终止型仿真结果分析采用的方法有哪些

1. 数值模拟的方法有哪些，各自有什么优缺点，谢谢！

对有条件进行实验的材料，尽量采用实验方法，辅以数值模拟检验。而在工
程应用中，很多情况下无法进行实验，如采矿问题等，数值模拟内部程序有相应的计算方法，能模拟较复杂过程。
直观性与求解速度：实验直观性强，数值模拟直观性不如实验方法好，较抽象，但可以
快速得到结果。实验操作复杂。
成本：实验成本高，数值模拟成本低廉，只需在计算机上进行模拟和数据处理。
施加载荷：数值模拟可以任意施加各种方向的载荷，可以施加实验方法达不到的条件。
因此数值模拟方法在监测、设备开发、优化、效果预测方面体现了重要价值。
数据采集：实验只能采集到特定点的的应力应变等数据，不能得到整个材料各点的应力
应变值，而数值模拟方法可以对各个区域、各个测点进行应力分析和位移分析，对实验进行补充。
数据处理：应将实验方法和数值模拟方法结合起来使用，分别对结果进行分析后，充分
考虑两种方法各自的优缺点，互相比较印证，结合理论分析，有针对性地进行数据和结果的修正，才能得到一个比较全面、客观的结论。
结果可靠性：数值模拟方法在模拟分析过程中，往往要对边界条件和材料属性进行简化，
或多或少对分析结果产生影响，而且结构离散化的形式不同，得到的结果和精度也不同，随机性比较大，可信度降低。而在实验中不可避免的客观、主观因素也会产生误差，但是比数值模拟的误差少得多，可靠性更高。
两种方法互相检验：合理的数值模拟方法对实验研究和理论分析具有指导作用，可以弥
补实验工作的不足。实验与数值模拟结果比较，用来判断数值模拟方法的可行性。

2. 分析问题的分析方法有哪些

分析问题的分析方法有哪些

分析问题的分析方法有哪些，相信大家对阅读这件事情并不反感吧，相信有很多人都会喜欢越多各种各样的书籍或资料，那么分析问题的分析方法有哪些大家都知道吗？不知道的小伙伴们一起来看看吧。

分析问题的分析方法有哪些1

6顶思考帽法

白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽

英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发

“6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非 “本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。

在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。

人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计因为下雨，给自己带来的损失，积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。

SWOT分析法

四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats

最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。

用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。

这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。在工作中，这个模型同样可以帮助你理清现状，分析问题。

麦肯锡7步分析法

善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。

随便举几个例子，为什么政府要遏制房价上涨？怎样获得升职？成立市场部应该如何规划？这些问题，都可以通过麦肯锡七步成诗法进行分析，得出较科学的结论。

思维导图

Mindmap，由东尼·博赞（Tony Buzan）先生创立。

回复“思维导图”，即可查看《史上最好的思维导图中文教程》。

它是一种将放射性思考具体化的方法。

我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等，都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的记忆，也就是您的个人数据库。

金字塔原理

源于巴巴拉·明托着的《金字塔原理》一书，为麦肯锡经典教材。培养职场人思考、表达和解决问题的逻辑，非常非常好用！

金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。

金字塔的基本结构是：中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。

金字塔训练表达者：关注、挖掘受众的意图、需求、利益点、关注点、兴趣点和兴奋点，想清内容说什么、怎么说，掌握表达的标准结构、规范动作。

金字塔帮助达到沟通目的：重点突出，思路清晰，主次分明，让受众有兴趣、能理解、能接受、记得住。

搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。

5w2h分析法

5W：

WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO

2H：

HOW+HOW MUCH

提出者：

美国陆军兵器修理部

它广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。提出疑问于发现问题和解决问题是极其重要的。

创造力高的人，都具有善于提问题的能力，众所周知。提出一个好的问题，就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。连续以几个“为什么”来自问，以追求其根本原因。

很多问题都是系统性的，是牵一发而动全身，真正影响大局的不是表面的问题，这种方式可以找到问题根源。选定的项目、工序或操作，都可以从这几个方面去思考。

鱼骨图分析法

Fishbone analysis method

由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图

又名因果分析法，是一种发现问题“根本原因”的分析方法，现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题型、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。

问题的特性总是受到一些因素的影响，通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，因其形状如鱼骨，所以叫鱼骨图。

分析问题的分析方法有哪些2

1、对比分析法

也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的'差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。

