基于FMEA和模糊綜合評判的物業設備運維評估研究

李偉倫，頊春紅，李琳，田宇，郭亞軍

（融創物業服務集團有限公司，天津 300000）

1 前言

FMEA的目的是在產品設計或過程設計階段，發現產品的潛在失效模式，從而預先采取必要的措施避免或減少相應失效模式的發生，提高產品的質量及可靠性。對物業服務來說，服務產品化將是物管行業未來的發展方向。“物業服務過程就是產品”，將服務過程固化成產品，投放市場使用戶享受服務產品。將設備運維管理作為物業服務產品，客戶對設備運維管理的體驗感就是物業服務改進和衍生商機的方向，“滿意度”是衡量用戶體驗的一大指標。目前，物業服務正在由勞動密集型向知識密集型轉變。在過去，物業管理通常是基于經驗積累或風險事故被動吸取教訓，而在復雜工程的運維管理中，我們期望將運維策略由事后維護變成預防性維護，以實現設備安全穩定運行，減少設備故障和事故，延長設備使用壽命，最終提升客戶體驗感。在實際設備運維策略制定中，雖然會考慮在運維過程中存在的人為因素、設備因素、環境因素或運維策略本身對運維管理的影響，卻并未對這些因素進行細致量化和評估，而將FMEA和模糊綜合評估的方法結合在一起形成的服務模糊FMEA模型，能夠有效解決對設備設施運行安全的風險評估和控制。

2 模型介紹

FMEA方法是潛在失效模式及影響分析的一種提高產品或系統可靠性、降低成本損失、自上而下的單因素系統性分析方法。在產品設計階段和過程設計階段，采用FMEA方法可對構成產品的子系統、零件及構成過程的各個工序逐一進行分析，發現并逐次分析產品或過程中所有潛在故障和失效模式，造成的后果以及眾多危險因素，并對每種故障模式產生影響的嚴重程度進行風險等級分類，從而預先采取系統或設備預防性補償措施，在故障發生之前識別故障或消除故障，以提高產品質量和可靠性。FMEA在服務階段的管理模式是對制造行業的傳統應用領域的擴展，運用FMEA并結合三角模糊標度法，建立適用設備運維管理的評價標準法以提升管控水平。

2.1 服務FMEA模型介紹

物業服務可定義為生產與消費同時進行的無形產品。無形產品同有形產品一樣，在設計過程中也會存在由潛在缺陷所導致的失效。在物業服務產品的設計和實施過程中進行FMEA管理時，需將5個主要的顧客滿意維度納入產品特性中，包括可靠性、響應性、安全性、移情性、有形性。對于物業不同的服務產品，其產品特性也有差異，要充分考慮其他多種因素的影響，包括有形產品質量、價格、環境因素及人為因素等。

服務FMEA是服務產品設計和過程設計的有效補充，能夠系統性地量化過程中的潛在失效原因，并提出具體應對措施以提升客戶滿意度。結合5GAP模型（服務質量差距模型(Service Quality Model)），通過對服務產品的每個環節進行嚴重度S（發生該失效模式的影響程度）、發生率O（發生該失效模式的概率）、探測度D（該失效模式被發現的難易程度）的分析，計算出RPN數值（RPN=O×S×D）及OS數值（蝴蝶效應評估OS=O×S），通過評價故障模式的RPN值和OS數值，對可能發生的故障模式進行分級管控，必要時采取預防措施，縮小顧客差距，提供超越顧客期望的服務，提高顧客滿意度，形成如圖1所示的服務FMEA模型以及圖2所示的標準化分析流程。

圖2 服務FMEA標準化分析流程

2.2 模糊服務FMEA綜合評估方法介紹

鑒于物業設備運維領域應用缺少采用FMEA的管理經驗，本文首先通過專家打分給出準則表，其次結合專家權重的確定準則對各因素等級進行綜合評定，解決數據非定量化的問題。在物業設備運維FMEA評估過程中，典型特點為：（1）涉及的評價因素多。（2）涉及的模糊概念多，常有極大、極小、重大、可能等模糊概念，因此引入三角模糊隸屬函數來量化發生率O、嚴重度S和探測度D，運用三角模糊數的非模糊數定義，實現RPN及OS值的計算，并采取優化方法完成模糊服務FMEA的綜合評估。

2.2.1 專家權重的確認準則

在FMEA分析過程中，主要采用專家評估法來解決數據的非定量化。由于每位專家的認知、對領域的了解程度及工作經驗等都存在單體差異，因此我們采取綜合評定專家資質和工作經驗的方法對專家評分的權重進行分配，通過歸一化處理得到不同專家的權分數，如表1所示。

