AI在FMEA分析中的最佳实践应用

第一章 FMEA与AI融合核心概述

• 新版FMEA七步法基础回顾（规划准备、结构分析、功能分析、失效分析、风险分析、优化、结果文件化）
• 传统FMEA应用核心瓶颈（经验依赖、结构分解不完整、功能/失效识别遗漏、SOD评分主观、优化措施低效等）
• AI赋能FMEA的核心价值（效率提升、精准度突破、标准化落地、知识沉淀）
• AI-FMEA全域架构解析（结构、功能、失效、风险、优化、评审、知识库七大核心模块）
• 典型案例导入：无刷电机AI-FMEA全流程应用预览

第二章 规划与准备（定义范围）——AI筑牢基础

• 核心目的：明确FMEA分析范围、目标及基础数据需求
• 传统痛点：范围界定模糊、基础数据（BOM/图纸）整理繁琐、前期策划不充分
• AI赋能方案：AI辅助边界图自动生成，精准划分系统/子系统边界
• 工作坊：AI辅助界定FMEA分析范围+基础数据（无刷电机BOM/三维模型）导入实操

第三章 结构分析——AI自动生成完整结构树

• 核心目的：构建系统、子系统、零部件层级清晰的结构树，夯实分析基础
• 传统痛点：专业不足导致分解不完整、“黑匣子”技术难以拆解、结构关系梳理混乱
• AI赋能方案：

1. 基于BOM/三维模型的深度学习算法，解析零部件连接关系与材料特性
2. 自动生成完整结构树，确保分解逻辑性与完整性
3. 结构树智能编辑与优化（新增子级/同级、虚拟结构补充）

• 工作坊：无刷电机结构树AI生成+完整性验证实操（对比人工分解与AI分解差异）

第四章 功能分析——AI全面识别功能需求

• 核心目的：全面定义产品基本功能、辅助功能及非功能约束，提供失效识别基准
• 传统痛点：功能遗漏（尤其是接口功能、非预期功能）、描述不完整、性能要求不可测量
• AI赋能方案：

1. 自然语言处理技术解析设计规范与技术文档
2. 自动识别基本功能、辅助功能及非功能约束（可靠性、耐环境等）
3. 同步生成可测量的性能要求（如参数、公差、持续时间等）

• 工作坊：AI辅助无刷电机功能识别+功能网构建实操（验证功能完整性）

第五章 失效分析——AI挖掘潜在失效隐患

• 核心目的：全面识别失效模式、原因及后果，构建完整失效网
• 传统痛点：依赖人工经验、遗漏潜在失效模式、失效关系梳理不清晰
• AI赋能方案：

1. 机器学习企业历史失效数据库与行业案例库
2. 基于产品结构、功能、使用环境自动推演失效模式
3. 智能生成失效网，可视化展示失效原因-模式-后果关联

• 工作坊：AI生成无刷电机失效模式+失效网分析实操（对比人工与AI失效识别完整性）

第六章 风险分析（SOD评估+AP）——AI科学量化风险

• 核心目的：客观评定风险等级，识别关键改进机会
• 传统痛点：SOD评分主观偏差大、预防/探测措施考虑不全、AP判定不精准
• AI赋能方案：

1. 场景一：AI自动评估严重度（S）——分析失效对客户影响，结合标准库消除主观偏差
2. 场景二：AI生成预防措施+评估发生度（O）——依托历史措施库推荐方案，量化发生概率
3. 场景三：AI生成探测措施+评估探测度（D）——基于验证大纲数据库，确保探测全面性
4. 自动计算AP与RPN值，确定风险等级

• 工作坊：AI辅助无刷电机SOD评分、AP判定及风险等级确定实操（验证评分一致性）

第七章 优化——AI闭环推动持续改进

• 核心目的：制定有效优化措施，跟踪实施效果，形成改进闭环
• 传统痛点：优化措施缺乏数据支撑、实施进度难跟踪、效果无法量化验证
• AI赋能方案：

1. 检索知识库同类案例，结合产品特性生成定制化优化建议
2. 智能跟踪措施实施进度（待处理/已完成/不执行状态管理）
3. 对比实施前后失效数据，量化验证改进有效性

• 工作坊：AI生成无刷电机优化措施+闭环跟踪实操（制定措施计划与效果验证方案）

第八章 结果文件化——AI规范成果输出与传递

• 核心目的：规范记录FMEA成果，确保信息有效传递与追溯
• 传统痛点：文件化繁琐、信息传递不畅、DFMEA与PFMEA衔接断层
• AI赋能方案：

1. 自动生成标准化FMEA报告与DVP设计验证计划
2. 智能实现DFMEA向PFMEA信息传递（失效原因→PFMEA失效模式、失效后果及严重度、特殊特性）
3. 成果同步至特性库，支持知识复用与追溯

• 作坊：AI辅助FMEA报告生成+DFMEA与PFMEA信息传递实操（验证成果规范性与传递有效性）

第九章 AI-FMEA额外核心能力实操

• AI评审：

1. 合理性检查：验证结构、功能、SOD评价逻辑一致性
2. 完整性检查：定位未完成分析的功能与失效，防止遗漏
3. 成熟度评估：基于历史数据与行业最佳实践提出改进建议

• AI知识库应用：专业知识库查询、实时解答FMEA实操疑问
• 工作坊：如何建立自己的AI-FMEA机器人

第十章 总结与案例复盘

• AI-FMEA全流程落地关键要点（数据准备、模型训练）
• 无刷电机AI-FMEA完整案例复盘（从基础数据导入到成果输出全流程）