2、因素分析法

又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。

因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。

因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

3、相关分析法

揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。

4、差额计算法

确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

3. 常用项目分析与评估方法主要有哪些

项目分析方法：损失期望值法、模拟仿真法、专家决策法、风险分类矩阵、概率影响矩阵。

用内部一致性分析所求得的鉴别力不一定能代表试题的效度；鉴别力指数低的试题不一定表示该试题有缺点；课堂测验的项目分析资料的有效性是随时空而变化的，并非固定不变；有研究表明，编制新的项目需要的时间几乎比修订现存项目长5倍。

即从题目的思想性、内容取样的适切性以及表达是否清楚等方面加以评鉴。就是根据试测结果对组成测验的各个题目（项目）进行分析，从而评价题目好坏、对题目进行筛选。 分析指标包括项目难度和区分度。

(3)终止型仿真结果分析采用的方法有哪些扩展阅读：

1、教育工作中，若测验的目的是为了了解被试在某方面知识技能掌握的情况，可以不必过多的考虑难度。

2、大多数测验希望能较准确地测量个体之间的差别，选择题目时，最好使试题的平均难度接近0.50，而各题难度在0.50±0.20之间。

3、一般能力测验和成就测验的平均难度在0.50左右比较合适。

4、筛选性测验（选拔性，竞争性测验）则要采用难度接近录取率的项目。

4. 提高分析结果准确度的方法有哪些

提高分析结果准确度的方法有以下3点：

（四）空白实验，消除试剂误差：在不加试样的情况下，按试样分析步骤和条件进行分析实验，所得结果为空白值，从试样测定结果中扣除即可以消除试剂、蒸馏水和容器引入的杂质。

（五）遵守操作规章，消除操作误差。

3、减小偶然误差的方法：增加平行测定次数，用平均值报告结果，一般测3～5次。

5. 常用的实验数据分析方法有哪些

1、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

3、相关分析

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

6. 对电动汽车高速减速器润滑仿真分析与试验有哪些

1、为研究新能源汽车高速减速器的润滑，以某电动汽车高速减速器为研究对象，基于运动粒子半隐式方法对减速器内的油液流动进行数值模拟。研究了油位和转速对减速机润滑的影响。分析表明，油位越高，减速机的润滑效果越好；低速时，转速越高，减速机的润滑效果越好。超过5000r/min后，润滑效果随转速变化不大。为了验证仿真结果的准确性，进行了台架试验。试验结果表明，仿真结果与试验结果吻合较好，证明该仿真模型对高速减速机润滑系统的设计具有良好的指导作用。

4、第一个变化是简化了齿轮箱的内部结构，主要包括倒角和圆角等复杂或不重要的特征；第二个变化是去掉了减速箱外不影响外壳密封性的零件，因为根据前面的模拟和试验验证，发现外壳外的零件对润滑影响不大，去掉了这些部分可以大大减少计算量；三是适当加大轴承侧保持架与内外圈的游隙。为了减少计算量，代替润滑油的单个颗粒不能太小，所以要适当优化各关节部位的间隙，否则模拟时由于颗粒大小，油不会进入，会影响仿真精度。仿真模型的计算结果与实验结果吻合较好。

5、运动粒子半隐式方法的计算结果可以更好地模拟真实情况下减速器的润滑效果，为今后流体模拟的研究提供了一种新的方法。减速机的注油量对润滑效果影响很大。具体规律是随着注油量的增加，进入轴承的润滑油越多，润滑越充分，减速机的润滑效果越好。但随着注油量的增加，混油损失会增加。低速时，随着转速的增加，润滑效果更好，5000r/min进入轴承的润滑油最多；高速时，转速的增加对润滑油影响不大。

