終止型模擬結果分析採用的方法有哪些

1. 數值模擬的方法有哪些，各自有什麼優缺點，謝謝！

對有條件進行實驗的材料，盡量採用實驗方法，輔以數值模擬檢驗。而在工
程應用中，很多情況下無法進行實驗，如采礦問題等，數值模擬內部程序有相應的計算方法，能模擬較復雜過程。
直觀性與求解速度：實驗直觀性強，數值模擬直觀性不如實驗方法好，較抽象，但可以
快速得到結果。實驗操作復雜。
成本：實驗成本高，數值模擬成本低廉，只需在計算機上進行模擬和數據處理。
施載入荷：數值模擬可以任意施加各種方向的載荷，可以施加實驗方法達不到的條件。
因此數值模擬方法在監測、設備開發、優化、效果預測方面體現了重要價值。
數據採集：實驗只能採集到特定點的的應力應變等數據，不能得到整個材料各點的應力
應變值，而數值模擬方法可以對各個區域、各個測點進行應力分析和位移分析，對實驗進行補充。
數據處理：應將實驗方法和數值模擬方法結合起來使用，分別對結果進行分析後，充分
考慮兩種方法各自的優缺點，互相比較印證，結合理論分析，有針對性地進行數據和結果的修正，才能得到一個比較全面、客觀的結論。
結果可靠性：數值模擬方法在模擬分析過程中，往往要對邊界條件和材料屬性進行簡化，
或多或少對分析結果產生影響，而且結構離散化的形式不同，得到的結果和精度也不同，隨機性比較大，可信度降低。而在實驗中不可避免的客觀、主觀因素也會產生誤差，但是比數值模擬的誤差少得多，可靠性更高。
兩種方法互相檢驗：合理的數值模擬方法對實驗研究和理論分析具有指導作用，可以彌
補實驗工作的不足。實驗與數值模擬結果比較，用來判斷數值模擬方法的可行性。

2. 分析問題的分析方法有哪些

分析問題的分析方法有哪些

分析問題的分析方法有哪些，相信大家對閱讀這件事情並不反感吧，相信有很多人都會喜歡越多各種各樣的書籍或資料，那麼分析問題的分析方法有哪些大家都知道嗎？不知道的小夥伴們一起來看看吧。

分析問題的分析方法有哪些1

6頂思考帽法

白色思考帽、綠色思考帽、黃色思考帽、黑色思考帽、紅色思考帽、藍色思考帽

英國學者愛德華·德·博諾（Edward de Bono）博士開發

「6頂思考帽」提供了「平行思維」的工具，避免將時間浪費在互相爭執上。強調的是「能夠成為什麼」，而非 「本身是什麼」，是尋求一條向前發展的路，而不是爭論誰對誰錯。

在工作中運用6頂思考帽，將會使混亂的思考變得更清晰，使團體中無意義的爭論變成集思廣益的創造，使每個人變得富有創造性。但人不能同時戴2頂帽子，所以採用這種方法可以讓你好幾種情緒中進行平行思考。

人的思維是通過提問來引導的，一個人是積極還是消極，取決於他給自己提的問題。同樣的下雨天，消極的人在統計因為下雨，給自己帶來的損失，積極的人在問自己下雨我可以做哪些有意義的事情。

SWOT分析法

四個英文單詞的縮寫，Strengths Weaknesses Opportunities Threats

最早由美國舊金山大學管理學教授提出，由哈佛大學商學院的安德魯斯教授1971年在《公司戰略概念》中最終確立。

用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。對於優勢和弱勢是內部環境的分析，機會和威脅是對於外部環境的分析。

這個模型可以用於多種方面，任何和商品，貿易，競爭有關系的都適用，而人也是一種商品。在工作中，這個模型同樣可以幫助你理清現狀，分析問題。

麥肯錫7步分析法

善於解決問題的能力通常是縝密而系統化思維的產物，任何一個有才之士都能獲得這種能力。有序的思維工作方式並不會扼殺靈感及創造力，反而會助長靈感及創造力的產生。咨詢公司解決問題的方法，不僅對於解決企業問題非常有效，對於解決任何需要深入思考的復雜問題都值得借鑒。

隨便舉幾個例子，為什麼政府要遏制房價上漲？怎樣獲得升職？成立市場部應該如何規劃？這些問題，都可以通過麥肯錫七步成詩法進行分析，得出較科學的結論。

思維導圖

Mindmap，由東尼·博贊（Tony Buzan）先生創立。

回復「思維導圖」，即可查看《史上最好的思維導圖中文教程》。

它是一種將放射性思考具體化的方法。

我們知道放射性思考是人類大腦的自然思考方式，每一種進入大腦的資料，不論是感覺、記憶或是想法——包括文字、數字、符碼、香氣、食物、線條、顏色、意象、節奏、音符等，都可以成為一個思考中心，並由此中心向外發散出成千上萬的關節點，每一個關節點代表與中心主題的一個連結，而每一個連結又可以成為另一個中心主題，再向外發散出成千上萬的關節點，呈現出放射性立體結構，而這些關節的連結可以視為您的記憶，也就是您的個人資料庫。

