作为一种经典方法，故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis）的实用性依然备受认可。它是一种系统化的方法论，通过提前预测产品或工艺中可能发生的潜在故障（Failure），并分析该故障产生的影响（Effects）来降低风险，从而节省成本（Cost）和时间（Time）。
得益于这一特点，汽车行业的各大公司一直都在以各自的方式使用FMEA。但随着汽车产业不再局限于特定地区，而是走向全球化（Global），对国际标准（Global Standard）的需求日益凸显。因此，美国汽车工业行动集团（AIAG）与德国汽车工业协会（VDA）整合了彼此的FMEA分析方法，于2019年正式发布了“AIAG-VDA FMEA”。
<什么是AIAG-VDA FMEA？>
<AIAG-VDA FMEA官方手册>
今天，我们将介绍如何利用VWAY的AIAG-VDA FMEA和AI技术，来弥补传统分析的弱点并辅助用户，以及分析工具未来的发展方向。
1. FMEA的难题：分析人员的主观性（Subjectivity）导致数据可靠性下降 在AIAG-VDA FMEA的7步流程中，第5步“风险分析（Risk Analysis）”是基于先前导出的故障网络，评估严重度（Severity）、频度（Occurrence）和探测度（Detection），从而确定措施优先级（AP，Action Priority）的核心过程。 然而，这也是评估者主观因素介入最多的阶段。即使是相同的故障模式，根据参与评估的工程师的倾向、经验或当天的状态，对同一项目有人可能打7分，有人可能打5分，从而产生分数偏差。这种评估标准的不一致（Inconsistency）最终会降低AP结果的可靠性，并导致整个组织的风险管理标准变得模糊不清。
<针对同一故障，评估者采用各自不同的主观标准进行评估>
2. 核心应对方案：基于AI判断的客观SOD等级建议与依据展示路线图 在VisualPro未来将实现的AI功能中，为了解决这种主观性问题，我们计划提供这样一项功能：AI通过自然语言处理（NLP）技术分析已编写的故障信息，推荐最合适的SOD等级，并展示其判断依据（Rationale）。以下是待实现功能的示例：
基于语境的严重度（Severity）判断： AI会分析“故障影响（Failure Effect）”中描述文本的语气。例如，如果检测到“威胁驾驶员生命”或“违反法规”等致命关键词，将根据AIAG-VDA标准建议9~10分的严重度；对于单纯的“外观损坏”或“产生噪音”，则建议较低等级，从而确保评估的一致性。
与预防/探测措施相关联的频度（O）及探测度（D）建议： 根据工程师输入的“当前预防措施（Prevention Control）”和“探测措施（Detection Control）”水平，判断所输入措施在技术上的成熟度（例如：目视检查 vs 自动化传感器检查），并提出符合手册标准的等级建议。
通过提供判断依据（Rationale）支持决策： 并非仅仅抛出一个分数，而是将“为什么建议这个分数”的依据与手册标准进行映射展示。工程师只需参考AI的建议即可做出最终决定，从而大幅缩短评估时间，留下有据可查的数据，并使数据作为资产不断积累。
<基于语境的S、O、D判断及建议>
3. 构建无安全威胁顾虑的AI环境：On-Premise & Frontier Models VWAY根据客户的数据安全政策和需求，支持两种AI对接方式。
Frontier Model对接： 通过与最新高性能AI模型（GPT-5、Claude等）进行API对接，提供卓越性能。
内部封闭网（On-Premise）建设： 针对对数据泄露敏感的领域（国防、汽车、航空等）的客户，在客户内部服务器上部署强化安全的sLLM（Smaller Large Language Model，小型语言模型），无需与外部进行数据交换，即可在本地（Local）安全地支持AI功能。
4. 结论：安全分析的未来，与VisualPro同行 支持STPA、FMEA、FTA、TARA等多种安全分析方法的VisualPro，如今已超越单纯的“工具”，正在进化为工程师（Engineer）的“智能合作伙伴”。 让AI协助完成重复且复杂的任务，以节省时间和流程；利用由此节省下来的时间，工程师可专注于更重要的安全设计与验证工作。VWAY将为您构建最适合您数据环境、最便捷且安全的AI分析环境。
<TUV-SGS认证“支持ISO26262功能安全分析的软件 VisualPro”>