7. 生产管理都有哪些分析方法

生产管理的分析方法：
伯法认为，管理科学中用到的关于生产和业务管理中的各种分析方法，不外是在遵循科学方法的基础上利用各种模型，并且以这些模型来表示所研究的系统整体或某些分支部分。在分析各个领域中的问题时，首先需确定研究的系统边界，这样才能划定研究的范围。确定范围的指导原则是准确判断哪些因素或变量可能对所研究的系统产生影响。一般来说，问题的界限或范围越宽，出现次优化的可能性就越少。
其次是构造模型。构造模型时，应该与实际的生产情况相适应，抽掉一些次要的因素，具体分析对生产过程有影响的因素，同时需要考虑到可控因素与不可控因素的关系，进而确定使用哪一种模型。模型的选择主要是根据因素间的关系和作用来决定。分析方法中必须确定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的标准，来衡量生产行动中各种可供选择方案的效果。这些方面的衡量尺度可以包含利润、贡献、总成本、增量成本、机器停工时间、机器利用率、劳动成本、劳动力利用率、产品单位数量和流程时间等等。
所有运用数量方法研究生产问题的模型，都可以概括为一个公式：E=f(xi，yj)。其中E为效率，f代表函数关系，x代表可控变量，y代表非可控变量。可控变量是指那些可以在很大程度上按照管理者的意愿操纵调节的因素。非可控变量是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的问题范围内的因素。这个公式的含义为：E(效率)可以表示为那些限定该系统的变量的函数。模型建立起来后，就可以用E作为衡量生产行动中各种可供选择方案效率的尺度，并在分析的基础上产生出可供选择的各种方案，并对这些可供选择的方案做出评价。
伯法列出的分析方法主要有：成本分析、线性规划、排队模型、模拟技术、统计分析、网络计划模型、启发式模型、计算机探索求解方法、图解和图像分析等。这些方法在生产系统的各个方面都有着相应的用途。
1、成本分析
成本分析是最常用的分析方法。这种方法以关于不同成本因素的特性知识为依据，具有多种形式。它并不是一大堆会计数字的简单堆积，而是经营状况的数据表现。从相关的数字中，管理者能够获取有效的信息。管理者并不关心抽象的成本，他们感兴趣的是自己考虑的各种可供选择的方案中涉及到的具体成本变化。成本分析的基本方法是损益平衡分析法，即利用经营规模变化时不同成本在变化上的差别来进行分析。
增量成本分析法是最有价值的简单分析方法之一。它仅仅用来研究那些受到可能会采用的方针或行动影响的成本。伯法指出，对成本进行分析，并不是要计算出每一个可供选择方案的运行总成本，而是只研究不同方案相比较时有差别的具体成本。这些成本主要指的是存货成本、调整劳动力成本、加班加点费和外包成本。增量成本分析在生产系统分析的各个领域内被广泛应用，通常在线性规划和排队分析模型中很常见。
2、线性规划
线性规划的实质是最优化，即在满足即定的约束条件情况下，按照某一衡量指标，来寻求最优方案的数学方法。线性规划是非常重要的通用模型，主要用来解决如何将有限的资源进行合理配置，进而在限定条件内获得最大效益的问题。线性规划被广泛应用于工业、农业、管理和军事科学等各个领域，是现代管理与决策者最常用的一个有效工具。在生产中决定多个品种的最优构成问题、库存控制问题、原料供应问题等等，都可以采用线性规划。线性规划在实际运用中，往往存在着求解困难，对此，一般采用“单纯形法”来解决。
3、排队模型
很多生产问题都会或多或少地涉及到排队。只要在生产过程中存在随机分布现象，就肯定会产生排队。各种库存实际上就是对排队的缓冲。完全的均衡分布在现实中是不存在的。在这一类问题中，会在随机不定的时间间隔内遇到需要某种服务的人、部件或机器。为满足这种服务所需要的活动，往往会花长短不一的时间。在一定的到达率和服务率的条件下，可以运用数学方法计算并安排排队问题。在当代，排队分析被广泛应用在诸如通讯系统、交通系统、生产系统以及计算机管理系统等服务系统上。排队论提供了一种数学手段，能够预测某个特定排队的大概长度和大概延误时间，以及其他相关重要数据，包括排队场地安排、优先服务处理、排队成本控制、排队长短与发生事故的关系等等。掌握这些信息，会使人们更有针对性地解决相关的随机分布问题，做出明智的决策。
4、模拟技术
生产管理问题的模拟技术是一项迅速成长的技术。尽管模拟所依据的基本观念很早就有，但模拟技术的迅速成长实际上是由高速的计算机发展带动前进的。这种方法是运用数理模型来进行模拟试验，用计算机处理相关数据，以选定的效率标准E作为衡量尺度，观察和检测各项变量在模型中的运行结果。这种模型是试验性的，不一定能产生出最优答案。模拟方法的长处是可以在各种可供选择的方案之间进行比较，实际上是一种系统地通过反复试验以求解决复杂问题的方法。
5、统计分析
统计分析为精确处理数据提供了一套方法结构。它不仅能够根据所建立的预测模型得出各种结论，而且能够估计到预测可能发生错误的风险有多大。统计分析经常应用于假设检验，能够使我们处理某一系统中的因素或变量在测定数值上的巨大变动问题，而这些因素或变量有可能规定着相关系统的范围。运用统计推断的方法，可以对相关系统的问题做出结论，而且可能是很精确的结论。在生产和业务管理中，统计分析方法本身有着广大的独立应用领域。统计原理作为分析方法的一种通用工具，常常能对其他分析方法的应用提供帮助，并在总体分析工作中做出贡献。
