FMEA 與 AI 視覺，加強製造業風險管理

3 October 2024

前言

FMEA （Failure mode and effects analysis, FMEA）失效模式與效應分析是製造業中一種常用的風險管理工具。隨著製造產線的日益複雜，FMEA 在減少生產缺陷、提高產品品質和縮短故障診斷時間方面越來越重要。

然而，傳統的 FMEA 方法依賴於人工檢查和經驗來解讀數據，導致分析效率和準確性受限。

面對這些挑戰，導入 AI 視覺是一個有效的方式。

（👉點擊直達段落）為什麼選擇 AI 視覺技術來提升 FMEA？

在接下來的內容中，我們將介紹 AI 視覺如何協助 FMEA 發揮最大價值 ，協助企業提升製程品管與風險控制。

趨勢閱讀：電動車的智慧製造困境

FMEA 是什麼？

FMEA 失效模式與效應分析，是一種系統性方法，用來偵測產品在設計、製造等過程中可能出現的問題，也就是失效模式，並評估這些失效對系統的影響程度，確定並排序優先處理順序。

失效模式 Failure Mode：

潛在或實際會影響客戶的錯誤或缺陷。

效應分析 Effect Analysis：

研究這些失效的後果。

󠀠󠀠FMEA的執行

馬上看完整成功案例：智慧電動車廠製程品管中導入 AI 視覺

一家電動機車製造廠執行 FMEA 時發現，『油管鎖付工站失效』會導致在車輛行駛過程中動力中斷。不僅影響車輛的正常運行，更可能對駕駛者的安全構成威脅。為了應對這個風險，品管團隊提出了一系列改進措施。

AI 視覺可以加快問題被發現的時間，提升 FMEA 效率

為了有效排除失效風險，的方法是：，廠內引入 AI 視覺技術紀錄生產過程。鏡頭會記錄下生產中的問題，並通知管理人員，提供足夠的資訊，讓他們了解產線發生了什麼問題。

（👉點擊直達段落）電動車製造如何排除關鍵失效模式？

FMEA 主要目的

• • 評估失效因素

• • 建立預防機制

• • 降低異常頻率

fmea 的核心是在產品設計或生產流程的早期階段，預先發現可能的問題，並針對潛在風險採取相應的預防措施，避免不良品流入市場，造成難以估計的補救成本與品牌形象損失。

FMEA 的五大流程

 

AI 視覺技術能協助管理人員更有效地執行 fmea。

特別在識別失效原因和實施改進措施接段上，能夠補足許多缺漏的資訊。

即時識別失效原因：

導入 AI 視覺能即時檢測出有問題的生產流程，將問題發生的時間、工站、問題紀錄於作業平台中。管理人員只要透過回放告警站點的生產影像，就能直接看見異常發生當下的狀況。

󠀠制定與實施改進措施：

針對優先處理的失效模式，管理者會設計改進方案並執行。AI 視覺能確保作業員確實執行新的作業流程 SOP ，管理人員能在追蹤改進製程時，可確認新的作業方法是否能真正排除失效模式。

電動車製造導入 AI 視覺── RPN 大幅改善，不良率歸零

 

全台市占率第一的電動車製造商，致力於打造高度智慧化的車體組裝產線。為了確保產品提供用戶最安全的騎乘體驗，管理人員對產品與產線進行 fmea 研究。

首先，管理人員找出可能的失效模式，接著根據失效影響進行風險評估 RPN 計算。以嚴重性、發生機率和檢測難度計算，確定哪些失效需要優先處理。

RPN = 嚴重度(S) x 發生度(O) x 偵測度(D)，數字越高表示越嚴重

管理人員發現：車輛無法作動、煞車油漏油導致煞車異常、行進間產生異音是最急迫需要解決的三項失效模式。影響原因在於，人工檢出效率不彰與發生度較高…繼續閱讀

助攻 FMEA 流程的最佳利器：HOP (Human Operation Platform) 人因作業平台

實務上，許多失效模式透過人工檢視的方式，很難在產線上的有效檢出。

針對於嚴重程度高的失效模式。理想的方式是透過 AI 視覺提早抓出有問題的生產流程。

如果您正在尋求更高效、更精準的品質管理方法，AI 視覺技術絕對是不可或缺的利器。

HOP 三大核心優勢助攻您的 FMEA 流程：

1. 透明產線，即時識別失效原因

AI 視覺技術即時檢測生產線上的異常，快速識別出潛在的失效原因。
無需等待人工找尋錯誤，縮短反應時間，並降低生產風險。

2. 精確數據支持，減少錯誤

AI 視覺 24/7 客觀記錄生產過程，提供完整的影像與客觀數據分析。
減少主觀偏誤風險，FMEA 的評估更加可靠。

3. 可視化平台，加速決策制定

直覺管理介面，更快、更準確地作出決策。
縮短失效問題解決的周期，提升整體生產效率。

讓 fmea 流程更上一層樓，助您搶占市場先機。

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