竞争失效分析方法及注意事项
一、什么是竞争失效分析
竞争失效分析（Competing Failure Analysis）是一种特殊类型的寿命数据分析，其目的是在存在竞争模式下估计产品的故障概率。
通常情况，产品的失效原因是多种多样，产品的失效往往是由于其中的一种或者多种原因（故障模式）导致的。到底是哪种故障模式导致的失效，这就存在竞争失效问题（也称为竞争风险，Competing risks）。当我们发现所收集到的寿命数据存在竞争失效时，必须引起注意，否则会得到错误的分析结果。由于收集到的故障数据都是来自于同样的产品，一般情况下我们不希望把这些数据分割成独立的多组数据单独分析。此时，我们可以使用竞争失效模型对这些寿命数据进行分析。我们可以将产品的失效当作串联系统可靠性模型，每一个故障模式都是串联系统的一个模块。竞争失效分析是将故障数据按照故障模式分组进行分析（这里的分组不是认为他们之间相互独立，后续会详细介绍），然后将各故障模式的分析结果综合起来，求出产品的可靠性分析结果。
二、忽略竞争失效会有哪些影响
在分析寿命数据分析的时候，往往习惯性地将采集到的故障数据录入Posweibull等软件，然后直接就选择分布进行分析，而没有深入分析这些采集的寿命数据是否存在异常数据、是否存在不同故障模式的问题。这样的处理方式，可能造成选错分布类型并得到错误的可靠性分析结果。其实，在采集样品的故障数据时，通常都会记录下样品故障的现象，甚至进行失效分析、确定失效模式。如果能够较好利用这些信息，那么在做寿命数据处理时，就可以对寿命数据按照故障模式进行分组，然后使用竞争失效模型进行分析，将会得到更为贴近产品实际可靠性水平的分析结果。
三、竞争失效的寿命数据有哪些特点
在分析寿命数据时，将寿命数据录入到软件并进行寿命分析后，查看概率图（威布尔纸）上的数据点是否在一条直线上。如果具有明显的弯曲曲线形状、多段曲线形状时，需要考虑所分析的寿命数据是否存在不同故障模式（不同批次，关于不同批次问题，专门进行介绍）问题。如下图所示的故障数据，存在竞争失效的可能性。
四、竞争失效分析方法
为分析包含多个故障模式的寿命数据，我们需要分别对每个故障模式的数据进行分析。假设已按照故障模式类别对寿命数据进行了分析（若未明确是否存在多个故障模式，则需要先进行是否存在多故障模式的判断），在对每个故障模式的数据分析时，我们把其它故障模式的数据当作删失处理。假设产品A的寿命数据共1、2、3共3个样本，分别包含故障模式A1、A2、A3共3种故障模式。在分析故障模式A的时候，我们把A2、A3故障模式对应的寿命数据设置为删失。为什么假设为删失呢？假设样本编号为2的样本在T2时间出现故障模式A2，样本编号为3的样本在时间T3出现A3故障模式。当在一定时间后（T2或T3后一段时间），理论上样本2和样本3也会出现故障模式A1，只是先出现了故障模式A2或A3，导致没有监测到A1故障模式的出现。所以，在分析故障模式A1时，假设样本2和样本3是删失的，即没监测到A1出现（但是在一定时间后，会出现）。
当分析得到了各故障模式的可靠性分析结果，即可使用串联系统可靠性分析理论可得到产品的可靠性分析结果。
n——是故障模式个数。
上面的分析方法是假设已知寿命数据的具体故障模式的情况。当不清楚寿命数据是否包含多个故障模式的时候，需要先进行判断，然后再确定是否采用竞争失效模型进行寿命数据分析。
对于已知分组的寿命数据竞争失效分析、未知分组的寿命数据竞争失效分析，均可使用最新版的Posweibull的竞争失效分析模块进行分析。
五、竞争失效分析使用注意事项
在使用竞争失效分析方法时，需要注意：
（1）不能够仅仅因为竞争失效模型比单个分布（如威布尔分布）更适合寿命数据而使用竞争风险模型，但如果寿命数据确实有多种故障模式存在，则应该使用竞争风险模型；
（2）如果明确知道收集的寿命数据包含多个故障模式，那么可以使用竞争失效模型。
（3）我们判断是否要采用竞争失效模型，可以选择竞争失效模型以及其它分布模型，对比查看拟合优度值AICc或BIC、AD值等。AICc或BIC值越靠近0，拟合效果越好。
（4）在处理寿命数据时，通常存在到底选择竞争失效还是选择混合威布尔分布模型问题。对于这种情况，可以借助AICc、BIC值进行判断选择。