金字塔原理

源於巴巴拉·明托著的《金字塔原理》一書，為麥肯錫經典教材。培養職場人思考、表達和解決問題的邏輯，非常非常好用！

金字塔原理是一種重點突出、邏輯清晰、主次分明的邏輯思路、表達方式和規范動作。

金字塔的基本結構是：中心思想明確，結論先行，以上統下，歸類分組，邏輯遞進。先重要後次要，先全局後細節，先結論後原因，先結果後過程。

金字塔訓練表達者：關注、挖掘受眾的意圖、需求、利益點、關注點、興趣點和興奮點，想清內容說什麼、怎麼說，掌握表達的標准結構、規范動作。

金字塔幫助達到溝通目的：重點突出，思路清晰，主次分明，讓受眾有興趣、能理解、能接受、記得住。

搭建金字塔的具體做法是：自上而下表達，自下而上思考，縱向疑問回答／總結概括，橫向歸類分組／演繹歸納，序言講故事，標題提煉思想精華。

5w2h分析法

5W：

WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO

2H：

HOW+HOW MUCH

提出者：

美國陸軍兵器修理部

它廣泛用於企業管理和技術活動，對於決策和執行性的活動措施也非常有幫助，也有助於彌補考慮問題的疏漏。提出疑問於發現問題和解決問題是極其重要的。

創造力高的人，都具有善於提問題的能力，眾所周知。提出一個好的問題，就意味著問題解決了一半。提問題的技巧高，可以發揮人的想像力。連續以幾個「為什麼」來自問，以追求其根本原因。

很多問題都是系統性的，是牽一發而動全身，真正影響大局的不是表面的問題，這種方式可以找到問題根源。選定的項目、工序或操作，都可以從這幾個方面去思考。

魚骨圖分析法

Fishbone analysis method

由日本管理大師石川馨先生所發展出來的，故又名石川圖

又名因果分析法，是一種發現問題「根本原因」的分析方法，現代工商管理教育如MBA、EMBA等將其劃分為問題型、原因型及對策型魚骨分析等幾類先進技術分析。

問題的特性總是受到一些因素的影響，通過頭腦風暴找出這些因素，並將它們與特性值一起，按相互關聯性整理而成的層次分明、條理清楚，因其形狀如魚骨，所以叫魚骨圖。

分析問題的分析方法有哪些2

1、對比分析法

也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的'差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。

2、因素分析法

又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。

因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。

3、相關分析法

揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。

4、差額計演算法

確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

3. 常用項目分析與評估方法主要有哪些

項目分析方法：損失期望值法、模擬模擬法、專家決策法、風險分類矩陣、概率影響矩陣。

用內部一致性分析所求得的鑒別力不一定能代表試題的效度；鑒別力指數低的試題不一定表示該試題有缺點；課堂測驗的項目分析資料的有效性是隨時空而變化的，並非固定不變；有研究表明，編制新的項目需要的時間幾乎比修訂現存項目長5倍。

即從題目的思想性、內容取樣的適切性以及表達是否清楚等方面加以評鑒。就是根據試測結果對組成測驗的各個題目（項目）進行分析，從而評價題目好壞、對題目進行篩選。 分析指標包括項目難度和區分度。

(3)終止型模擬結果分析採用的方法有哪些擴展閱讀：

1、教育工作中，若測驗的目的是為了了解被試在某方面知識技能掌握的情況，可以不必過多的考慮難度。

2、大多數測驗希望能較准確地測量個體之間的差別，選擇題目時，最好使試題的平均難度接近0.50，而各題難度在0.50±0.20之間。

3、一般能力測驗和成就測驗的平均難度在0.50左右比較合適。

4、篩選性測驗（選拔性，競爭性測驗）則要採用難度接近錄取率的項目。

4. 提高分析結果准確度的方法有哪些

提高分析結果准確度的方法有以下3點：

（四）空白實驗，消除試劑誤差：在不加試樣的情況下，按試樣分析步驟和條件進行分析實驗，所得結果為空白值，從試樣測定結果中扣除即可以消除試劑、蒸餾水和容器引入的雜質。

（五）遵守操作規章，消除操作誤差。

3、減小偶然誤差的方法：增加平行測定次數，用平均值報告結果，一般測3～5次。

5. 常用的實驗數據分析方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

4、對應分析

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

6. 對電動汽車高速減速器潤滑模擬分析與試驗有哪些

1、為研究新能源汽車高速減速器的潤滑，以某電動汽車高速減速器為研究對象，基於運動粒子半隱式方法對減速器內的油液流動進行數值模擬。研究了油位和轉速對減速機潤滑的影響。分析表明，油位越高，減速機的潤滑效果越好；低速時，轉速越高，減速機的潤滑效果越好。超過5000r/min後，潤滑效果隨轉速變化不大。為了驗證模擬結果的准確性，進行了台架試驗。試驗結果表明，模擬結果與試驗結果吻合較好，證明該模擬模型對高速減速機潤滑系統的設計具有良好的指導作用。