6、网络计划模型
第二次世界大战后，研究与发展工作和其他的大型一次性工程项目在经济活动中越来越重要，尤其是导弹工程和太空计划的庞大规模和复杂性，要求用特殊方法来提供工程规划，安排进度并进行控制，这些促成了网络计划的诞生。网络计划的基本原理是，把需要完成的工作以网络的形式做出计划，工作中涉及到的所有事件都列入网络，这些事件的分布安排应按照施工操作的时序和阶段间的相互依赖关系进行。根据网络计划模型，可以计算出作业进度的具体数字，从而使管理者对作业的计划进度了如指掌，能更灵活合理地支配时间。网络计划技术采用的形式是独特的，尤其是“关键线路”的观念，负荷平衡、最低费用法和有限资源的安排。这些互相联系的概念，能够给工程项目的管理提供合理的依据。网络计划模型有两大具体方法，一是关键线路法，一是计划评审法。
关键线路法(CPM，CriticalPathMethod)本来是20世纪50年代杜邦公司的一种内部计划方法，曾用于化工厂维修工程的计划和管理，进而被广泛应用到很多工程之中。几乎在同一时期，美国海军也致力于发展一种规划和管理北极星导弹研制生产的方法，这一项目要对近三千个订立合同的单位实现计划和管理，工作量之大可想而知。其结果就是使计划评审法(PERT，)应运而生。杜邦公司运用CPM，使路易维尔工厂的维修工程项目的所需时间从125小时下降为78小时;美国海军运用PERT，使完成北极星导弹的研制开发比预定时间缩短了两年。尽管这两种方法在细节上有所差别，但二者所依据的原理异曲同工。二者的差别，恰恰能说明管理的现实需要对技术方法的影响。关键线路法是从具有大量实际经验的维修工程作业中发展起来的，因而其各项工作的活动时间是已知的，线路上的时间是确定的;计划评审法则是从探索研究和发展的环境中产生的，因而其各种工作的活动时间具有很高的不确定性，所以它用概率方法来形成线路上的预期时间。在如何制定箭头图的细节方面，二者存在一定的差异。关键线路法所形成的网络系统略微简单些，它用节点表示事件活动，用箭头表示项目中各项事件的顺序。计划评审法则需要用变量来安排时间。
网络计划模型以紧凑的形式概括了很多重要信息。从网络计划中，能够很容易地计算出诸如最早和最晚的完成时间、活动进度安排中可利用的时差、关键线路等等。给定了活动网络、关键线路和计算进度表的统计资料，就能给管理者提供安排工程的具体计划。由于存在事件活动本身的时差，以及项目完成日期上的时差，就能够提供计划进度安排上的灵活性，得出不同的进度安排方案。然后，可以从资源负荷平衡的角度来比较运用情况，还可以通过活动费用的高低来评价方案是否有价值。不同的活动，对资源运用情况变化的响应是不同的，有些活动可能对资源的变化没有任何反应，甚至放慢进度有可能会比正常进度耗费更多。由于不同活动具有不同的“费用-时间”特性，因而就有可能对费用进行权衡。如果遇到有限的关键资源供给问题，由于资源的稀缺性，就需要从恰当安排有限资源的角度来审查计划方案，并利用存在的时差降低资源消耗，甚至可以在时间和资源利用之间进行权衡，采用延长工期的方法。
7、启发式模型
所谓启发式，本身就意味着能够引导管理者去寻求答案。就管理上的意义而言，启发式模型是指用于决策的指导原则。或许，这些指导原则算不上是最优的，但是在被人们应用时是始终如一的，而且是有效的，能够避免更加复杂的问题求解程序。在这里，伯法明显借鉴了西蒙的满意型决策思路，他强调，有很多问题，我们或没有时间或没有兴趣去探究更彻底的答案，但是，现有的原则足以使我们找到可行方案。或许它不一定是绝对正确的，但这种简单的法则是最适用的。管理者碰到的问题，大多数都很复杂，如果要进行严密精确的分析会步履艰难，很难用数学的方法来求解，但又不得不寻求答案，这时，凭借经验法则形成的逻辑依据就不失为可用的最佳方法。所谓启发式模型，就是这样一套符合逻辑的和具有连贯性的法则。从某种意义上来说，启发式方法是管理工作中历史最悠久的思考方法。通过这种方法，以有可能放弃最好的解决方案为代价，减少了探索的工作量。在业务管理中，这种方法大量用于装配线的平衡、设备布置、车间作业进度计划、仓库位置选择、存货控制以及一次性工程项目的进度安排等领域。
8、计算机探索求解方法
对于某些非常复杂的问题，利用计算机探索求解不失为一剂良药。计算机技术的发展促进了启发式模型的应用，运用计算机可以对某些准则函数的一组有限的可行试解方案按顺序进行审查。通过规定每一个独立变量的数值，计算准则函数并记录下有关的结果，就可以得出一个试验评定值。把每一个试验评定值与以往得到的最佳值进行比较，若发现它有着明显的优越性，就采用它而摒弃先前的最佳值，以此类推，直至无法寻求优化解为止。这就是登山式的逐步探索法。在这一基础上，计算机就能按照预定的工作程序，把已发现的各项独立变量的最佳组合方案打印出来。采用计算机直接探索方法的优点在于建立了准则函数模型，它没有线性数学形式的局限，突破了变量的数目限制。在业务管理上，计算机探索求解方法已被用于制定总体计划和作业进度计划问题，还被用于解决资源有限的工作安排问题。计算机探索求解方法在企业管理中具有更大的灵活性，它不需要精密的模型设计和严格的数学形式，所以比较自由，能够在成本模型中更贴近现实。因此，伯法认为计算机探索求解方法在现实管理中具有越来越大的用途。
9、图解和图像分析
图解和图像分析法是在生产系统中所用的传统分析方法，这种分析手段中最重要的形式就是表示活动顺序或时间安排的流程图。