作为一种经典方法，故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis）的实用性依然备受认可。它是一种系统化的方法论，通过提前预测产品或工艺中可能发生的潜在故障（Failure），并分析该故障产生的影响（Effects）来降低风险，从而节省成本（Cost）和时间（Time）。
得益于这一特点，汽车行业的各大公司一直都在以各自的方式使用FMEA。但随着汽车产业不再局限于特定地区，而是走向全球化（Global），对国际标准（Global Standard）的需求日益凸显。因此，美国汽车工业行动集团（AIAG）与德国汽车工业协会（VDA）整合了彼此的FMEA分析方法，于2019年正式发布了“AIAG-VDA FMEA”。
<什么是AIAG-VDA FMEA？>
<AIAG-VDA FMEA官方手册>
今天，我们将介绍如何利用VWAY的AIAG-VDA FMEA和AI技术，来弥补传统分析的弱点并辅助用户，以及分析工具未来的发展方向。
1. FMEA的难题：分析人员的主观性（Subjectivity）导致数据可靠性下降 在AIAG-VDA FMEA的7步流程中，第5步“风险分析（Risk Analysis）”是基于先前导出的故障网络，评估严重度（Severity）、频度（Occurrence）和探测度（Detection），从而确定措施优先级（AP，Action Priority）的核心过程。 然而，这也是评估者主观因素介入最多的阶段。即使是相同的故障模式，根据参与评估的工程师的倾向、经验或当天的状态，对同一项目有人可能打7分，有人可能打5分，从而产生分数偏差。这种评估标准的不一致（Inconsistency）最终会降低AP结果的可靠性，并导致整个组织的风险管理标准变得模糊不清。
<针对同一故障，评估者采用各自不同的主观标准进行评估>
2. 核心应对方案：基于AI判断的客观SOD等级建议与依据展示路线图 在VisualPro未来将实现的AI功能中，为了解决这种主观性问题，我们计划提供这样一项功能：AI通过自然语言处理（NLP）技术分析已编写的故障信息，推荐最合适的SOD等级，并展示其判断依据（Rationale）。以下是待实现功能的示例：
基于语境的严重度（Severity）判断： AI会分析“故障影响（Failure Effect）”中描述文本的语气。例如，如果检测到“威胁驾驶员生命”或“违反法规”等致命关键词，将根据AIAG-VDA标准建议9~10分的严重度；对于单纯的“外观损坏”或“产生噪音”，则建议较低等级，从而确保评估的一致性。
与预防/探测措施相关联的频度（O）及探测度（D）建议： 根据工程师输入的“当前预防措施（Prevention Control）”和“探测措施（Detection Control）”水平，判断所输入措施在技术上的成熟度（例如：目视检查 vs 自动化传感器检查），并提出符合手册标准的等级建议。
通过提供判断依据（Rationale）支持决策： 并非仅仅抛出一个分数，而是将“为什么建议这个分数”的依据与手册标准进行映射展示。工程师只需参考AI的建议即可做出最终决定，从而大幅缩短评估时间，留下有据可查的数据，并使数据作为资产不断积累。
<基于语境的S、O、D判断及建议>
3. 构建无安全威胁顾虑的AI环境：On-Premise & Frontier Models VWAY根据客户的数据安全政策和需求，支持两种AI对接方式。
Frontier Model对接： 通过与最新高性能AI模型（GPT-5、Claude等）进行API对接，提供卓越性能。
内部封闭网（On-Premise）建设： 针对对数据泄露敏感的领域（国防、汽车、航空等）的客户，在客户内部服务器上部署强化安全的sLLM（Smaller Large Language Model，小型语言模型），无需与外部进行数据交换，即可在本地（Local）安全地支持AI功能。
4. 结论：安全分析的未来，与VisualPro同行 支持STPA、FMEA、FTA、TARA等多种安全分析方法的VisualPro，如今已超越单纯的“工具”，正在进化为工程师（Engineer）的“智能合作伙伴”。 让AI协助完成重复且复杂的任务，以节省时间和流程；利用由此节省下来的时间，工程师可专注于更重要的安全设计与验证工作。VWAY将为您构建最适合您数据环境、最便捷且安全的AI分析环境。
<TUV-SGS认证“支持ISO26262功能安全分析的软件 VisualPro”>