4、第一個變化是簡化了齒輪箱的內部結構，主要包括倒角和圓角等復雜或不重要的特徵；第二個變化是去掉了減速箱外不影響外殼密封性的零件，因為根據前面的模擬和試驗驗證，發現外殼外的零件對潤滑影響不大，去掉了這些部分可以大大減少計算量；三是適當加大軸承側保持架與內外圈的游隙。為了減少計算量，代替潤滑油的單個顆粒不能太小，所以要適當優化各關節部位的間隙，否則模擬時由於顆粒大小，油不會進入，會影響模擬精度。模擬模型的計算結果與實驗結果吻合較好。

5、運動粒子半隱式方法的計算結果可以更好地模擬真實情況下減速器的潤滑效果，為今後流體模擬的研究提供了一種新的方法。減速機的注油量對潤滑效果影響很大。具體規律是隨著注油量的增加，進入軸承的潤滑油越多，潤滑越充分，減速機的潤滑效果越好。但隨著注油量的增加，混油損失會增加。低速時，隨著轉速的增加，潤滑效果更好，5000r/min進入軸承的潤滑油最多；高速時，轉速的增加對潤滑油影響不大。

7. 生產管理都有哪些分析方法

生產管理的分析方法：
伯法認為，管理科學中用到的關於生產和業務管理中的各種分析方法，不外是在遵循科學方法的基礎上利用各種模型，並且以這些模型來表示所研究的系統整體或某些分支部分。在分析各個領域中的問題時，首先需確定研究的系統邊界，這樣才能劃定研究的范圍。確定范圍的指導原則是准確判斷哪些因素或變數可能對所研究的系統產生影響。一般來說，問題的界限或范圍越寬，出現次優化的可能性就越少。
其次是構造模型。構造模型時，應該與實際的生產情況相適應，抽掉一些次要的因素，具體分析對生產過程有影響的因素，同時需要考慮到可控因素與不可控因素的關系，進而確定使用哪一種模型。模型的選擇主要是根據因素間的關系和作用來決定。分析方法中必須確定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的標准，來衡量生產行動中各種可供選擇方案的效果。這些方面的衡量尺度可以包含利潤、貢獻、總成本、增量成本、機器停工時間、機器利用率、勞動成本、勞動力利用率、產品單位數量和流程時間等等。
所有運用數量方法研究生產問題的模型，都可以概括為一個公式：E=f(xi，yj)。其中E為效率，f代表函數關系，x代表可控變數，y代表非可控變數。可控變數是指那些可以在很大程度上按照管理者的意願操縱調節的因素。非可控變數是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的問題范圍內的因素。這個公式的含義為：E(效率)可以表示為那些限定該系統的變數的函數。模型建立起來後，就可以用E作為衡量生產行動中各種可供選擇方案效率的尺度，並在分析的基礎上產生出可供選擇的各種方案，並對這些可供選擇的方案做出評價。
伯法列出的分析方法主要有：成本分析、線性規劃、排隊模型、模擬技術、統計分析、網路計劃模型、啟發式模型、計算機探索求解方法、圖解和圖像分析等。這些方法在生產系統的各個方面都有著相應的用途。
1、成本分析
成本分析是最常用的分析方法。這種方法以關於不同成本因素的特性知識為依據，具有多種形式。它並不是一大堆會計數字的簡單堆積，而是經營狀況的數據表現。從相關的數字中，管理者能夠獲取有效的信息。管理者並不關心抽象的成本，他們感興趣的是自己考慮的各種可供選擇的方案中涉及到的具體成本變化。成本分析的基本方法是損益平衡分析法，即利用經營規模變化時不同成本在變化上的差別來進行分析。
增量成本分析法是最有價值的簡單分析方法之一。它僅僅用來研究那些受到可能會採用的方針或行動影響的成本。伯法指出，對成本進行分析，並不是要計算出每一個可供選擇方案的運行總成本，而是只研究不同方案相比較時有差別的具體成本。這些成本主要指的是存貨成本、調整勞動力成本、加班加點費和外包成本。增量成本分析在生產系統分析的各個領域內被廣泛應用，通常在線性規劃和排隊分析模型中很常見。
2、線性規劃
線性規劃的實質是最優化，即在滿足即定的約束條件情況下，按照某一衡量指標，來尋求最優方案的數學方法。線性規劃是非常重要的通用模型，主要用來解決如何將有限的資源進行合理配置，進而在限定條件內獲得最大效益的問題。線性規劃被廣泛應用於工業、農業、管理和軍事科學等各個領域，是現代管理與決策者最常用的一個有效工具。在生產中決定多個品種的最優構成問題、庫存控制問題、原料供應問題等等，都可以採用線性規劃。線性規劃在實際運用中，往往存在著求解困難，對此，一般採用「單純形法」來解決。
3、排隊模型
很多生產問題都會或多或少地涉及到排隊。只要在生產過程中存在隨機分布現象，就肯定會產生排隊。各種庫存實際上就是對排隊的緩沖。完全的均衡分布在現實中是不存在的。在這一類問題中，會在隨機不定的時間間隔內遇到需要某種服務的人、部件或機器。為滿足這種服務所需要的活動，往往會花長短不一的時間。在一定的到達率和服務率的條件下，可以運用數學方法計算並安排排隊問題。在當代，排隊分析被廣泛應用在諸如通訊系統、交通系統、生產系統以及計算機管理系統等服務系統上。排隊論提供了一種數學手段，能夠預測某個特定排隊的大概長度和大概延誤時間，以及其他相關重要數據，包括排隊場地安排、優先服務處理、排隊成本控制、排隊長短與發生事故的關系等等。掌握這些信息，會使人們更有針對性地解決相關的隨機分布問題，做出明智的決策。
4、模擬技術
生產管理問題的模擬技術是一項迅速成長的技術。盡管模擬所依據的基本觀念很早就有，但模擬技術的迅速成長實際上是由高速的計算機發展帶動前進的。這種方法是運用數理模型來進行模擬試驗，用計算機處理相關數據，以選定的效率標准E作為衡量尺度，觀察和檢測各項變數在模型中的運行結果。這種模型是試驗性的，不一定能產生出最優答案。模擬方法的長處是可以在各種可供選擇的方案之間進行比較，實際上是一種系統地通過反復試驗以求解決復雜問題的方法。
5、統計分析
