相似風險推薦
由零件、功能及製程找出歷史 FMEA 與問題。
AI＋PLM USE CASE 16 · RISK ENGINEERING
FMEA 風險分析與改善建議
AI 從相似產品、歷史失效、客訴、維修及測試紀錄，提出候選失效模式、原因、控制方式與改善措施。
用企業經驗輔助風險辨識
AI 只提供具來源的建議，不替代跨功能團隊評分、判定及核准。
控制措施建議
推薦曾採用的預防、偵測及測試方法。
變更觸發更新
設計或製程變更時提示需重評的風險項目。
人機協作的 FMEA 流程
來源、採用、拒絕與評分決策都回寫至 PLM。
- 01定義範圍取得功能、BOM、製程及變更。
- 02檢索經驗比對失效、客訴及測試知識。
- 03產生候選提出原因、影響與控制建議。
- 04團隊評審完成評分、措施及責任分派。
BUSINESS VALUE
預期效益
適合汽車、設備、電子與安全關鍵產品。
- 縮短 FMEA 準備時間
- 降低風險遺漏
- 提升跨專案經驗重用
- 強化變更後風險控制
以一個成熟產品 FMEA 試行
比較 AI 建議與既有團隊評審成果。