以可靠性為中心的維修理論在加速器多葉式準(zhǔn)直儀中的應(yīng)用效果

傅世楣

福建省腫瘤醫(yī)院·福建醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院 （福建福州 350014）

加速器是腫瘤放射治療的重要設(shè)備，通常一個療程需要連續(xù)幾周分次治療，放射生物學(xué)效應(yīng)要求整個治療過程具有連續(xù)性，不可中斷，否則將影響治療效果。多葉式準(zhǔn)直儀（multileaf collimator，MLC）用于形成計劃要求的照射野，臨床治療中MLC 需要長時間往復(fù)運動，從而要求加速器MLC 長期處于良好的運行狀態(tài)，以降低故障率，因此，做好MLC 維修決策對確保放射治療質(zhì)量具有重要意義。

以可靠性為中心的維修（reliability centered maintenance，RCM）理論根據(jù)設(shè)備的可靠性狀態(tài)，以最少的維修投入，運用邏輯決斷分析法確定所需的維修內(nèi)容、維修類型、維修間隙期和維修級別，制定維修大綱，從而達到優(yōu)化維修的目的[1]。本研究采用RCM 理論進行MLC 維修，經(jīng)過5年的實踐證明，得出維修大綱，有效降低了MLC 班內(nèi)的故障率，提高了加速器的開機率。

1 材料與設(shè)備

醫(yī)院5臺高、中、低機型加速器分別為Precise、Synergy、Vmat、Axcess、compat；2010年1月至2018年7月的故障維修記錄包括加速器MLC 的故障日期、時間、故障現(xiàn)象與原因、所做的測試及更換的配件等；連續(xù)5年追蹤采用RCM 方法后MLC 故障情況，充分研究RCM 在MLC 維修中的應(yīng)用。

2 方法

2.1 構(gòu)建MLC 的RCM 模型

根據(jù)RCM 理論對MLC 制定新的維修大綱，具體如下：組成MLC 的RCM 專家評估小組，對MLC 系統(tǒng)進行劃分及功能確定，利用潛在失效模式及后果分析（failure mode and effects analysis，F(xiàn)MEA）對MLC 系統(tǒng)進行故障模式與影響分析，確定系統(tǒng)內(nèi)各個故障的影響后果；采用RCM 理論的邏輯決斷方法制定各個故障后果的一對一預(yù)防性對策，在保證安全性和完好性的前提下，通過8年的現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計、專家評估、定量化建模等手段，以維修停機損失最小為目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的維修策略[2]。

2.1.1 成立MLC 的RCM 專家評估小組

選擇來自加速器相關(guān)不同領(lǐng)域的專家組成評估小組，包括加速器操作技術(shù)員1名，加速器維修工作師2名，加速器物理師1名，放射治療主任醫(yī)師1名，醫(yī)科達維修工程師1名。

2.1.2 系統(tǒng)劃分及功能性確定

MLC 系統(tǒng)包含的零件部件數(shù)據(jù)量大，使用極為頻繁，運動要求精度高[3-4]；根據(jù)經(jīng)驗將MLC 組成劃分為機械運動部分、光學(xué)組件、電路部件、計算機軟件4個部分（圖1）。機械運動部分是日常能看到MLC 最直觀的部分，主要由鎢門、葉片、Leaf-bank、絲桿、電機組成，主要功能馬達通過絲桿控制葉片運動，形成適形射野；光學(xué)組件由4個反光鏡、野燈、攝像頭和反光點等構(gòu)成，主要功能野燈提供光源，由反光鏡與反光點上折射到攝像頭，使攝像頭能抓取每個葉片的位置；電路部件攝像頭采集圖像后，通過攝像頭控制板、MLC 電源分配板、各種相關(guān)電纜，圖像信號最后送入加速器主機；計算機軟件主要顯示MLC 葉片的實時位置，對MLC 運動及各種數(shù)據(jù)進行測試、校準(zhǔn)、參數(shù)修改及發(fā)出控制指令等控制操作。

2.2 FMEA 分析

FMEA 是一種用來確定潛在失效模式及原因的分析方法，是可靠性工程領(lǐng)域中常用的定性分析法。通過FMEA分析MLC 的功能、故障模式、故障原因、故障影響，對系統(tǒng)的故障情況進行全部解剖分析了解，更有效地做出針對性的預(yù)防工作[5]。由圖1可知，MLC 每個部分都有很多支路，有些支路產(chǎn)生的故障原因與影響相同。MLC 的FMEA 分析見表1。

圖1 MLC 的構(gòu)成

表1 MLC 的FMEA 分析統(tǒng)計

2.3 RCM 邏輯決策維修方式

根據(jù)表1的FMEA 分析后，利用RCM 邏輯決斷分析MLC 重要的單元故障原因，找到相對應(yīng)有效的維修措施。由于MLC 是加速器的重要組成部分且具有自身的特殊性，根據(jù)MLC 的實際情況優(yōu)化修改邏輯決斷圖，見圖2。

