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基于改進(jìn)失效模式與后果分析的制造執(zhí)行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析模型

2020-02-12 11:02:50尤建新鄧晴文
關(guān)鍵詞:排序評(píng)價(jià)

尤建新,鄧晴文

(同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海200092)

隨著工業(yè)4.0的提出,全球迎來(lái)智能制造革命浪潮;新一代信息技術(shù)興起,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與工業(yè)技術(shù)加速融合,促進(jìn)了工廠生產(chǎn)線(xiàn)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,傳統(tǒng)制造業(yè)受到巨大影響。中國(guó)于2015年提出了《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略規(guī)劃[1],大力扶持制造企業(yè)推進(jìn)智能轉(zhuǎn)型。在這一戰(zhàn)略中,核心思想為信息化與工業(yè)化的融合,也就是“互聯(lián)網(wǎng)+智能制造”。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),傳統(tǒng)制造型企業(yè)轉(zhuǎn)型為數(shù)字化工廠,其核心則是制造執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution system,MES)[2]。

MES是一套面向車(chē)間執(zhí)行層的生產(chǎn)信息管理系統(tǒng),為制造企業(yè)信息化的重要組成部分。與其他信息管理系統(tǒng)相比,其具有系統(tǒng)集成難度大、涉及技術(shù)多等特點(diǎn)。它牽涉到計(jì)劃排程、生產(chǎn)制造管理、庫(kù)存物料管理、人員設(shè)備管理等諸多相互獨(dú)立模塊,并且在這些模塊之間實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù),將企業(yè)信息系統(tǒng)連接在一起,使數(shù)據(jù)能夠在企業(yè)計(jì)劃管理層和控制執(zhí)行層之間流通[3]。系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)決定了其風(fēng)險(xiǎn)管理的難度較大,且MES對(duì)智能制造有重要意義,非常具有研究?jī)r(jià)值。

1 相關(guān)研究綜述

1.1 MES系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究方法

在信息化與智能化相結(jié)合的發(fā)展形勢(shì)下,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始對(duì)MES、企業(yè)資源計(jì)劃(enterprise resource planning,ERP)等信息管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和實(shí)施過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題進(jìn)行研究。Chitrasen等[4]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查對(duì)軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析建立結(jié)構(gòu)化模型,將風(fēng)險(xiǎn)因子分為自發(fā)性、依賴(lài)性、聯(lián)動(dòng)性和獨(dú)立性四類(lèi)。Knowles等[5]在工業(yè)控制系統(tǒng)安全指標(biāo)研究中,引入了“功能保障”概念來(lái)評(píng)估故障安全和網(wǎng)絡(luò)安全。李信桂[6]采用工作分解結(jié)構(gòu)法對(duì)MES項(xiàng)目的功能結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行拆分,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)分解結(jié)構(gòu)耦合矩陣以全面識(shí)別項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。然而,上述研究主要從方法論的角度對(duì)信息系統(tǒng)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類(lèi)和定性評(píng)估,缺乏量化的風(fēng)險(xiǎn)排序。王東[7]將傳統(tǒng)失效模式與后果分析(failure mode and effects analysis,F(xiàn)MEA)技術(shù)運(yùn)用到IT項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)管理中,總結(jié)出項(xiàng)目各階段的失效模式并由專(zhuān)家確認(rèn)優(yōu)先級(jí)。然而傳統(tǒng)FMEA受專(zhuān)家水平和經(jīng)驗(yàn)影響較大,帶有一定的主觀性。本文旨在提出一種更具客觀性和精確性的MES風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,幫助數(shù)字化工廠識(shí)別系統(tǒng)主要風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因,并提供風(fēng)險(xiǎn)管控策略。

1.2 FMEA研究述評(píng)

FMEA被廣泛應(yīng)用于企業(yè)質(zhì)量管理與風(fēng)險(xiǎn)分析中,能有效提高產(chǎn)品、過(guò)程和服務(wù)的可靠性。傳統(tǒng)FMEA對(duì)故障的嚴(yán)重度S(severity)、發(fā)生度O(occurrence)和檢測(cè)度D(detection)進(jìn)行評(píng)分,通過(guò)三者相乘計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)(risk priority number,RPN)[8],從而對(duì)失效模式進(jìn)行排序。然而傳統(tǒng)FMEA存在諸多缺陷,如:評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因子只能通過(guò)精確值評(píng)價(jià);計(jì)算RPN未考慮風(fēng)險(xiǎn)因子間的權(quán)重;相同RPN值的故障風(fēng)險(xiǎn)可能不同[9]。

