以可靠性为中心的维修理论在加速器多叶式准直仪中的应用效果

傅世楣

福建省肿瘤医院·福建医科大学附属肿瘤医院 （福建福州 350014）

加速器是肿瘤放射治疗的重要设备，通常一个疗程需要连续几周分次治疗，放射生物学效应要求整个治疗过程具有连续性，不可中断，否则将影响治疗效果。多叶式准直仪（multileaf collimator，MLC）用于形成计划要求的照射野，临床治疗中MLC 需要长时间往复运动，从而要求加速器MLC 长期处于良好的运行状态，以降低故障率，因此，做好MLC 维修决策对确保放射治疗质量具有重要意义。

以可靠性为中心的维修（reliability centered maintenance，RCM）理论根据设备的可靠性状态，以最少的维修投入，运用逻辑决断分析法确定所需的维修内容、维修类型、维修间隙期和维修级别，制定维修大纲，从而达到优化维修的目的[1]。本研究采用RCM 理论进行MLC 维修，经过5年的实践证明，得出维修大纲，有效降低了MLC 班内的故障率，提高了加速器的开机率。

1 材料与设备

医院5台高、中、低机型加速器分别为Precise、Synergy、Vmat、Axcess、compat；2010年1月至2018年7月的故障维修记录包括加速器MLC 的故障日期、时间、故障现象与原因、所做的测试及更换的配件等；连续5年追踪采用RCM 方法后MLC 故障情况，充分研究RCM 在MLC 维修中的应用。

2 方法

2.1 构建MLC 的RCM 模型

根据RCM 理论对MLC 制定新的维修大纲，具体如下：组成MLC 的RCM 专家评估小组，对MLC 系统进行划分及功能确定，利用潜在失效模式及后果分析（failure mode and effects analysis，FMEA）对MLC 系统进行故障模式与影响分析，确定系统内各个故障的影响后果；采用RCM 理论的逻辑决断方法制定各个故障后果的一对一预防性对策，在保证安全性和完好性的前提下，通过8年的现场故障数据统计、专家评估、定量化建模等手段，以维修停机损失最小为目标优化系统的维修策略[2]。

2.1.1 成立MLC 的RCM 专家评估小组

选择来自加速器相关不同领域的专家组成评估小组，包括加速器操作技术员1名，加速器维修工作师2名，加速器物理师1名，放射治疗主任医师1名，医科达维修工程师1名。

2.1.2 系统划分及功能性确定

MLC 系统包含的零件部件数据量大，使用极为频繁，运动要求精度高[3-4]；根据经验将MLC 组成划分为机械运动部分、光学组件、电路部件、计算机软件4个部分（图1）。机械运动部分是日常能看到MLC 最直观的部分，主要由钨门、叶片、Leaf-bank、丝杆、电机组成，主要功能马达通过丝杆控制叶片运动，形成适形射野；光学组件由4个反光镜、野灯、摄像头和反光点等构成，主要功能野灯提供光源，由反光镜与反光点上折射到摄像头，使摄像头能抓取每个叶片的位置；电路部件摄像头采集图像后，通过摄像头控制板、MLC 电源分配板、各种相关电缆，图像信号最后送入加速器主机；计算机软件主要显示MLC 叶片的实时位置，对MLC 运动及各种数据进行测试、校准、参数修改及发出控制指令等控制操作。

2.2 FMEA 分析

FMEA 是一种用来确定潜在失效模式及原因的分析方法，是可靠性工程领域中常用的定性分析法。通过FMEA分析MLC 的功能、故障模式、故障原因、故障影响，对系统的故障情况进行全部解剖分析了解，更有效地做出针对性的预防工作[5]。由图1可知，MLC 每个部分都有很多支路，有些支路产生的故障原因与影响相同。MLC 的FMEA 分析见表1。

图1 MLC 的构成

表1 MLC 的FMEA 分析统计

2.3 RCM 逻辑决策维修方式

根据表1的FMEA 分析后，利用RCM 逻辑决断分析MLC 重要的单元故障原因，找到相对应有效的维修措施。由于MLC 是加速器的重要组成部分且具有自身的特殊性，根据MLC 的实际情况优化修改逻辑决断图，见图2。

