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　　在制造业竞争日益激烈的今天，产品质量可靠性已成为企业核心竞争力的关键要素。企业必须确保其产品满足基本的功能需求，还要在质量上达到高标准，因此，质量成本的管理成为战略规划中的重要组成部分。许多企业面临一个难题：如何在保证产品质量可靠性的同时控制成本?传统观点认为，提高可靠性必然伴随成本上升。传统的质量管理模式，即“事后补救”模式，往往在产品出现质量问题后才采取措施，这种模式不仅耗时耗力，而且成本高昂。

　　近年来，以“研发阶段可靠性管理”为核心的创新实践表明，通过早期发现并解决质量问题，企业不仅能显著降低全生命周期成本，还能避免因产品召回、维修和品牌信誉受损带来的巨额损失。相比之下，“源头防控”的质量管理模式，即在产品设计和开发阶段就注重质量的提升，可以有效预防质量问题的发生，从而降低全生命周期内的质量成本。如何通过可靠性提升来降低产品质量成本，实现从“事后补救”到“源头防控”的质变之路?《产品可靠性报告》专访清华大学质量与可靠性研究院院长李彦夫教授。

　　可靠性问题的成本放大效应：从“小问题”到“大损失”

　　产品可靠性不足导致的成本风险具有显著的“时间倍增效应”。以汽车行业为例，美国汽车工业协会数据显示，产品设计阶段的可靠性问题若未被发现，其后期修复成本将增加10～100倍。例如，某车企因某电子元件设计缺陷导致召回，单次成本高达2.3亿美元，而若在研发阶段通过失效模式与影响分析(FMEA)识别该风险，仅需投入约200万美元改进设计。这种成本放大效应源于召回与维修的直接成本，包括物流、人工、零部件更换等;间接成本，如客户信任流失、市场份额下降、法律诉讼费用等;机会成本，资源被迫转向危机处理，而非新产品研发或市场拓展。

　　相比之下，研发阶段的可靠性投入具有显著的杠杆效应。例如，上海振华重工(集团)股份有限公司通过在设计阶段优化港口起重机吊具的转销结构，将疲劳寿命从10年提升至15年，减少维修频次50%，累计节约维护成本超1.2亿元。深之蓝海洋科技股份有限公司(以下简称深之蓝)研发的水下机械手需在300m深海高压环境中稳定运行。通过加速老化测试与冗余设计，其防水与耐腐蚀性能达到国际领先水平。相比进口产品，其故障率降低40%，售后服务成本下降50%，而研发阶段的可靠性验证费用仅占项目总成本的15%。深之蓝的案例说明了如何在极端环境下通过可靠性验证来提升产品的性能和降低售后成本。在研发水下机械手的过程中，企业采用了加速老化测试和冗余设计的方法，对产品的防水和耐腐蚀性能进行了深入的验证和优化。通过这一过程，企业成功地将产品的故障率降低了40%，售后服务成本降低了50%。这一显著的性能提升和成本节约，使得深之蓝的产品在国际市场上具有了强大的竞争力。通过这种系统性的可靠性管理，深之蓝不仅提高了产品的可靠性，还实现了显著的成本节约。

　　根据国际通用的质量成本模型，质量成本由四部分构成：预防成本(设计阶段的质量投入)、鉴定成本(检测费用)、内部故障成本(生产过程中的返工与报废)和外部故障成本(售后问题引发的损失)。在质量成本管理中，预防成本通常被视为一种投资，它包括在产品设计和开发阶段为确保质量而进行的各项投入。这些投入可能包括质量管理体系的建立、员工培训、设计评审、原型测试等。虽然在短期内，这些投入可能会增加企业的运营成本，但从长远来看，它们能够显著降低因质量问题而产生的内部和外部故障成本。检定成本则是在产品生产过程中，为了确保产品符合质量标准而进行的检测和评估费用。内部故障成本主要体现在生产过程中因质量问题导致的返工、报废等损失。而外部故障成本则是在产品交付给客户后，因质量问题引发的售后服务、产品召回、赔偿等费用。通过对比分析，我们可以发现，预防成本的投入与外部故障成本的减少之间存在显著的正相关关系，即每投入1元预防成本，可以减少10元的外部故障成本。这一发现对于企业制定质量成本管理策略具有重要的指导意义。