為解決上述缺陷,許多學(xué)者將FMEA與其他方法結(jié)合起來(lái),以彌補(bǔ)FMEA的不足。Reza等[10]、Bao等[11]通過(guò)將FMEA和模糊層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)結(jié)合,得到評(píng)估指標(biāo)權(quán)重,然而該方法在構(gòu)建專(zhuān)家評(píng)估矩陣時(shí),專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的差異性會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生影響。Ji等[12]在多準(zhǔn)則決策問(wèn)題中引入模糊熵權(quán)法,將模糊集中呈現(xiàn)的不確定性量化,避免對(duì)權(quán)重的主觀影響,以更客觀的方式評(píng)估多標(biāo)準(zhǔn)決策問(wèn)題。但是,熵值越大、越無(wú)序的指標(biāo)不一定是風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最高的指標(biāo),僅用熵權(quán)法確定權(quán)重不一定能得到最合理的結(jié)果。此外,一些學(xué)者提出決策制定試驗(yàn)與評(píng)估實(shí)驗(yàn)室法(decision makingtrial and evaluation laboratory,DEMATEL)[13]、逼近理想排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)[14]和灰色關(guān)聯(lián)分析(grey relational analysis,GRA)[15]等,能更精確地確定失效模式風(fēng)險(xiǎn)水平。

本文提出了一種基于組合權(quán)重和GRA方法的改進(jìn)FMEA風(fēng)險(xiǎn)分析模型。首先,借助模糊集理論對(duì)MES所涉及的失效模式分別從S、O、D三方面進(jìn)行分析,并給出其等級(jí)描述,構(gòu)造了各因素所對(duì)應(yīng)評(píng)判集的隸屬度矩陣,使用AHP對(duì)權(quán)重進(jìn)行賦值,再通過(guò)熵權(quán)法中的差異化系數(shù)對(duì)AHP賦值進(jìn)行調(diào)節(jié),然后采用GRA方法進(jìn)一步提高風(fēng)險(xiǎn)排序精度,進(jìn)而判定MES失效模式風(fēng)險(xiǎn)排序。組合權(quán)重與GRA相結(jié)合充分利用了各指標(biāo)的全部信息,有效克服了傳統(tǒng)RPN計(jì)算方法的弊端。

2 改進(jìn)FMEA模型構(gòu)建

2.1 模糊評(píng)價(jià)語(yǔ)言集

由于專(zhuān)家評(píng)估中存在不確定性,使用模糊評(píng)價(jià)能更好地表達(dá)專(zhuān)家的偏好信息[16]。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)失效模式的S、O和D采用7粒度模糊評(píng)價(jià)語(yǔ)言集,粒度的選取參考李克特量表(Likert scale),一般為5、7、9。選取7粒度是由于其比5更精確,比9更簡(jiǎn)便。各種模糊評(píng)價(jià)術(shù)語(yǔ)的含義如表1所示,評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)(ak,bk,ck)如表2所示[17]。

采用均值面積法對(duì)三角模糊數(shù)進(jìn)行去模糊化,即假設(shè)有l(wèi)個(gè)專(zhuān)家,第k個(gè)專(zhuān)家權(quán)重為βk,加權(quán)平均得到專(zhuān)家綜合評(píng)價(jià)值,其中

假設(shè)分析系統(tǒng)有m個(gè)失效模式,n個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子,相 應(yīng) 的 各 指 標(biāo) 值 為 pij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),則專(zhuān)家評(píng)價(jià)矩陣為P=(pij)m×n.