統計分析為精確處理數據提供了一套方法結構。它不僅能夠根據所建立的預測模型得出各種結論，而且能夠估計到預測可能發生錯誤的風險有多大。統計分析經常應用於假設檢驗，能夠使我們處理某一系統中的因素或變數在測定數值上的巨大變動問題，而這些因素或變數有可能規定著相關系統的范圍。運用統計推斷的方法，可以對相關系統的問題做出結論，而且可能是很精確的結論。在生產和業務管理中，統計分析方法本身有著廣大的獨立應用領域。統計原理作為分析方法的一種通用工具，常常能對其他分析方法的應用提供幫助，並在總體分析工作中做出貢獻。
6、網路計劃模型
第二次世界大戰後，研究與發展工作和其他的大型一次性工程項目在經濟活動中越來越重要，尤其是導彈工程和太空計劃的龐大規模和復雜性，要求用特殊方法來提供工程規劃，安排進度並進行控制，這些促成了網路計劃的誕生。網路計劃的基本原理是，把需要完成的工作以網路的形式做出計劃，工作中涉及到的所有事件都列入網路，這些事件的分布安排應按照施工操作的時序和階段間的相互依賴關系進行。根據網路計劃模型，可以計算出作業進度的具體數字，從而使管理者對作業的計劃進度了如指掌，能更靈活合理地支配時間。網路計劃技術採用的形式是獨特的，尤其是「關鍵線路」的觀念，負荷平衡、最低費用法和有限資源的安排。這些互相聯系的概念，能夠給工程項目的管理提供合理的依據。網路計劃模型有兩大具體方法，一是關鍵線路法，一是計劃評審法。
關鍵線路法(CPM，CriticalPathMethod)本來是20世紀50年代杜邦公司的一種內部計劃方法，曾用於化工廠維修工程的計劃和管理，進而被廣泛應用到很多工程之中。幾乎在同一時期，美國海軍也致力於發展一種規劃和管理北極星導彈研製生產的方法，這一項目要對近三千個訂立合同的單位實現計劃和管理，工作量之大可想而知。其結果就是使計劃評審法(PERT，)應運而生。杜邦公司運用CPM，使路易維爾工廠的維修工程項目的所需時間從125小時下降為78小時;美國海軍運用PERT，使完成北極星導彈的研製開發比預定時間縮短了兩年。盡管這兩種方法在細節上有所差別，但二者所依據的原理異曲同工。二者的差別，恰恰能說明管理的現實需要對技術方法的影響。關鍵線路法是從具有大量實際經驗的維修工程作業中發展起來的，因而其各項工作的活動時間是已知的，線路上的時間是確定的;計劃評審法則是從探索研究和發展的環境中產生的，因而其各種工作的活動時間具有很高的不確定性，所以它用概率方法來形成線路上的預期時間。在如何制定箭頭圖的細節方面，二者存在一定的差異。關鍵線路法所形成的網路系統略微簡單些，它用節點表示事件活動，用箭頭表示項目中各項事件的順序。計劃評審法則需要用變數來安排時間。
網路計劃模型以緊湊的形式概括了很多重要信息。從網路計劃中，能夠很容易地計算出諸如最早和最晚的完成時間、活動進度安排中可利用的時差、關鍵線路等等。給定了活動網路、關鍵線路和計算進度表的統計資料，就能給管理者提供安排工程的具體計劃。由於存在事件活動本身的時差，以及項目完成日期上的時差，就能夠提供計劃進度安排上的靈活性，得出不同的進度安排方案。然後，可以從資源負荷平衡的角度來比較運用情況，還可以通過活動費用的高低來評價方案是否有價值。不同的活動，對資源運用情況變化的響應是不同的，有些活動可能對資源的變化沒有任何反應，甚至放慢進度有可能會比正常進度耗費更多。由於不同活動具有不同的「費用-時間」特性，因而就有可能對費用進行權衡。如果遇到有限的關鍵資源供給問題，由於資源的稀缺性，就需要從恰當安排有限資源的角度來審查計劃方案，並利用存在的時差降低資源消耗，甚至可以在時間和資源利用之間進行權衡，採用延長工期的方法。
7、啟發式模型
所謂啟發式，本身就意味著能夠引導管理者去尋求答案。就管理上的意義而言，啟發式模型是指用於決策的指導原則。或許，這些指導原則算不上是最優的，但是在被人們應用時是始終如一的，而且是有效的，能夠避免更加復雜的問題求解程序。在這里，伯法明顯借鑒了西蒙的滿意型決策思路，他強調，有很多問題，我們或沒有時間或沒有興趣去探究更徹底的答案，但是，現有的原則足以使我們找到可行方案。或許它不一定是絕對正確的，但這種簡單的法則是最適用的。管理者碰到的問題，大多數都很復雜，如果要進行嚴密精確的分析會步履艱難，很難用數學的方法來求解，但又不得不尋求答案，這時，憑借經驗法則形成的邏輯依據就不失為可用的最佳方法。所謂啟發式模型，就是這樣一套符合邏輯的和具有連貫性的法則。從某種意義上來說，啟發式方法是管理工作中歷史最悠久的思考方法。通過這種方法，以有可能放棄最好的解決方案為代價，減少了探索的工作量。在業務管理中，這種方法大量用於裝配線的平衡、設備布置、車間作業進度計劃、倉庫位置選擇、存貨控制以及一次性工程項目的進度安排等領域。
8、計算機探索求解方法
對於某些非常復雜的問題，利用計算機探索求解不失為一劑良葯。計算機技術的發展促進了啟發式模型的應用，運用計算機可以對某些准則函數的一組有限的可行試解方案按順序進行審查。通過規定每一個獨立變數的數值，計算準則函數並記錄下有關的結果，就可以得出一個試驗評定值。把每一個試驗評定值與以往得到的最佳值進行比較，若發現它有著明顯的優越性，就採用它而摒棄先前的最佳值，以此類推，直至無法尋求優化解為止。這就是登山式的逐步探索法。在這一基礎上，計算機就能按照預定的工作程序，把已發現的各項獨立變數的最佳組合方案列印出來。採用計算機直接探索方法的優點在於建立了准則函數模型，它沒有線性數學形式的局限，突破了變數的數目限制。在業務管理上，計算機探索求解方法已被用於制定總體計劃和作業進度計劃問題，還被用於解決資源有限的工作安排問題。計算機探索求解方法在企業管理中具有更大的靈活性，它不需要精密的模型設計和嚴格的數學形式，所以比較自由，能夠在成本模型中更貼近現實。因此，伯法認為計算機探索求解方法在現實管理中具有越來越大的用途。
9、圖解和圖像分析
圖解和圖像分析法是在生產系統中所用的傳統分析方法，這種分析手段中最重要的形式就是表示活動順序或時間安排的流程圖。

