当大语言模型走进 FMEA

在很多企业里，FMEA 被反复强调"非常重要"，但真正做起来，却往往让人望而生畏：资料散落在设计 文件、投诉记录、会议纪要和历史报告中，需要反复翻阅；跨部门会议一轮又一轮，耗时耗力；表格写 得越来越厚，却依然难免遗漏关键风险，不同人员给出的结论还常常不一致。随着产品复杂度不断提 高、文本资料成倍增长，单纯依靠人工完成 FMEA，正在变得越来越困难、也越来越昂贵。 与此同时，一类擅长处理大量文字信息的新型AI 技术正快速发展，能够高效阅读、理解并整理复杂文 本。这促使人们开始重新思考：FMEA 是否一定要靠大量人力"硬做"？能否让 AI 承担繁重的资料整理 与初步分析工作，由专家把精力集中在判断、取舍和决策上，让 FMEA 在保证专业性的同时，更高 效、更全面？本文正是围绕这一现实痛点，探讨一种更可行的方向。 从"全靠人"到"人机协同"，FMEA 还缺哪一步？ 回顾 FMEA 的发展历程可以发现，这并不是一个新概念。早在航空航天和军工领域，人们就开始用 FMEA 来提前识别风险、避免灾难性后果。后来，各种行业标准陆续出现，把这套方法推广到更广泛 的制造场景中。但无论标准如何演进，FMEA 的核心做法始终没有发生 ...