表1 各種評(píng)價(jià)語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)的含義Tab.1 Meaning of various evaluation linguistic terms

表2 評(píng)價(jià)語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)及其對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)Tab.2 Evaluation criteria of FMEA and corresponding triangular fuzzy number

2.2 風(fēng)險(xiǎn)因子組合權(quán)重

2.2.1 層次分析法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子主觀權(quán)重

FMEA小組對(duì)三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子S、O、D進(jìn)行比較并建立判斷矩陣,對(duì)于第k個(gè)專(zhuān)家的判斷矩陣,有Zk=(zij)3×3。其中zij表示S、O、D之間的比較數(shù)值。然后檢驗(yàn)判斷矩陣一致性。檢驗(yàn)過(guò)程如下:通過(guò)判斷矩陣的最大特征值λmax求出一致性指標(biāo)CI,

引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI,

將判斷矩陣中的各元素按列進(jìn)行歸一化處理,即

求得各風(fēng)險(xiǎn)因子主觀權(quán)重值為

由此得到主觀權(quán)重列向量wS=(wS1,wS2,wS3)T。

2.2.2 熵權(quán)法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子客觀權(quán)重

熵權(quán)法是根據(jù)同一指標(biāo)觀測(cè)值的差異度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),觀測(cè)值差異越大則指標(biāo)權(quán)重越大,即熵權(quán)法完全取決于觀測(cè)值數(shù)據(jù),是一種客觀賦權(quán)法[19]。具體計(jì)算過(guò)程如下。

對(duì)評(píng)價(jià)矩陣的每個(gè)元素采用下式標(biāo)準(zhǔn)化:

式中:ej為第j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的熵。

定義差異系數(shù)gj,有g(shù)j=1-ej,gj越大表示指標(biāo)越重要,并計(jì)算客觀權(quán)重為

2.2.3 風(fēng)險(xiǎn)因子綜合權(quán)重

在熵權(quán)法中,當(dāng)重要性指標(biāo)差異性較小、非重要性指標(biāo)差異性較大時(shí),可能出現(xiàn)重要性指標(biāo)權(quán)重較小而非重要性指標(biāo)權(quán)重較大的不合理現(xiàn)象。為減少這種情況的發(fā)生,本文先用AHP法進(jìn)行賦值,保證重要性指標(biāo)的權(quán)重,再采用差異化系數(shù)gj對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)節(jié)。這樣既保證重要性指標(biāo)所占權(quán)重,又中和了權(quán)重的主觀性和客觀性,得到更精確合理的指標(biāo)權(quán)重。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析

GRA方法是對(duì)系統(tǒng)變化趨勢(shì)的定量描述方法。其基本思想是根據(jù)問(wèn)題的實(shí)際背景,找出比較數(shù)據(jù)列和參考數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似度,以判斷其聯(lián)系是否緊密。它反映了曲線(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)程度,通過(guò)關(guān)聯(lián)度的大小確定問(wèn)題的最優(yōu)方案和優(yōu)劣排序。其具體計(jì)算步驟如下。

步驟1:建立參考矩陣和比較矩陣。

第i個(gè)失效模式的比較數(shù)據(jù)列xi(t)(t=1,2,3;i=1,2,…,m)表示專(zhuān)家對(duì)三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的評(píng)價(jià),即

從MES可靠性角度考慮,將選擇失效模式評(píng)價(jià)值的最差值作為參考矩陣。針對(duì)S、O、D三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子,參考數(shù)據(jù)列為:

步驟2:計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論,比較數(shù)據(jù)列與參考數(shù)據(jù)列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)可用下式求出:

式中:ζ為分辨系數(shù),ζ∈(0,1)。

步驟3:計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度。

在衡量失效模式排序時(shí),各變量的影響程度不同,第i個(gè)失效模式的關(guān)聯(lián)度為

步驟4:對(duì)失效模式進(jìn)行排序。

根據(jù)失效模式的關(guān)聯(lián)度,從大到小確定風(fēng)險(xiǎn)排序,從而有針對(duì)性地制定改進(jìn)措施。

3 案例研究

H公司是一家汽車(chē)零部件制造企業(yè)。近年來(lái),該公司正大力開(kāi)展數(shù)字化工廠建設(shè)工作。現(xiàn)H公司將在某個(gè)分廠實(shí)施MES,并計(jì)劃在該試驗(yàn)成功的基礎(chǔ)上將其推廣到整個(gè)工廠。因此,識(shí)別、評(píng)估和控制該分廠MES的風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)企業(yè)信息化建設(shè)具有十分重要的意義。