8. 16種常用的數據分析方法-生存分析

探究變數之間的關系是數據挖掘中的一個基本分析內容，對於常規的離散型或者連續型變數，有很多的方法可以用於挖掘其中的關系，比如線性回歸，邏輯回歸等等。然而有一類數據非常的特殊，用回歸分析等常用手段出處理這類數據並不合適，這類數據就是生存數據。

常規數據在表示時，只需要一個值，比如患者的血壓，性別等數據，不是連續型就是離散型；生存數據則有兩個值，第一個是生存時間，可以看做是一個連續型的變數，第二個是生存事件，可以看做是離散型的變數。

比如分析治療後的患者生存情況，在觀測期間，可以看到不同患者的存活時間，這個值就是生存時間，而有些患者可能在觀察期內出現死亡，復發等情況，死亡或者復發則稱之為事件。

生存分析是既考慮結果又考慮生存時間的一種統計方法，並可充分利用截尾數據所提供的不完全信息，對生存時間的分布特徵進行描述，對影響生存時間的主要因素進行分析。

生存資料分析

生存分析就是針對生存資料的分析。所謂生存資料就是描述壽命或者一個發生時間的數據。更詳細的說一個人的生存時間的長短與許多因素有聯系的，研究因素與生存時間的聯系有無及程度大小，就是生存分析。

生存資料不同於其它分析資料，有一個特殊的地方就是缺失值的處理，對於常規數據，缺失值很多時可以直接丟掉，只有少量缺失值時可以用演算法進行填補，而生存數據中的缺失值則不同。

