1、潜在失效模式与效应分析是否帮我们**进行失效预防?
举个栗子,小芳上班时间是早上9:00,然而小芳实际上班打卡时间是9:05。上班迟到是我们不愿意看到的结果,我们给这样的结果就取名为失效。
为了第二天不迟到,小芳将闹钟时间提前了5分钟。为了防止不愿看到的结果所做的事情就是失效预防啦~
2、潜在失效模式与效应分析是否帮我们实现知识、技术积累沉淀?
小芳**天迟到后,分析了迟到原因:起床洗漱收拾要30分钟,从家步行到地铁站要15分钟,地铁10分钟,从地铁站到公司要5分钟,如果想要准时到公司就要8:00起床,考虑到小芳的起床困难户属性,闹钟时间需要定在7:50左右。
这个过程中,小芳分析了早上各项任务的时间,也了解了自己闹钟时间和实际起床时间的gap。这就是**的知识和经验沉淀,下次小芳需要提前到公司或制定自己到其他地点的时间,这就是**参考啦。
3、明确标准后,如何实现潜在失效模式与效应分析应用?
试想下,小芳迟到5分钟会造成什么样的后果?是被老板批评还是扣50块呢?
我们对这个后果进行1-10的评分,这就是我们在FMEA中用到的严重度(S)。我们可以假设被老板批评会让小芳很沮丧影响当天上班状态,严重度定义为5;直接扣钱可能不仅影响情绪还造成了经济损失,严重度可以定义为7。
等等,小芳迟到造成的后果和影响是一定会发生的吗?发生的概率如何呢?假设小芳公司严格实行打卡制度,公司会按打卡时间自动扣钱,但是老板不一定每天都会在办公室出现。
我们将影响发生的概率进行定义并进行同样的1-10的评分,就有了我们在FMEA中用到的发生度(O)。打卡是每天必须要做的,除非打卡机故障,因此我们可以将被扣钱的发生度定义为9;而被老板骂的发生度定义为3。
小芳因为上班迟到而被扣钱,这件事情小芳自己知不知道呢?假设小芳公司打卡机不显示打卡时间,小芳要知道自己是否迟到就需要看自己的手表或者手机时间,要知道是不是因为迟到被扣钱要到月底或者下个月发工资才知道。
所以,根据失效后果发现的难易程度,就有了FMEA中的探测度(D),我们把小芳发现迟到和发现被扣钱的探测度用1-10来评分,那么,小芳发现迟到的探测度就是2,发现被扣钱的探测度就可以定义为6. 探测度还有更深入的功能,就是探测失效模式的原因。
小芳发现自己迟到了,能发现或探测迟到的原因吗?如洗脸漱口耽误时间了?步行慢了?地铁误点了?……探测失效模式容易,探测原因较难,但如能直接探测原因,更有利于改进。
我们再将上面提到的S/O/D相乘,就有了被称为风险系数的RPN,就能**对某失效(小芳上班迟到)进行评估和预防!
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