表1 專家評分權重分配表

2.2.2 模糊量化模型

模糊理論用到了模糊集合的基本概念或連續隸屬度函數的理論，主要特點是能夠反映客觀事物的本質特征。對于不確定和主觀的信息均可采用模糊數進行量化描述，模糊語言等級的確定是可靠而高效的定量處理。在評價過程中，專家可以根據自己的工作經驗以及專業知識進行綜合評價，得到更精確的定量值。本文主要采用模糊語言中的三角模糊數進行定量化處理。

三角模糊函數的隸屬函數可定義為：

圖3 服務FMEA標準化分析流程

（3）OSD三角標度值

為簡化運算的復雜度，把OSD均劃分為“VL”“L”“N”“H”“VH”5個等級，并用1-9的三角模糊數標度方法對FMEA分析中的概率O、影響嚴重程度S和探測難易程度D等級進行標度。

計算三角模糊數標度，確定三角模糊數的3個值，選取前一個級別的標度值作為第1個值，選取當前級別的標度值作為第2個值，選取后一個級別的標度值作為第3個值。

OSD術語描述的隸屬函數見表2。

表2 OSD術語描述的隸屬函數表

（4）模糊數值清晰化

目前，常用的去模糊化方法比較多，為更加直觀合理，本文采用重心法進行去模糊化，如式(1)所示，對不同失效模式進行定量比較，即為三角模糊數的重心值（量值）。

3 基于模糊FMEA在設備運維電梯管理中的應用

本文以電梯管理為研究對象，應用服務FMEA和模糊綜合評估相結合的方法對其進行分析，分析流程見圖2。針對設備運維中電梯管理，總結為設備因素、人為因素和環境因素相互影響導致的運維管理失效。對電梯運維失效或故障的原因進行分析和歸納，首先，統計專家組對各故障模式的打分結果，控制其總體偏差在一定范圍內，將各專家的評分結合其各自的權重進行加權處理，得到相應的O,S,D值；其次，根據所獲得的O,S,D值，采用三角模糊數進行模糊語言的定量化處理，分析步驟如下。

步驟1：選取由3名專家組成的評價小組，并根據專家評分權重分配表確定權重值，如表3所示。

表3 各專家權重值確認對照表

步驟2：各專家對電梯管理中的28個失效模式進行評分，結合其各自的權重進行加權處理，得到各失效模式的3因素（S,O,D）的模糊數，如表4所示。

表4 電梯運維風險評價結果表

步驟3：各失效模式RPN值計算，同時利用重心法得出清晰值，如表5所示。

表5 失效模式RPN值及OS值

步驟4：各失效模式RPN值和OS值的分析及維護策略。

由故障模式的RPN值及將RPN清晰值=120作為服務FMEA管控的分界值，RPN值大于等于120屬于無法容忍區，RPN值小于120屬于低值區域，考慮累計會產生蝴蝶效應，蝴蝶效應42作為分界值。結合RPN值與OS值可以得到服務產品改善的優先級及相應的維護策略，如表6所示。

表6 失效模式RPN值及OS值

根據不同失效模式的優先級，我們對設備的失效模式進行分級管理。

（1）最高優先級，是我們的重點管理和監控對象。應借助IOT（The Internet of Things）設備，并有專業人員定期維護，實施狀態檢修，實時監控設備的使用狀態，及時發現并排除潛在失效風險。

（2）高優先級，是主要的管理和監控對象。應安排專業的人員對其進行定期檢查維護。

（3）中優先級，安排交叉作業的普通員工進行定期巡檢。

（4）低優先級，主要為一般管理對象，管控維修的及時率即可。

采用分級管理，可以減少重點管理對象的失效風險，保障設備安全運行，提高設備管理的可靠性和經濟性。

以上結果可知，我們可通過FMEA和模糊綜合評判的方法量化設備運維管理中的失效模式，精準定位客戶需求及設備維修維護的優先級，預防性地制定運維策略，平衡滿意度和運維成本投入。同時可根據氣候、設備屬性等因素精準化制定運維策略，有效提高設備管理水平。

4 結語

本文將FMEA方法引入到設備運維管理中，提高了運維決策的可信性。同時采用模糊理論專家評分法則，減少評估過程中的主觀性，降低了評估過程中的不確定性。電梯運維管理案例的分析結果表明，在設備運維管理中引入模糊服務FMEA的方法，并根據相應RPN值設定及引入OS，能夠有效判斷設備運維過程中的關鍵失效模式，為設備運維設施的設備運行策略提供科學依據，有效地提升設備運維整體的管理水平。本文所提出的方法值得在設備運維管理中推廣。