在觀測期間，患者可能出現了其他的事件導致後續得不到對應的生存數據，比如患者出現意外事故身亡了，後續的生存數據就會缺失，很顯然生存數據是不能用演算法填補的，一定要是實際觀測的結果。

但是這個數據也不能直接丟掉，因為從觀測開始到患者意外身亡的這段時間內的生存數據是有意義的，在進行生存分析時，這部分數據也可以利用起來。

應用場景

生存可以指人或動物的存活（相對於死亡),可以是患者的病情正處於緩解狀態（相對於再次復發或惡化），還可以是某個系統或產品正常工作（相對於失效或故障），甚至可是是客戶的流失與否等。

在生存分析中，研究的主要對象是壽命超過某一時間的概率。還可以描述其他一些事情發生的概率，例如產品的失效、出獄犯人第一次犯罪、失業人員第一次找到工作等等。

在某些領域的分析中，常常用追蹤的方式來研究事物的發展規律，比如研究某種葯物的療效，手術後的存活時間，某件機器的使用壽命等。

在醫學研究中，常常用追蹤的方式來研究事物發展的規律。如，了解某葯物的療效，了解手術的存活時間，了解某醫療儀器設備使用壽命等等。

生存分析主要內容

生存分析的主要內容包括：

l描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

l比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

l分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

l建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分為描述法、參數法、半參數法和非參數法。

1.描述法

根據樣本觀測值提供的信息，直接用公式計算出每一個時間點或每一個時間區間上的生存函數、死亡函數、風險函數等，並採用列表或繪圖的形式顯示生存時間的分布規律。

優點：方法簡單且對數據分布無要求

缺點：不能比較兩組或多組生存時間分布函數的區別，不能分析危險因素，不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

2.非參數法

估計生存函數時對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響時採用的是非參數檢驗方法。

常用方法：乘積極限法、壽命表法

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，對生存時間的分布沒有要求。

缺點：不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

3.參數法

根據樣本觀測值來估計假定的分布模型中的參數，獲得生存時間的概率分布模型。

生存時間經常服從的分布有：指數分布、Weibull分布、對數正態分布、對數Logistic分布、Gamma分布。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

缺點：需要事先知道生存時間的分布

4.半參數法

不需要對生存時間的分布做出假定，但是卻可以通過一個模型來分析生存時間的分布規律，以及危險因素對生存時間的影響，最著名的就是COX回歸。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型，不需要事先知道生存時間的分布。

生存分析案例

研究性別對於肺病生存率有無區別，收集數據下列信息

time：生存時間（單位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步驟   

1)按步驟將數據導入

2)選定壽命表分析方法

3)對各選項進行設置

其中注意狀態設置：選取表示事件已發生的值

4)設置完所有選項後確認，得到結果

存活表：該表給出了男女對應時間內存活和死亡人數，並計算了存活率、風險比等統計量

中位數生存時間：即生存率為50%時，生存時間的平均水平；

由此可知：生存時間的平均水平女士高於男士

生存函數：男士較女士累計生存率下降快

9. 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

10. 新版FMEA的七步法具體都是指的哪七步

第一步：規劃和准備

規劃和准備FMEA時，需要討論五個主題，分別是：

Intent目的——我們為什麼要做FMEA？

Timing時間安排——什麼時候完成？

Team團隊——需要包括哪些人？

Task任務——需要做哪些工作？

Tool工具——如何進行分析？

1. FMEA目的

FMEA的目的包括：

評估產品或過程中失效的潛在技術風險

分析失效的起因和影響

記錄預防和探測措施

針對降低風險的措施提出建議

對於醫療器械而言，使用FMEA目的就是要發現醫療器械的潛在風險，找到危險源，並且對危險源進行控制，以保證醫療器械產品的安全和有效。

2. FMEA時間安排

說起FMEA的時間安排，我們要先了解哪些情況下會使用FMEA。

新設計、新技術或新過程：針對新開發的的醫療器械，FMEA是要在一開始就要使用的工具。

現有設計或過程的新應用：醫療器械若是要宣稱新的預期用途或是適用部位，在宣稱之前就要考慮新的風險，FMEA正好派上用場。

對現有設計或過程的工程變更：為了滿足新法規的要求，醫療器械可能需要對原有的設計進行變更，在變更前需要分析變更是否帶來的新風險。

以上三種情況下，我們都是在產品或過程實施之前使用FMEA，所以FMEA需要一定的及時性，否則會影響整體的項目進程。FMEA作為系統分析和失效預防的方法，最好是在產品開發過程的早期階段啟動。

