導致人為發生錯誤必然有相應誘因，而分后發現誘因可達百余個，這樣對單個問題進行詳細剖析將花費大量時間，而且分析依賴于一些故障現象和一些復現試驗。每個問題和差錯成因來說，它們之間關系極為復雜，一個問題的差錯可能由多個差錯成因引起，這些成因之間有主次之分，難以通過傳統問題分析法進行統計分析。反之，一個差錯成因也可以引起多個模式差錯發生，這些特定模式差錯發生的機會也有大小之別，換句話說，某些差錯成因導致特定模式差錯的可能性非常高。因此，采用灰色關聯分析方法對關聯程度進行量化分析，利用不同的問題類別與已知可能影響因素對導致線束敷設因素開展分析，對樣本量大小沒有太高要求，分析時也不需要了解典型分布規律，具有廣泛的實用性。

2.3 利用灰色關聯進行分析及計算過程

對于每一個問題，組織專家以及操作人員進行仔細細致分析及回憶，每一項差錯通過挑選HFACS-S中與線束敷設可能相關的問題原因進行判斷，符合則納入計算，不符合則為0，不納入數據，統計結果如表1所示。

表1 灰色關聯問題原因統計表

表中各字母分別代表各問題大類，具體圖表2所示。

運用灰色關聯分析方法，分析特定差錯與各差錯成因之間的關聯度，灰色關聯分析方法的具體計算流程如下：

（1）確定分析序列。設因變量數據構成參考序列X0′，各自變量數據構成X0′(i=1,2,…,n)，n+1個數據序列形成矩陣；

（2）對變量序列進行無量綱化；

（3）求絕對差數列、最大差和最小差。計算第1列（參考序列）與其他各列（比較數列）的絕對差值，得到絕對差值矩陣。絕對差值陣中最大數和最小數即為最大差和最小差：

（4）計算關聯系數并進行關聯度排序。將各個比較序列與參考序列的關聯度從大到小依次排序，關聯度越大，說明比較序列與參考序列變化的態勢越一致。灰色關聯分析方法主要用于經驗和數據都較少的不確定性問題，與傳統的多因素分析方法相比，灰色關聯分析方法具有數據的要求較低，且計算量小的優點。計算結果如表3所示。

表2 各類問題內容

表3 灰色關聯分析法計算結果

3 分析結論與改進策略

每行數據按照關聯度得出的數值大小直接排序，即可得到線束敷設問題和差錯成因之間的對應關系，從而揭示整體線束敷設問題與各差錯成因兩者之間的規律，并給出定量決策依據，為操作差錯預測和預防提供有效指導。將與差錯關聯度最高的三類原因，即知識培訓不充分、文件信息不充分和對技能要求過高作為線束敷設問題分析及改進重點。此時可進一步利用HFACS人為因素分析模型對不安全行為、不安全行為的前提、不安全行為的監管和組織管理四個方面進行深度剖析和完善，并充分利用PFMEA等手段對可能存在的失效模式進行改進。