场景

某制造商已实施可靠性计划，并对某产品的故障模式（基于故障率行为）有深入理解。制造商希望评估可靠性改进计划的成本效益，特别是对保修成本的降低效果。

该泵具有以下故障模式及对应的故障分布：

时间单位为天。

制造商提供200天的现场保修服务。

现场更换泵的人工成本 = 1,100美元

泵的制造与销售成本 = 600美元

泵的售价 = 1,000美元

保修期内泵故障的总成本：泵成本（600美元） + 人工成本（1,100美元） = 1,700美元

问题：考虑保修成本后，每销售一台泵的预期利润是多少？

分析方法

使用Weibull Toolbox创建可靠性框图（RBD）。

系统可靠性公式：

通过Weibull Toolbox查询系统在200天时的不可靠性。

200天保修期内的故障概率为0.1233

每台泵的保修成本 = 0.1233 × 1,700 = 209.61美元

单台泵的预期利润 = (1,000 – 600) – 209.61 = 190.39美元

获取t=200天时的静态可靠性重要性曲线。

可靠性重要性值（0到1之间）最高的部件，表明系统可靠性对该部件的变化最敏感。因此，应优先改进此类部件以最大化效果。

为实现可靠性改进的最大效益，应优先针对重要性最高的部件。

分析显示轴封（SSL）的重要性最高，其在200天的可靠性为0.93。

研发部门确认可通过改进将SSL的可靠性提升至0.993（韦布尔分布参数：β=3，η=800天），但单台泵成本将增加50美元。

制造商希望基于盈利性评估，就产品可靠性改进方案的实施可行性提供专业建议。

更新RBD中SSL的可靠性数据，重新计算200天时的系统可靠性。

系统不可靠性降至0.06992

每台泵的预期保修成本 = 0.06992 × 1,750 = 122.36美元

单台泵的预期利润 = (1,000 – 650) – 122.36 = 227.64美元

经测算，改进方案可使单台利润由190.39美元提升至227.64美元，同比增长19.6%，其经济效益已达到实施方案的决策阈值。

本案例通过可靠性重要性指标识别产品的薄弱环节，并基于成本与可靠性数据的综合分析决定是否改进。

若分析显示利润无增长甚至下降，则说明可靠性改进不仅关乎短期盈利。在竞争激烈的市场中，核心问题转变为：能否在满足可靠性需求的同时保持盈利？

定量可靠性分析使制造商能预判保修成本对利润的影响，将数据转化为战略优势。无论是追求利润还是市场生存，这些工具都能确保决策基于清晰依据，而非猜测。

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