8. 16种常用的数据分析方法-生存分析

探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。

常规数据在表示时，只需要一个值，比如患者的血压，性别等数据，不是连续型就是离散型；生存数据则有两个值，第一个是生存时间，可以看做是一个连续型的变量，第二个是生存事件，可以看做是离散型的变量。

比如分析治疗后的患者生存情况，在观测期间，可以看到不同患者的存活时间，这个值就是生存时间，而有些患者可能在观察期内出现死亡，复发等情况，死亡或者复发则称之为事件。

生存分析是既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。

生存资料分析

生存分析就是针对生存资料的分析。所谓生存资料就是描述寿命或者一个发生时间的数据。更详细的说一个人的生存时间的长短与许多因素有联系的，研究因素与生存时间的联系有无及程度大小，就是生存分析。

生存资料不同于其它分析资料，有一个特殊的地方就是缺失值的处理，对于常规数据，缺失值很多时可以直接丢掉，只有少量缺失值时可以用算法进行填补，而生存数据中的缺失值则不同。

在观测期间，患者可能出现了其他的事件导致后续得不到对应的生存数据，比如患者出现意外事故身亡了，后续的生存数据就会缺失，很显然生存数据是不能用算法填补的，一定要是实际观测的结果。

但是这个数据也不能直接丢掉，因为从观测开始到患者意外身亡的这段时间内的生存数据是有意义的，在进行生存分析时，这部分数据也可以利用起来。

应用场景

生存可以指人或动物的存活（相对于死亡),可以是患者的病情正处于缓解状态（相对于再次复发或恶化），还可以是某个系统或产品正常工作（相对于失效或故障），甚至可是是客户的流失与否等。

在生存分析中，研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率。还可以描述其他一些事情发生的概率，例如产品的失效、出狱犯人第一次犯罪、失业人员第一次找到工作等等。

在某些领域的分析中，常常用追踪的方式来研究事物的发展规律，比如研究某种药物的疗效，手术后的存活时间，某件机器的使用寿命等。

在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事物发展的规律。如，了解某药物的疗效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等等。

