FMEA 與 AI 視覺，加強製造業風險管理

By Sursha Wu

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。

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FMEA 是什麼？

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）失效模式與效應分析，是一種用來產品或系統在設計、製造、測試和使用過程中可能出現的問題，也就是失效模式，並分析與評估這些失效對系統的影響程度，確定並排序優先處理的失效模式。

• 失效模式 Failure Mode：指某些事物可能產生潛在的或實際會影響客戶的錯誤或缺陷。
• 效應分析 Effect Analysis：指研究這些失效的後果。

例如，一家電動機車製造廠執行製程 FMEA 時發現，油管鎖附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。

方法是：引入 AI 視覺管理生產過程。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異常，協助找出和分析失效的成因。

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

使用 FMEA 的主要目的

• • 評估失效因素

• • 建立預防機制

• • 降低異常頻率

執行 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

 

FMEA 的五大流程：1.識別可能的失效模式 2.分析失效造成的影響 3.瞭解其發生原因 4.評估解方，判斷風險高低與處理優先順序 5.制定並執行改善措施，持續驗證成效

AI 視覺加強的 FMEA

AI 視覺技術能有效輔助管理人員執行 FMEA，尤其在識別失效原因與制定並落實改進措施這兩個關鍵階段，補足傳統管理方式中長期缺乏的現場資訊。

識別失效原因

透過導入 AI 視覺，系統能持續蒐集產線影像，即時偵測生產流程中的異常行為，並自動記錄異常發生的時間、工站與問題類型，同步整合至作業管理平台。

管理人員只需回放告警工站的影像，即可快速還原當下狀況，判斷該工站是否符合放行條件，大幅提升失效原因判斷的準確性與效率。

AI 視覺即時識別生產流程問題，讓失效原因不再依賴猜測。

制定與實施改進措施

針對優先處理的失效模式，管理人員可設計並執行對應的改善方案。AI 視覺能持續監控作業員是否確實依照新版 SOP 操作，協助管理者在改善過程中即時驗證：

新的作業方法是否真正排除了原本的失效模式，並有效提升製程與品質的穩定性。

AI 視覺讓改善不只「做了」，而是「被驗證」。

在實務上，許多失效模式僅靠人工巡檢或事後抽查，往往難以在產線上即時且穩定地被檢出。

對於嚴重程度高、風險影響大的失效模式，理想的做法，是透過 AI 視覺在第一時間攔截異常製程，將問題消弭在造成品質損失之前。

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。

車廠在產線上導入 AI 視覺，自動辨識有問題的生產步驟，並詳實紀錄於 HOP 人因作業平台（Human Operation Platform）並通知管理人員，工班班長可以回溯發生問題的影像，即時抓出影響產品品質的失效原因，提出解決辦法，更有效排除失效模式，達成良率 100% 的目標。

👉繼續閱讀：智慧電動車廠導入 AI 視覺，增強 FMEA 流程

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

如果您正在尋求更高效、更精準的品質管理方法，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。

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