3. FMEA團隊

FMEA是一個系統的方法，在實施時通常需要一個團隊。團隊的成員必須要具備必要的專業知識，跟我們組建風險管理小組是一個道理。

醫療器械的FMEA的團隊需要哪些成員？

管理者：擁有決定權，決定風險和措施是否可接受，還要為項目進行提供必要的物力或人力保障。

項目推進人：關鍵是要做好團隊的協調和組織工作，醫療器械風險管理小組的組長比較對口這個角色。

設計開發工程師：如果醫療器械涉及不同的系統或工作原理，那就需要所有相關的設計開發工程師參與。

采購人員：對原材料以及相應供應商的選擇，采購最有發言權。

市場人員：包括負責售後維修、現場安裝等服務的人員，是企業直接接觸客戶的渠道，他們的信息同樣重要。

顧客代表：如果條件允許，可以邀請顧客代表參與，醫療器械首先要滿足客戶的需求。

供應商：有些醫療器械的部件是由供應商生產提供的，這個部件的供應商對他們生產的部件最為了解。

技術專家：醫療器械最終是用於臨床，所以臨床方面的專家的意見是一定要考慮的，這通常是大家容易忽略的問題。

FMEA團隊成員組成基於企業自身的條件，如何全面的考慮風險是最終目的。組建好團隊後，要分配成員的職責，可能某個角色的責任由不同人擔任，也有可能一人承擔多個職責。

4. FMEA任務

七步法提供了FMEA的任務框架和交付成果，我們會在之後的微課中跟大家分享。每個階段應該由專人評審完成的情況，確保每個任務都完成。

5. FMEA工具

目前有許多商業化的FMEA軟體可以用於FMEA的實施，FMEA手冊給我們也呈現了一款軟體的視圖，從視圖上可以看出，這個軟體也是按照七步法的過程進行的。

當然，採用哪種工具，取決於企業的需求，有實力的企業也可以自行開發。

第二步：結構分析

結構分析的目的

對於結構分析，同為FMEA分析的DFMEA和PFMEA，由於分析對象不同，進行結構分析的目的也是有所異同的：

不同點：

DFMEA的結構分析是為了將設計識別和分解成系統、子系統、組件和零件，以便進行技術風險分析。

PFMEA的結構分析是確定製造系統，並將其分解成過程項、過程步驟和過程工作要素。

相同點：

DFMEA和PFMEA進行結構分析都要識別每個分解項，以及相互關系，為下一步的功能分析打基礎。

結構可視化

為了更清楚識別每個分解項，最好的辦法是將結構可視化。對於DFMEA，是要將系統結構可視化，常用的方法是利用方塊圖/邊界圖、結構樹的方法。對於PFMEA，將結構可視化的方法是採用過程流程圖和結構樹。接下來，就為大家簡單介紹這幾種方法。

1.方塊圖/邊界圖

方塊圖/邊界圖是一種有用的工具，用來描述考慮中的系統及其相鄰系統、環境和顧客的介面。這里所指的顧客可能是最終用戶，也可能是後續或下游的製造過程。

方塊圖/邊界圖是用圖表展示組件之前的物理和邏輯關系，每個方框對應一個組件，直線對應產品組件之間的關系或相互介面，直線的箭頭標識流動的方向，虛線框用於定義分析的范圍。

方塊圖/邊界圖需要隨著設計的成熟不斷完善，製作的大體步驟分為六步：

1）描述組件和特性

2）調整方塊以顯示相互間的關系

3）描述連接

4）增加介面系統和輸入

5）確定邊界

6）增加相關細節以便確定圖表

2.流程圖

大家對於流程圖一定再熟悉不過了，生產工藝流程圖是我們常用的流程圖。

圖中是電動病床的生產工藝流程，每一個生產過程用流程圖的方法展現，就顯得非常清楚。

第五步：風險分析

上一個步驟是失效分析，我們分析了失效模式，並且找到失效影響和失效起因。接下來我們就要進行風險分析，風險分析的目的是通過對嚴重度、頻度和探測度評級進行風險評估，並對需要採取的措施進行優先排序。

嚴重度評級S

首先我們來看如何進行嚴重度評級，嚴重度是失效影響的嚴重程度，對於醫療器械而言是傷害發生的後果。FMEA手冊根據失效影響的大小，將嚴重度分成10級。

在DFMEA分析中，失效都是來自零部件或系統的失效，影響的是最終的產品。所以在進行嚴重度評級時，是看對產品的影響。對於醫療器械而言，就是要看器械的安全性和有效性是否被影響到。

在PFMEA分析中，失效分析的對象是過程，過程的失效可能會影響到下一個工序，下一層級的產品加工，最終影響到產品的功能。

頻度評級O

頻度是失效起因發生的頻率，對於醫療器械而言是傷害發生的概率。頻度的大小，跟是否存在預防控制和探測控制有關。採取的控制措施越多，那相應的發生失效的頻度就會越低。

預防控制提供信息或指導，是設計的輸入。DFMEA可能包括：法規和標準的要求、使用材料的標准、文件的要求、以往的經驗等等。PFMEA可能包括：SOP、設備維護、人員培訓等等。