生存分析主要内容

生存分析的主要内容包括：

l描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

l比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

l分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

l建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法。

1.描述法

根据样本观测值提供的信息，直接用公式计算出每一个时间点或每一个时间区间上的生存函数、死亡函数、风险函数等，并采用列表或绘图的形式显示生存时间的分布规律。

优点：方法简单且对数据分布无要求

缺点：不能比较两组或多组生存时间分布函数的区别，不能分析危险因素，不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

2.非参数法

估计生存函数时对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响时采用的是非参数检验方法。

常用方法：乘积极限法、寿命表法

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，对生存时间的分布没有要求。

缺点：不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

3.参数法

根据样本观测值来估计假定的分布模型中的参数，获得生存时间的概率分布模型。

生存时间经常服从的分布有：指数分布、Weibull分布、对数正态分布、对数Logistic分布、Gamma分布。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

缺点：需要事先知道生存时间的分布

4.半参数法

不需要对生存时间的分布做出假定，但是却可以通过一个模型来分析生存时间的分布规律，以及危险因素对生存时间的影响，最着名的就是COX回归。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型，不需要事先知道生存时间的分布。

生存分析案例

研究性别对于肺病生存率有无区别，收集数据下列信息

time：生存时间（单位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步骤   

1)按步骤将数据导入

2)选定寿命表分析方法

3)对各选项进行设置

其中注意状态设置：选取表示事件已发生的值

4)设置完所有选项后确认，得到结果

存活表：该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数，并计算了存活率、风险比等统计量

中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；

由此可知：生存时间的平均水平女士高于男士

生存函数：男士较女士累计生存率下降快

9. 数据分析的分析方法都有哪些

很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
第二说一下回归分析方法。回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

接着说相关分析方法，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
然后说聚类分析方法。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
接着说方差分析方法。方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。
最后说一下对应分析方法。对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

10. 新版FMEA的七步法具体都是指的哪七步

第一步：规划和准备

规划和准备FMEA时，需要讨论五个主题，分别是：

Intent目的——我们为什么要做FMEA？

Timing时间安排——什么时候完成？

Team团队——需要包括哪些人？

Task任务——需要做哪些工作？

Tool工具——如何进行分析？

1. FMEA目的

FMEA的目的包括：

评估产品或过程中失效的潜在技术风险

分析失效的起因和影响

记录预防和探测措施

针对降低风险的措施提出建议

对于医疗器械而言，使用FMEA目的就是要发现医疗器械的潜在风险，找到危险源，并且对危险源进行控制，以保证医疗器械产品的安全和有效。

2. FMEA时间安排

说起FMEA的时间安排，我们要先了解哪些情况下会使用FMEA。

新设计、新技术或新过程：针对新开发的的医疗器械，FMEA是要在一开始就要使用的工具。

现有设计或过程的新应用：医疗器械若是要宣称新的预期用途或是适用部位，在宣称之前就要考虑新的风险，FMEA正好派上用场。

对现有设计或过程的工程变更：为了满足新法规的要求，医疗器械可能需要对原有的设计进行变更，在变更前需要分析变更是否带来的新风险。

以上三种情况下，我们都是在产品或过程实施之前使用FMEA，所以FMEA需要一定的及时性，否则会影响整体的项目进程。FMEA作为系统分析和失效预防的方法，最好是在产品开发过程的早期阶段启动。