　　研发阶段的可靠性管理：低成本高回报的核心策略

　　失效模式与影响分析(FMEA)，预防性成本控制的利器。 FMEA是一种系统化的风险评估工具，通过识别潜在失效模式及其影响，优先解决高风险问题。天津市场监管部门评选的FMEA典型案例显示，应用该工具的企业良品率平均提升15%，返修率下降20%。重庆长安汽车在电动助力转向系统研发中，通过FMEA分析发现电路板焊接工艺的潜在缺陷，优化后使产品故障率从0.8%降至0.1%，避免上市后可能产生的数千万元维修成本。

　　可靠性设计与量化指标，从“经验驱动”到“数据驱动”。

　　传统可靠性设计依赖工程师经验，易导致过度设计或不足。现代企业通过量化可靠性指标，实现精准成本控制。例如：中车株洲电机有限公司将轨道交通牵引电机的可靠性分解为绝缘系统、轴承等子模块，分别设定寿命周期内的失效率目标(如轴承10年失效率<0.5%)，并通过全寿命仿真平台验证设计。此举使电机维修周期延长30%，维护成本降低40%。联合汽车电子开发的高压油泵HDP6U，通过可靠性建模优化材料厚度与密封结构，在满足国六排放标准的同时降低成本20%，累计节约成本超1.3亿元。

　　场景化测试与加速寿命试验，缩短验证周期。传统测试周期长、成本高，而加速寿命试验(ALT)通过模拟极端工况(如高温、振动、盐雾)快速暴露产品弱点。上海卡斯柯信号有限公司的轨道交通设备通过ALT验证，在研发阶段发现某电路板在高温高湿环境下的性能衰减问题，改进后设备在东南亚市场的故障率下降70%，节省海外维护成本超5000万元。

　　成本博弈的实证：研发投入VS售后损失

　　案例1：轮胎行业的“过可靠性陷阱”与动态调整。某国际轮胎巨头曾针对长途货运市场推出超高可靠性轮胎，设计寿命10年，成本比竞品高30%。初期因适应超载运输需求成为爆款，但随着中国路况改善和超载政策收紧，用户转向性价比更高的城市型轮胎。由于未及时调整设计，该企业市场份额5年内下滑60%。反观其竞品，通过动态监测市场需求，将轮胎寿命从10年优化至8年，成本降低50%，迅速抢占市场。这一案例表明，可靠性设计需与市场需求动态匹配，避免“过设计”导致的成本浪费。

　　案例2：灯泡行业的“长寿命悖论”。G公司曾致力于研发寿命25年以上的灯泡，但消费者因装修周期短(平均10年)更倾向低价产品。竞品公司通过将寿命目标设为10年(失效率<1%)，成本降低20%，市场份额反超G公司。这一对比揭示：可靠性目标需与用户真实需求对齐，而非盲目追求技术极限。

　　创新降本策略：可靠性管理的进阶路径

　　全生命周期成本(LCC)模型。企业需将可靠性管理延伸至产品全生命周期，综合评估研发、生产、使用、回收各阶段成本。华为无线网络技术有限公司可靠性预测方案：打造“看得见、控得住、提前动”的智能运维能力。

