XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFMEA
一种基于模型的新型FMEA自动生成方法
FMEA（失效模式与影响分析）是一种分析系统各个部件可能发生的所有失效模式，并确定对系统可能产生的所有影响的方法。该方法最早在美国军工领域发展起来。FMEA作为当今可靠性领域一项重要的分析技术，既应用于软件系统，也应用于硬件系统。针对FMEA过程中如何避免人工分析的不确定性，如何应用FMEA提高分析的准确性和效率等问题，本文提出了一种基于模型的提高FMEA分析效率的新技术。该技术在对分析对象的信息提取、对分析数据的分析和管理等方面都优于以往的软件产品。因此，对发现系统流程、提高系统可靠性、减少软件产品的失效有显著的效果。
使用概率 FMEA 对安全气囊系统进行安全性分析...
故障模式和影响分析 (FMEA) 是一种推断系统或系统组件故障可能导致的系统危害的技术。传统上，FMEA 不考虑这些故障可能发生的概率。最近，通过将随机模型检查技术集成到 FMEA 流程中来解决此缺点。进一步的改进是集成了随机模型反例生成技术，我们在本文中提出了这一技术。反例通过提供哪些组件对整个系统故障贡献最大的信息，促进了潜在不安全系统的重新设计。通过将这种新颖的 FMEA 流程方法应用于我们的工业合作伙伴 TRW Automotive GmbH 提供的安全气囊系统案例研究，说明了其实用性。
Microsoft Word - MGI DMS 设计的初步 FMEA 2013 年 10 月.docx
本报告介绍了为 ITER 国际项目提供等离子体破坏缓解的候选系统的初步故障模式和影响分析 (FMEA) 结果。该候选系统是大型气体注入系统，注入氦、氖、氩和氘的混合物，以保护第一壁和/或高热通量组件免受等离子体控制丧失事件或等离子体重大扰动造成的损坏。中央联锁系统触发中断缓解系统 (DMS)，其功能是终止等离子体 (SRD，2013)。等离子体破坏缓解对于 ITER 来说是强制性的，以减少真空容器上的晕电流和涡流力，减轻热负荷并避免或减轻失控电子 (Lehnen，2011)。使用混合气体可实现氦气过去气体粒子输送率的优势以及氩气较大的辐射吸收能力 (Bakhtiari, 2011)。
文章综合供应链风险评估方法基于修改的FMEA
摘要：供应链已经迅速发展并变得更加复杂，以提高生产率，降低成本并满足需求。此外，全球化影响了复杂性和不确定性，在竞争对手之间生存下来的许多风险。今天，供应链管理变得更加困难地识别细节和控制过程。因此，对风险的认可和评估对于提供公司工作流程的连续性而不是造成巨大损失至关重要。本研究旨在通过提供风险评估来最大程度地减少可能造成的损害。为此，提出了通过文献审查和专家观点确定风险的风险评估方法。之后，利用了基于故障模式和效应分析（FMEA）的新技术。直觉模糊分析层次结构过程和加权产品在FMEA中协同使用。此外，执行了一家众所周知的快速移动消费品公司的应用程序，以验证拟议的方法。
故障类型及影响分析（FMEA）
本研究将故障模式和影响分析 (FMEA) 方法应用于一家生产工业厨房产品的公司的机械加工车间，该公司的产品系列中有数百种主要产品和数千种半成品。车间内 12 台机器上安装的可编程逻辑控制器 (PLC) 卡可实时监控机器状态、产品和生产情况。借助机器中的 PLC 卡，数据被记录在中央计算机中，并获得有关机器运行的精确数据。在研究范围内，通过放置在机器上的卡片获取数据，获得了机器的运行状态、产能使用时间、机器的工作时间、仅为卧式车床夹紧零件的等待时间、空闲等待时间、工作时间和停机时间。企业中应用FMEA方法，根据不依赖操作员获得的数据，确定最常见的错误类型，并针对RÖS值大于100的错误确定和实施预防和纠正措施。在主体研究之外，还对机械加工企业最大的成本项目——切削刀具成本进行了分析，并对未应用FMEA的2021年1月和应用FMEA的2021年2月及3月的生产成本进行了比较和评估。
使用FMEA和HYBRID AHP-PROMETHEE算法的供应链管理中的多准则决策
摘要：在当今的全球环境中，供应商选择是供应链管理做出的关键战略决策之一。供应商的选择过程涉及基于多个标准的供应商的评估，包括其核心功能，价格产品，交货时间，地理位置接近，数据收集传感器网络和相关风险。无处不在的物联网（IoT）传感器在不同级别的供应链中可能导致风险降落到供应链上游端的层面，从而使实施系统的供应商选择方法必须实现。本研究提出了一种使用混合分析层次结构过程（AHP）（AHP）的失败模式效应分析（FMEA）和供应商选择中的风险评估方法组合方法，以及用于丰富评估的偏好排名组织方法（Promethee）。FMEA用于根据一组供应商标准识别故障模式。AHP是为了确定每个标准的全球权重，Promethee用于根据最低的供应链风险来优先考虑最佳供应商。多标准决策（MCDM）方法的集成克服了传统FMEA的缺点，并提高了优先级的风险优先级数字（RPN）的精确度。提出了一个案例研究以验证组合模型。结果表明，根据公司选择的标准对供应商进行了更有效的评估，以选择低风险供应商而不是传统的FMEA方法。这项研究为多标准决策方法的应用建立了基础，以无偏向关键供应商选择标准的优先级和评估不同的供应链供应商。
整合大型语言模型以改善失败模式和效果分析（FMEA）：框架和案例研究