3. FMEA团队

FMEA是一个系统的方法，在实施时通常需要一个团队。团队的成员必须要具备必要的专业知识，跟我们组建风险管理小组是一个道理。

医疗器械的FMEA的团队需要哪些成员？

管理者：拥有决定权，决定风险和措施是否可接受，还要为项目进行提供必要的物力或人力保障。

项目推进人：关键是要做好团队的协调和组织工作，医疗器械风险管理小组的组长比较对口这个角色。

设计开发工程师：如果医疗器械涉及不同的系统或工作原理，那就需要所有相关的设计开发工程师参与。

采购人员：对原材料以及相应供应商的选择，采购最有发言权。

市场人员：包括负责售后维修、现场安装等服务的人员，是企业直接接触客户的渠道，他们的信息同样重要。

顾客代表：如果条件允许，可以邀请顾客代表参与，医疗器械首先要满足客户的需求。

供应商：有些医疗器械的部件是由供应商生产提供的，这个部件的供应商对他们生产的部件最为了解。

技术专家：医疗器械最终是用于临床，所以临床方面的专家的意见是一定要考虑的，这通常是大家容易忽略的问题。

FMEA团队成员组成基于企业自身的条件，如何全面的考虑风险是最终目的。组建好团队后，要分配成员的职责，可能某个角色的责任由不同人担任，也有可能一人承担多个职责。

4. FMEA任务

七步法提供了FMEA的任务框架和交付成果，我们会在之后的微课中跟大家分享。每个阶段应该由专人评审完成的情况，确保每个任务都完成。

5. FMEA工具

目前有许多商业化的FMEA软件可以用于FMEA的实施，FMEA手册给我们也呈现了一款软件的视图，从视图上可以看出，这个软件也是按照七步法的过程进行的。

当然，采用哪种工具，取决于企业的需求，有实力的企业也可以自行开发。

第二步：结构分析

结构分析的目的

对于结构分析，同为FMEA分析的DFMEA和PFMEA，由于分析对象不同，进行结构分析的目的也是有所异同的：

不同点：

DFMEA的结构分析是为了将设计识别和分解成系统、子系统、组件和零件，以便进行技术风险分析。

PFMEA的结构分析是确定制造系统，并将其分解成过程项、过程步骤和过程工作要素。

相同点：

DFMEA和PFMEA进行结构分析都要识别每个分解项，以及相互关系，为下一步的功能分析打基础。

结构可视化

为了更清楚识别每个分解项，最好的办法是将结构可视化。对于DFMEA，是要将系统结构可视化，常用的方法是利用方块图/边界图、结构树的方法。对于PFMEA，将结构可视化的方法是采用过程流程图和结构树。接下来，就为大家简单介绍这几种方法。

1.方块图/边界图

方块图/边界图是一种有用的工具，用来描述考虑中的系统及其相邻系统、环境和顾客的接口。这里所指的顾客可能是最终用户，也可能是后续或下游的制造过程。

方块图/边界图是用图表展示组件之前的物理和逻辑关系，每个方框对应一个组件，直线对应产品组件之间的关系或相互接口，直线的箭头标识流动的方向，虚线框用于定义分析的范围。

方块图/边界图需要随着设计的成熟不断完善，制作的大体步骤分为六步：

1）描述组件和特性

2）调整方块以显示相互间的关系

3）描述连接

4）增加接口系统和输入

5）确定边界

6）增加相关细节以便确定图表

2.流程图

大家对于流程图一定再熟悉不过了，生产工艺流程图是我们常用的流程图。

图中是电动病床的生产工艺流程，每一个生产过程用流程图的方法展现，就显得非常清楚。

第五步：风险分析

上一个步骤是失效分析，我们分析了失效模式，并且找到失效影响和失效起因。接下来我们就要进行风险分析，风险分析的目的是通过对严重度、频度和探测度评级进行风险评估，并对需要采取的措施进行优先排序。

严重度评级S

首先我们来看如何进行严重度评级，严重度是失效影响的严重程度，对于医疗器械而言是伤害发生的后果。FMEA手册根据失效影响的大小，将严重度分成10级。

在DFMEA分析中，失效都是来自零部件或系统的失效，影响的是最终的产品。所以在进行严重度评级时，是看对产品的影响。对于医疗器械而言，就是要看器械的安全性和有效性是否被影响到。

在PFMEA分析中，失效分析的对象是过程，过程的失效可能会影响到下一个工序，下一层级的产品加工，最终影响到产品的功能。

频度评级O

频度是失效起因发生的频率，对于医疗器械而言是伤害发生的概率。频度的大小，跟是否存在预防控制和探测控制有关。采取的控制措施越多，那相应的发生失效的频度就会越低。

预防控制提供信息或指导，是设计的输入。DFMEA可能包括：法规和标准的要求、使用材料的标准、文件的要求、以往的经验等等。PFMEA可能包括：SOP、设备维护、人员培训等等。

探测控制描述的是已建立的验证和确认的程序。DFMEA可能包括：功能性测试、环境测试、耐久性测试、实验设计等等。PFMEA可能包括：随机检验，功能检验、目测等等。

频度的评级，按照手册也同样分成10级。

探测度评级D

探测度是失效起因和/或失效模式的可探测的程度，在于是否有有效和可靠的测试或检验方法探测到失效模式或失效起因。在进行探测度评级时，最主要是要看探测的方式是否成熟和探测的机会。比如：