3.1 找出重點(diǎn)失效分析對(duì)象并分析失效模式

為準(zhǔn)確選取風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),本文根據(jù)以往文獻(xiàn)以及對(duì)數(shù)字化制造專(zhuān)家訪談,認(rèn)為MES在管理與技術(shù)方面均存在風(fēng)險(xiǎn)。管理方面包括人力與溝通等;技術(shù)方面包括系統(tǒng)的可擴(kuò)展性,穩(wěn)定性和滿(mǎn)足高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量等,由此發(fā)掘出MES潛在的失效模式。根據(jù)FMEA分析方法確定重點(diǎn)失效分析對(duì)象及失效模式的后果及原因,結(jié)果如表3所示。

根據(jù)失效模式內(nèi)容,從H公司選取出4位專(zhuān)家參與評(píng)價(jià),并基于專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)和經(jīng)驗(yàn)分別賦予權(quán)重β1=0.3,β2=0.3,β3=0.2,β4=0.2。利用表1的7粒度模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集,4位專(zhuān)家的評(píng)價(jià)結(jié)果如表4所示。

3.2 確定風(fēng)險(xiǎn)排序

專(zhuān)家對(duì)三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的相對(duì)重要度進(jìn)行評(píng)價(jià),采用AHP法賦予S、O、D主觀權(quán)重,風(fēng)險(xiǎn)因子判斷矩陣如表5所示。

利用式(4)、(5)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),結(jié)果如表6所示,均通過(guò)檢驗(yàn)。

表5 風(fēng)險(xiǎn)因子判斷矩陣Tab.5 Matrix of risk index judgment

利用式(6)、(7)進(jìn)行歸一化處理,并加權(quán)得到主觀權(quán)重值,專(zhuān)家評(píng)價(jià)的主觀權(quán)重為wS=(0.4900,0.2698,0.2402)T。

通過(guò)式(8)、(10)計(jì)算客觀權(quán)重值,計(jì)算結(jié)果為wO=(0.2115,0.4365,0.3521)T。

通過(guò)式(11)可得到風(fēng)險(xiǎn)因子綜合權(quán)重為W=(0.3387,0.3849,0.2764)T。

假定分辨系數(shù)ζ=0.5,根據(jù)公式(14)得到灰色關(guān)聯(lián)矩陣,通過(guò)公式(15)加權(quán)得到灰色關(guān)聯(lián)度ξ(x0(t),xi(t))。根據(jù)關(guān)聯(lián)度對(duì)失效模式風(fēng)險(xiǎn)排序,同時(shí)將僅用主觀權(quán)重得到的排序與傳統(tǒng)FMEA風(fēng)險(xiǎn)排序進(jìn)行對(duì)比,如表7所示。

表6 一致性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Results of consistency test and weights of risk index

表7 FMEA對(duì)比Tab.7 Comparison of FMEA

3.3 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序進(jìn)行分析

通過(guò)算例應(yīng)用和比較可以看到,傳統(tǒng)FMEA評(píng)價(jià)精度最低,且極易產(chǎn)生相同評(píng)價(jià)排序。AHP改進(jìn)和綜合改進(jìn)后評(píng)價(jià)精度相同,結(jié)果略有差異。比如自然災(zāi)害在僅用主觀權(quán)重改進(jìn)的排名中為第2,是由于wS中的S權(quán)重遠(yuǎn)高于O和D,使用熵權(quán)法調(diào)整后,減小了三者差距,且由于O評(píng)價(jià)時(shí)差異性較大,綜合評(píng)價(jià)認(rèn)為O略高于S,而D權(quán)重相對(duì)較低。因此,該失效模式的風(fēng)險(xiǎn)排序降為4。為驗(yàn)證改進(jìn)是否有效,將結(jié)果與往期失效數(shù)據(jù)對(duì)比,發(fā)現(xiàn)該評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際相吻合。由此可見(jiàn),改進(jìn)后的方法能夠綜合比較風(fēng)險(xiǎn)較大的失效模式。