　　随着网络架构日趋复杂、业务负载持续上升，传统“故障后定位”的被动响应机制已难以支撑高可用、高性能的5G网络运营需求。为此，华为联合清华大学推出无线网络可靠性预测方案，聚焦从告警关联建模、性能影响分析到关键绩效指标(KPI)预测预警的全流程闭环。该方案通过频繁告警序列挖掘和因果图学习构建可解释的根因分析模型，并基于时空图神经网络，实现对关键KPI的精准预测和动态演进分析，从而为网络提供前置化可靠性防控支撑。应用成效初步显现。在某城市实际部署中，团队以某高密站点为试点，针对高频告警与下行流量KPI异常问题开展模型训练与实测验证。测试结果显示，STGCPN模型能够识别典型告警影响模式，并在多次业务波动场景中定位潜在异常KPI段，预测误差保持在0.7以内。模型运行期间，有效识别出如“CPRI链路异常”等核心根因告警节点，为现场维护提供了直接干预依据。在此基础上，模型进一步支持维修工序优化，包括工单合并、任务优先级排序及现场派单路径优化等，减少了重复派单与资源浪费。结合运维反馈，方案显著改善了KPI处理的时效性与维护响应效率，已在700余个基站部署落地，年均节省运维成本超过300万美元。价值意义与发展前景：本方案突破了传统“经验+规则”式运维的局限，推动无线网络从静态监控向动态预测与智能干预演进。通过融合贝叶斯因果分析与深度图学习算法，具备跨站点自适应、复杂拓扑识别及运维流程协同优化等优势。未来，随着智能基站与泛在连接场景的发展，该系统将在6G与边缘智能场景中持续释放价值，为构建高可靠低运维成本通信网络提供核心算法支撑。

　　可靠性成本协同优化。某航司对B787机队某型号发动机实施可靠性分析，将高压涡轮叶片更换周期从12,000飞行小时延至15,000小时(使用寿命提升25%)，单台发动机年均维护成本节省30万美元，全年可节省约2000万美元。案例实践证明，可靠性分析工具在成本、安全、效率三个维度均能实现可量化的显著收益，未来随着国产大飞机的规模化运营，其经济效益将进一步放大。

　　数据对比：研发投入与售后成本的剪刀差

　　通过对比分析工信部制造业可靠性提升案例数据，我们可以看到，研发阶段的可靠性投入与预估 售后成本之间存在显著的剪刀差效应。例如，中车株洲电机通过800万元的研发投入，实现了12,00万元售后成本的节约，成本节约倍数达到15倍;联合汽车电子通过2,000万元的研发投入，实现了50,000万元售后成本的节约，成本节约倍数达到25倍;振华重工通过500万元的研发投入，实现了7,200万元售后成本的节约，成本节约倍数达到14.4倍。这些数据充分证明了在研发阶段进行可靠性投入的经济性。

　　此外，还有政策与标准赋能。市场监管部门推动的可靠性评价体系，如《产品质量可靠性评价通用要求》，为企业提供技术框架;天津、上海等地通过“3+3”可靠性指标，如故障率、退化率、可靠域，帮助企业量化管理目标，试点企业良品率平均提升12%，维修成本降低25%。可靠性管理的未来趋势，随着智能制造与大数据技术的普及，正迈向“预测性维护”与“动态优化” 的新阶段。例如，株洲时代新材科技股份有限公司通过传感器实时监测高铁减震系统状态，结合AI算法预测部件寿命，使维修响应时间缩短50%，备件库存成本降低30%。未来，企业需构建“研发-生产-服务”全链路可靠性闭环，将成本控制从被动止损转向主动增值，真正实现“高质量即低成本”的战略转型。

　　李彦夫简介

　　李彦夫，清华大学质量与可靠性研究院院长、清华大学工业工程系长聘教授、国际工程资产管理学会会士 (ISEAM Fellow)。2011-2016年任教于法国巴黎中央理工与高等电力学院。长期致力于系统可靠性、预测性维护(PdM)理论与方法的研究。代表性论文发表在《Production and Operations Management》、《INFORMS Journal on Computing》、《IEEE Transactions》系列、《IISE Transactions》等国际著名期刊，其中ESI高被引6篇，2019-2022年连续入选爱斯维尔中国高被引学者榜单，2020-2021连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。出版专著2部，编著教材2部，授权发明专利11项。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题以及市场监管总局委托项目。与华为、南方电网等头部企业长期合作，多项研究成果企业应用转化，多项政策研究成果被市场监管总局采纳。获得中国运筹学会应用奖、省部级科技进步二等奖1项。担任可靠性旗舰期刊《Reliability Engineering & Systems Safety》和《IEEE Transactions on Reliability》副主编、中国系统工程学会系统可靠性专委会副主任委员、多个知名国际会议联合主席。