图2 RCM 逻辑决断图

3 结果

预防性维修大纲：由表2可以看出要保持加速器MLC的使用可靠性，应该以不停机的维护保养、质量控制和参数检查为主，以停机1 h 内的期间维修为辅，尽量避免停机维修的发生。每周进行一次由物理师配合的MLC 质量控制，发现故障及时纠正及处理；每2周核对一次MLC 软件上的参数；每月进行一次维护保养，包括查看MLC 及周边部件、监督日常保养操作、定期培训考核新进人员等；每3个月对丝杆和马达进行一次全部检查，对于有问题的及时更换，一年时间对反光点和摄像头进行参数检查，有问题必须全部进行更换。维护保养、质量控制和参数检查后需要小维修的MLC 及时维修，避免延时成停机维修。

通过RCM 理论在加速器MLC 5年多的应用实践，对近8年来的维修记录进行统计分析，我院Precise 和Vmat 两台设备分别在2004年和2011年投入使用，平均每天每台治疗患者130余例。在预防性维修前，MLC 故障最高达每年每台93次，通过RCM 理论5年对MLC 实施详细的预防性维修方案，MLC 故障下降到每年每台18次，故障率下降明显（图3）。

采用PDCA 的方式持续改善：应用RCM 理论5年多来，引入PDCA 实践完善RCM 理论应用，工程师按照RCM理论做出的维修计划维护保养MLC，年底维修总结本年度MLC，统计分析MLC 维修数据，找出多次期间维修及停机维修的MLC 故障，并在第2年度的维保计划中重点监测，加入到每周一次质量控制的内容中，每3个月一次重点保养，每年一次数据统计总结。

4 讨论

根据维修数据统计，MLC 故障是加速器中故障率最高的部件，是影响开机率的主要原因。MLC 是精细的结构，不同形状的射野要依靠MLC 的不断运动来实现，MLC 自身任何一个零件的不正常均有可能造成故障。2013年前我们主要使用的是被动性的事后维修（breakdown maintenance，BM），缺陷是导致设备无法正常使用，停机无法治疗，造成更大的经济损失，甚至超过预防性维修的费用。本研究以RCM 理论为基础，采用PDCA 方式持续改进，制定了一套MLC 维修计划，并连续5年跟踪临床使用的故障数据。由图3可知，自2013年预防性维修引进RCM 理论以来，全年班内MLC 单台故障由最高的93次下降到18次，效果明显。

表2 MLC 的逻辑决断

图3 2010-2018 年Precise 和Vmat 型号加速器MLC 年故障数

相对于其他领域的维修应用，RCM 理论被用于医疗设备的维修决策中才刚刚起步。本研究重点将RCM 理论应用于大型医疗设备某一个复杂的部件中进行研究，实现预防维修、主动维修与预测维修的平衡。根据RCM 理论将不同的功能、故障模式、故障原因进行分类，采用不同维修方案，找出最频繁的故障，并对故障进行分析，将RCM 理论应用到MLC 预防性维修中，采用影响MLC 运动的相关因素制订预防性维修方法，故障率大幅下降。

经过5年时间的RCM 理论预防性维修，统计结果表明该方法是有效可行的，但也存在不足，例如加速器某些部件工作受环境温度、湿度影响大，在雨季、高温季节应有不同保养方式，本研究暂未考虑，这也是接下来需要完善的工作；另外，机器治疗的患者数量、日均工作时间对MLC 故障发生的影响也不容忽视[6]。加速器一天累计开机时间也对机器的故障率有着重要的影响，本中心每台加速器每天总开机时间相差大，总开机时间较长时应增加保养次数，而如何寻找开机时间与保养周期的平衡，还将继续探讨。下一步，我们将对医院的设备维修建档形成相同产品的维修数据库，通过一定的算法和建立合适的引擎形成维修专家诊断系统[7-8]，利用信息化与智能化手段有效分析现有的维修数据，利用神经网络算法推算出MLC 不同功能部件的故障出现概率，提前进行保养，进一步完善RCM 理论在MLC 中的应用。