探測控制描述的是已建立的驗證和確認的程序。DFMEA可能包括：功能性測試、環境測試、耐久性測試、實驗設計等等。PFMEA可能包括：隨機檢驗，功能檢驗、目測等等。

頻度的評級，按照手冊也同樣分成10級。

探測度評級D

探測度是失效起因和/或失效模式的可探測的程度，在於是否有有效和可靠的測試或檢驗方法探測到失效模式或失效起因。在進行探測度評級時，最主要是要看探測的方式是否成熟和探測的機會。比如：

測試或檢驗的方法都是通過了驗證的，那肯定比還沒有建立檢測方法要更具探測能力。

有的失效用目測就能觀察得到，肯定比需要儀器檢測的探測度要高。

探測度的評級也被分成10級。

措施優先順序AP

措施優先順序就是在採取降低風險之前，由於資源、時間、技術和其他客觀因素的限制，決定採取措施的優先順序。

判斷優先順序主要是通過S*O*D得到的數值大小，但是新版手冊對此有了新的規定，首先考慮的是嚴重度，其次是頻度，最後才是探測度，這與之前只比較數值的大小不同，避免出現相同數值的乘積而影響到優先順序排序。

最後兩步：優化和結果文件化

1.0 優化

首先我們分別從優化的目的和優化的實施來了解的FMEA分析的優化。

1.1 優化的目的

按照慣例，我們先要明確優化的目的。這是我們上一期風險分析給大家看過的FMEA的AP表，AP表確定的是措施優先順序。優化的目的就是在風險分析的基礎上，確定降低風險的措施並且評估這些措施的有效性。

降低風險就是要降低風險的嚴重度、降低風險發生的頻度或者是提高風險可探測度。

1.2優化的實施

在實施階段，需要做以下五個方面的工作：

確定降低風險的必要措施

分配職責和期限

實施措施

有效性評估

持續改進

確定降低風險的必要措施

我們前面說到，降低風險要從三個方面入手：嚴重度、頻度和探測度。根據採取措施優先順序的原理，優化的順序也是先要消除或減輕嚴重度，其次降低頻度，最後是提高探測度。

減輕嚴重度 是相對比較困難的，因為嚴重度通常都是定性的，很難從根本上降低事件的性質。但是也不是完全做不到，比如電擊的傷害最大可能是致死，我們可以將網電源的交流電改成蓄電池的直流電，在不影響器械安全和有效的情況下，嚴重度就大大降低了。

降低頻度 我們對設計和過程採取措施大部分是為了降低失效產生的頻度，比如內窺鏡光源可以採用更長壽命的冷光源，來增加光源使用的時間，從而降低光源失效的頻度；易磨損的機械部件採用了更耐磨的材質，增加了部件的使用的次數，從而就減少因這個部件磨損導致器械失效的頻度。

提高探測度 通過完善檢測能力，建立成熟的檢測方法來提高探測度。比如，在環氧乙烷滅菌過程中，加入環氧乙烷滅菌指示卡，可以提高探測度。

因為會涉及資源配備、人員配合等方面因素，制定的措施需要經過評審後再確定。

分配職責和期限

將降低風險的工作分配給團隊不同成員，並且規定完成的期限。

實施措施

措施實施是需要跟蹤執行的，措施的狀態有以下五種：

尚未確定 沒有確定的措施

尚未決策（可選） 措施已經確定，但還沒有決定，正在創建決策文件。

尚未執行（可選） 已對措施做出決定，但尚未執行。

已完成 已完成的狀態是指措施已經被執行，並且措施的有效性已經被證明和記錄，並已經進行了最終的評估。這類似於FMEA的關閉。

不執行 決定不執行某項措施

措施實施的狀態應該記錄，以便跟蹤管理。

有效性評估

當措施完成時，要重新評估頻度和探測度，看實施的措施是否降低頻度或者提升探測度。如果效果沒有達到目標（該目標是要企業自己設定），那就要嘗試採取新的措施，直到風險降低到可接受的水平。

持續改進

我們都知道風險管理是貫穿醫療器械的生命周期，所以對於風險的分析是要持續進行的，那就需要我們持續改進，降低器械的風險。

2.0 結果文件化

FMEA分析的第七步是結果文件化，其實結果文件化並不能算是單獨的步驟，因為在整個FMEA分析過程中，我們都要留下相應的記錄，這也是質量管理體系最基本的要求。新版的FMEA手冊在附錄中為我們提供了一系列的表單，有需要的話，大家可以將這些表單轉化成自己企業的記錄文件。

最終FMEA分析可以形成一系列的報告，可作為設計開發的輸入存在於設計開發文檔中。

3.0 回顧

經過了七期的內容，跟大家一起了解了FMEA的七步法，我們再簡單回顧一下。FMEA是失效模式影響分析的簡稱，是一種風險分析的一種方法，常用的是DFMEA和PFMEA。DFMEA是從設計角度分析，PFMEA是從過程分析，七步法包括：

規劃和准備

結構分析

功能分析

失效分析

風險分析

優化

結果文件化

經過七步法，我們可以一定程度上將器械的風險識別出，並且制定相應的措施降低風險的嚴重度和頻度，提高探測度，最終形成FMEA報告可以作為設計開發的輸入。