融入了模糊集和GRA的改進(jìn)模型更精確。在傳統(tǒng)FMEA中不同的風(fēng)險(xiǎn)因子產(chǎn)生了相同的RPN,導(dǎo)致排序相同,無(wú)法進(jìn)行比較。而引入模糊集和GRA后進(jìn)一步提高精度,增加風(fēng)險(xiǎn)判斷的準(zhǔn)確性。

3.4 對(duì)故障進(jìn)行分析并改善

由表7的分析結(jié)果可知,企業(yè)需求反復(fù)變更的關(guān)聯(lián)度最高,是需要重點(diǎn)防控的對(duì)象。在MES開(kāi)發(fā)、使用和發(fā)展過(guò)程中,需求也在不斷地發(fā)展和變化,例如生產(chǎn)設(shè)備升級(jí)、原始工藝改進(jìn)、增加新客戶(hù)等都會(huì)導(dǎo)致需求的變化。變更內(nèi)容主要涉及增加或減少功能模塊、修改漏洞等。需求變更無(wú)法在MES項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)識(shí)別到,因此時(shí)間越長(zhǎng)該失效的風(fēng)險(xiǎn)越高,會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法及時(shí)滿(mǎn)足企業(yè)需求。為了控制該類(lèi)失效模式,需要建立需求變更的生命周期模型,制定需求變更管理措施。

排在第二的失效是數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接表明系統(tǒng)運(yùn)行是否有效。造成該風(fēng)險(xiǎn)的原因?yàn)閱T工維護(hù)數(shù)據(jù)有誤與儀器自動(dòng)采集數(shù)據(jù)延遲。針對(duì)這兩種原因,可采取的控制措施分別為增加人工錄入數(shù)據(jù)防呆防錯(cuò)功能和引進(jìn)先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)保障采集過(guò)程穩(wěn)定性。

系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)度也較高,應(yīng)加強(qiáng)軟件和硬件的維護(hù),定期指派專(zhuān)人檢查軟硬件運(yùn)行狀況。自然災(zāi)害導(dǎo)致的事故風(fēng)險(xiǎn)排序第四。自然災(zāi)害會(huì)損害系統(tǒng)服務(wù)器及硬件,造成巨大損失;然而該風(fēng)險(xiǎn)不可控。然后是物料清單不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)。物料清單不準(zhǔn)確一般是由于系統(tǒng)操作手冊(cè)不夠詳細(xì)或工藝人員未嚴(yán)格執(zhí)行導(dǎo)致的。故應(yīng)加強(qiáng)MES操作手冊(cè)規(guī)范性,同時(shí)組織專(zhuān)家評(píng)審。

4 結(jié)論

本文基于FMEA構(gòu)建了MES風(fēng)險(xiǎn)分析模型。運(yùn)用組合權(quán)重法和GRA方法對(duì)數(shù)字化工廠MES的失效模式進(jìn)行分析,幫助企業(yè)明確系統(tǒng)運(yùn)行中影響最大的失效模式。將AHP法和熵權(quán)法相結(jié)合獲得風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)綜合賦權(quán),既保證重要性指標(biāo)所占權(quán)重,又減少了AHP的主觀性和片面性。同時(shí),采用GRA方法進(jìn)一步提高了失效模式排序的精度,克服了傳統(tǒng)RPN方法的不足,優(yōu)化了FMEA模型,從而得到更精確、可靠的風(fēng)險(xiǎn)排序。由于MES本身系統(tǒng)復(fù)雜,項(xiàng)目開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng),結(jié)合FMEA事先預(yù)警的作用分析故障原因,能夠更有針對(duì)性地采取措施提高系統(tǒng)安全性與穩(wěn)定性。

FMEA不僅有助于識(shí)別MES存在的潛在風(fēng)險(xiǎn),而且能直觀具體地評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的大小,比較出高危失效模式,讓管理者更有針對(duì)性地進(jìn)行密切監(jiān)控,達(dá)到防患于未然的目的。本文提出的改進(jìn)FMEA模型能夠更精確地分析MES的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,有效預(yù)防和及時(shí)解決MES故障,對(duì)于企業(yè)信息化建設(shè)具有重大意義。

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兒童繪本(2018年5期)2018-04-12 16:45:32
基于Moodle的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)
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保加利亞轉(zhuǎn)軌20年評(píng)價(jià)
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