测试或检验的方法都是通过了验证的，那肯定比还没有建立检测方法要更具探测能力。

有的失效用目测就能观察得到，肯定比需要仪器检测的探测度要高。

探测度的评级也被分成10级。

措施优先级AP

措施优先级就是在采取降低风险之前，由于资源、时间、技术和其他客观因素的限制，决定采取措施的优先顺序。

判断优先级主要是通过S*O*D得到的数值大小，但是新版手册对此有了新的规定，首先考虑的是严重度，其次是频度，最后才是探测度，这与之前只比较数值的大小不同，避免出现相同数值的乘积而影响到优先级排序。

最后两步：优化和结果文件化

1.0 优化

首先我们分别从优化的目的和优化的实施来了解的FMEA分析的优化。

1.1 优化的目的

按照惯例，我们先要明确优化的目的。这是我们上一期风险分析给大家看过的FMEA的AP表，AP表确定的是措施优先级。优化的目的就是在风险分析的基础上，确定降低风险的措施并且评估这些措施的有效性。

降低风险就是要降低风险的严重度、降低风险发生的频度或者是提高风险可探测度。

1.2优化的实施

在实施阶段，需要做以下五个方面的工作：

确定降低风险的必要措施

分配职责和期限

实施措施

有效性评估

持续改进

确定降低风险的必要措施

我们前面说到，降低风险要从三个方面入手：严重度、频度和探测度。根据采取措施优先级的原理，优化的顺序也是先要消除或减轻严重度，其次降低频度，最后是提高探测度。

减轻严重度 是相对比较困难的，因为严重度通常都是定性的，很难从根本上降低事件的性质。但是也不是完全做不到，比如电击的伤害最大可能是致死，我们可以将网电源的交流电改成蓄电池的直流电，在不影响器械安全和有效的情况下，严重度就大大降低了。

降低频度 我们对设计和过程采取措施大部分是为了降低失效产生的频度，比如内窥镜光源可以采用更长寿命的冷光源，来增加光源使用的时间，从而降低光源失效的频度；易磨损的机械部件采用了更耐磨的材质，增加了部件的使用的次数，从而就减少因这个部件磨损导致器械失效的频度。

提高探测度 通过完善检测能力，建立成熟的检测方法来提高探测度。比如，在环氧乙烷灭菌过程中，加入环氧乙烷灭菌指示卡，可以提高探测度。

因为会涉及资源配备、人员配合等方面因素，制定的措施需要经过评审后再确定。

分配职责和期限

将降低风险的工作分配给团队不同成员，并且规定完成的期限。

实施措施

措施实施是需要跟踪执行的，措施的状态有以下五种：

尚未确定 没有确定的措施

尚未决策（可选） 措施已经确定，但还没有决定，正在创建决策文件。

尚未执行（可选） 已对措施做出决定，但尚未执行。

已完成 已完成的状态是指措施已经被执行，并且措施的有效性已经被证明和记录，并已经进行了最终的评估。这类似于FMEA的关闭。

不执行 决定不执行某项措施

措施实施的状态应该记录，以便跟踪管理。

有效性评估

当措施完成时，要重新评估频度和探测度，看实施的措施是否降低频度或者提升探测度。如果效果没有达到目标（该目标是要企业自己设定），那就要尝试采取新的措施，直到风险降低到可接受的水平。

持续改进

我们都知道风险管理是贯穿医疗器械的生命周期，所以对于风险的分析是要持续进行的，那就需要我们持续改进，降低器械的风险。

2.0 结果文件化

FMEA分析的第七步是结果文件化，其实结果文件化并不能算是单独的步骤，因为在整个FMEA分析过程中，我们都要留下相应的记录，这也是质量管理体系最基本的要求。新版的FMEA手册在附录中为我们提供了一系列的表单，有需要的话，大家可以将这些表单转化成自己企业的记录文件。

最终FMEA分析可以形成一系列的报告，可作为设计开发的输入存在于设计开发文档中。

3.0 回顾

经过了七期的内容，跟大家一起了解了FMEA的七步法，我们再简单回顾一下。FMEA是失效模式影响分析的简称，是一种风险分析的一种方法，常用的是DFMEA和PFMEA。DFMEA是从设计角度分析，PFMEA是从过程分析，七步法包括：

规划和准备

结构分析

功能分析

失效分析

风险分析

优化

结果文件化

经过七步法，我们可以一定程度上将器械的风险识别出，并且制定相应的措施降低风险的严重度和频度，提高探测度，最终形成FMEA报告可以作为设计开发的输入。