圖2 RCM 邏輯決斷圖

3 結(jié)果

預(yù)防性維修大綱：由表2可以看出要保持加速器MLC的使用可靠性，應(yīng)該以不停機的維護保養(yǎng)、質(zhì)量控制和參數(shù)檢查為主，以停機1 h 內(nèi)的期間維修為輔，盡量避免停機維修的發(fā)生。每周進行一次由物理師配合的MLC 質(zhì)量控制，發(fā)現(xiàn)故障及時糾正及處理；每2周核對一次MLC 軟件上的參數(shù)；每月進行一次維護保養(yǎng)，包括查看MLC 及周邊部件、監(jiān)督日常保養(yǎng)操作、定期培訓(xùn)考核新進人員等；每3個月對絲桿和馬達進行一次全部檢查，對于有問題的及時更換，一年時間對反光點和攝像頭進行參數(shù)檢查，有問題必須全部進行更換。維護保養(yǎng)、質(zhì)量控制和參數(shù)檢查后需要小維修的MLC 及時維修，避免延時成停機維修。

通過RCM 理論在加速器MLC 5年多的應(yīng)用實踐，對近8年來的維修記錄進行統(tǒng)計分析，我院Precise 和Vmat 兩臺設(shè)備分別在2004年和2011年投入使用，平均每天每臺治療患者130余例。在預(yù)防性維修前，MLC 故障最高達每年每臺93次，通過RCM 理論5年對MLC 實施詳細的預(yù)防性維修方案，MLC 故障下降到每年每臺18次，故障率下降明顯（圖3）。

采用PDCA 的方式持續(xù)改善：應(yīng)用RCM 理論5年多來，引入PDCA 實踐完善RCM 理論應(yīng)用，工程師按照RCM理論做出的維修計劃維護保養(yǎng)MLC，年底維修總結(jié)本年度MLC，統(tǒng)計分析MLC 維修數(shù)據(jù)，找出多次期間維修及停機維修的MLC 故障，并在第2年度的維保計劃中重點監(jiān)測，加入到每周一次質(zhì)量控制的內(nèi)容中，每3個月一次重點保養(yǎng)，每年一次數(shù)據(jù)統(tǒng)計總結(jié)。

4 討論

根據(jù)維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計，MLC 故障是加速器中故障率最高的部件，是影響開機率的主要原因。MLC 是精細的結(jié)構(gòu)，不同形狀的射野要依靠MLC 的不斷運動來實現(xiàn)，MLC 自身任何一個零件的不正常均有可能造成故障。2013年前我們主要使用的是被動性的事后維修（breakdown maintenance，BM），缺陷是導(dǎo)致設(shè)備無法正常使用，停機無法治療，造成更大的經(jīng)濟損失，甚至超過預(yù)防性維修的費用。本研究以RCM 理論為基礎(chǔ)，采用PDCA 方式持續(xù)改進，制定了一套MLC 維修計劃，并連續(xù)5年跟蹤臨床使用的故障數(shù)據(jù)。由圖3可知，自2013年預(yù)防性維修引進RCM 理論以來，全年班內(nèi)MLC 單臺故障由最高的93次下降到18次，效果明顯。

表2 MLC 的邏輯決斷

圖3 2010-2018 年P(guān)recise 和Vmat 型號加速器MLC 年故障數(shù)

相對于其他領(lǐng)域的維修應(yīng)用，RCM 理論被用于醫(yī)療設(shè)備的維修決策中才剛剛起步。本研究重點將RCM 理論應(yīng)用于大型醫(yī)療設(shè)備某一個復(fù)雜的部件中進行研究，實現(xiàn)預(yù)防維修、主動維修與預(yù)測維修的平衡。根據(jù)RCM 理論將不同的功能、故障模式、故障原因進行分類，采用不同維修方案，找出最頻繁的故障，并對故障進行分析，將RCM 理論應(yīng)用到MLC 預(yù)防性維修中，采用影響MLC 運動的相關(guān)因素制訂預(yù)防性維修方法，故障率大幅下降。

經(jīng)過5年時間的RCM 理論預(yù)防性維修，統(tǒng)計結(jié)果表明該方法是有效可行的，但也存在不足，例如加速器某些部件工作受環(huán)境溫度、濕度影響大，在雨季、高溫季節(jié)應(yīng)有不同保養(yǎng)方式，本研究暫未考慮，這也是接下來需要完善的工作；另外，機器治療的患者數(shù)量、日均工作時間對MLC 故障發(fā)生的影響也不容忽視[6]。加速器一天累計開機時間也對機器的故障率有著重要的影響，本中心每臺加速器每天總開機時間相差大，總開機時間較長時應(yīng)增加保養(yǎng)次數(shù)，而如何尋找開機時間與保養(yǎng)周期的平衡，還將繼續(xù)探討。下一步，我們將對醫(yī)院的設(shè)備維修建檔形成相同產(chǎn)品的維修數(shù)據(jù)庫，通過一定的算法和建立合適的引擎形成維修專家診斷系統(tǒng)[7-8]，利用信息化與智能化手段有效分析現(xiàn)有的維修數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推算出MLC 不同功能部件的故障出現(xiàn)概率，提前進行保養(yǎng)，進一步完善RCM 理論在MLC 中的應(yīng)用。