1。引入失败模式和效应分析（FMEA）长期以来一直是产品开发过程（PDP）的基石。它提供了一种系统的方法来识别潜在的故障模式及其效果，并有助于减轻风险。通过主动解决工程设计阶段的风险，FMEA在确保产品质量，可靠性和客户满意度中起着至关重要的作用。但是，FMEA的传统手动执行有其自身的挑战：劳动密集型过程，对人为错误的敏感性以及在全面分析复杂设计方面的难度。FMEA领域中最新的生成人工智能（AI）技术可能是对这些挑战的答案：将AI整合到FMEA过程中可以使失败模式的识别自动化，并最终启用更有效和可靠的PDP。在可用的生成AI技术中，大型语言模型（LLM）引起了人们的关注，引入了Chatgpt（Zhao等，2023）。llm系统有可能从未形式和格式的文档中提取，处理和生成有价值的数据。llms似乎与FMEA非常相关：FMEA使用非常多样化的数据集，从以前的FMEA报告和产品历史记录文件到正式的投诉和客户评论，通常需要手动处理，因此不能总是充分利用。更一般而言，基于LLMS的FMEA工具可以节省时间，减少错误并有助于开发强大的设计。但是，尽管LLM可以用于知识密集型任务，但很少或根本没有促使工程培训（例如dell'acqua等，2023），FMEA任务需要开发专用工具和数据管理。因此，在本文中提出了一个将LLM集成到FMEA过程中的框架（即过程模型和信息系统模型）以及案例研究。
Microsoft Word - 通过应用 FMEA 增强产品质量控制.docx
图 2.1 技术分析程序 (T ENG 和 H O , 1996) .............................................. 8 图 2.2 DFMEA 格式 .............................................................................. 11 图 2.3 PFMEA 格式 .............................................................................. 12 图 2.4 推荐的 DFMEA 小组 (D ALE , 1991) ...................................................... 24 图 2.5 推荐的 PFMEA 小组 (D ALE , 1991) ...................................................... 24 图 3.1 研究方法 ...................................................................................... 31 图 3.2 项目时间表 ...................................................................................... 34 图 4.1 基于现状产品的质量控制过程 ................................................ 37 图 4.2 FMEA 框架的当前绩效和需求 ...................................................... 45 图 5.1 DFMEA 和 PFMEA 之间的相互关系 ...................................................... 51 图 5.2 航空航天公司使用的 F 法兰 ...................................................................... 55 图 5.3 F 法兰制造工艺流程图 ...................................................................... 58 图 5.4 航空航天公司的集成 FMEA 框架 ............................................................. 64 图 5.5 新产品质量控制流程 ............................................................................. 65
可靠性、可用性和可维护性报告
本报告根据 OLRT RAM 计划 [3] 编制，旨在吸收和发展项目 RAM 报告 [4]、[5]、[61、[7]、[8] 中提出的零件数量可靠性预测与 FMEA 建模 FMEA 建模 [11)、[12)、[131、[14)、[15)、[16]，以得出铁路级 RAM 分析，预测服务可用性性能、扰动水平，并可作为未来开发和优化维护策略的先兆。
使用 SFMEA 对小型...进行实验安全分析
摘要—软件故障模式和影响分析 (SFMEA) 是一种系统安全分析技术，广泛应用于航空航天、汽车和其他安全关键型系统。FMEA 方法难以识别和分析由接口或功能之间的动态逻辑信息（例如软件-硬件交互）引起的故障模式。为了直观地假设模块故障对系统的影响，已经提出了许多方法。这项工作通过对安全关键型嵌入式控制系统进行实验来解决 SFMEA 的使用问题。本文介绍的工作提供了一个通用示例，说明了 SFMEA 应用于几乎没有或根本没有硬件保护的基于微处理器的计算机控制系统。本文展示了功能 FMEA、接口 FMEA 和详细软件 FMEA 在安全关键型软件系统中的应用。通过 SFMEA 方法，解决了硬件故障和软件故障。安全分析揭示了几个设计缺陷和物理故障，并提出了修改建议。本文还表明，如果在软件开发生命周期的正确阶段正确实施 SFMEA，则需求、设计和代码审查将更加有效。它还可以识别由软件导致的单点故障。本文介绍的工作可以推广并应用于任何安全关键嵌入式领域的设计师未来使用