基于模糊集和COPRAS的改进FMEA方法

发布时间：2018-10-26 06:44

【摘要】：本文针对传统故障模式及影响分析(FMEA)方法在复杂不确定环境下存在的缺陷,提出了一种基于模糊集理论和COPRAS(Complex Proportional Assessment)的改进FMEA方法。该方法首先应用模糊集理论并结合专家知识建立评价故障模式的模糊语言术语集,然后由FMEA专家小组对各种故障模式根据其风险因子进行模糊评价,最后利用COPRAS方法并综合考虑风险因子的相对权重确定各故障模式的风险顺序,从而识别出关键故障模式。通过将改进FMEA方法应用到企业仓储管理中,并与传统FMEA方法结果进行比较,验证了该方法的有效性和准确性。
[Abstract]:In this paper, an improved FMEA method based on fuzzy set theory and COPRAS (Complex Proportional Assessment) is proposed to overcome the defects of traditional fault mode and impact analysis (FMEA) method in complex uncertain environments. In this method, the fuzzy language terminology set for evaluating fault patterns is established by using fuzzy set theory and expert knowledge, and then fuzzy evaluation of various fault patterns is carried out by FMEA expert group according to their risk factors. Finally, the COPRAS method and the relative weight of the risk factors are used to determine the risk order of each fault mode, so as to identify the key fault mode. The improved FMEA method is applied to the enterprise warehouse management and compared with the traditional FMEA method. The validity and accuracy of the method are verified.
【作者单位】： 上海大学管理科学与工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71402090) 上海市浦江人才计划项目(14PJC051)
【分类号】：O159

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2294890