PFMEA（Process Failure Mode and Effects Analysis，过程失效模式及影响分析）是一种常用的质量管理工具，旨在识别潜在的生产过程失效模式及其影响，并制定相应的改进措施。

然而，传统的PFMEA方法面临一系列挑战：

1.数据孤岛：涉及多个数据源，难以整合和分析。

2.复杂性高：故障的原因和影响关系复杂，人工分析时容易遗漏关键因素，且分析耗时长。

3.人工依赖强：传统PFMEA依赖经验分析，效率低且容易出错。

极昆仑智能过程失效分析应用通过结合知识图谱、机器学习、大模型等先进的AI技术，实现了自动化的故障分析、风险评估以及改进措施推荐，显著提升了分析效率，促进工艺改进。

关键技术

1.知识图谱

构建过程失效分析知识图谱，并提供交互式图谱可视化功能，支持用户动态查询和编辑，轻松查询失效原因、解决措施等。

2.自然语言处理（NLP）

利用NLP技术分析工艺流程数据和文档，自动提取出关键的失效模式、原因和影响，帮助用户快速理解和分析复杂的工艺/流程数据。

3.因果推理

结合知识图谱与大模型，进行因果推理，自动推断失效模式与影响之间的关系，给出精确的分析结果和改进措施，减少人工干预和错误。

产品应用

以下以压铸件的PFMEA数据为例，展示PFMEA知识图谱构建、智能PFMEA应用两个功能。

1.构建压铸件PFMEA知识图谱

基于部件、工艺流程等非结构化数据、结构化数据，构建部件、失效模式、原因及影响之间的知识图谱。

2. 智能PFMEA应用

1) 查失效原因

2) 查失效原因及改善措施

3) 查失效后果及RPN数据

4) 查过程/步骤所有失效模式及RPN值

5)  查失效后果及改进措施

行业应用

1. 汽车制造

帮助汽车制造商识别安全气囊展开和停车传感器等部件的高风险故障，避免大规模召回，提升车辆的安全性能。

2.制造业

智能PFMEA帮助制造业减少工艺故障，有效提升产品质量。

3. 卫生保健

有效减少设施电源故障、MRI机器故障等故障，保障医疗设备的高效运转，提升医疗服务的安全性和质量。

4.航空航天

帮助识别飞机制造和维护过程中潜在的失效模式，尤其在发动机、电子系统和结构材料等高风险部件。它能有效减少故障发生率，提升飞行安全性。

5. 化工行业

分析生产过程中的设备失效模式和化学反应问题，减少化学泄漏和设备故障，提升生产效率和安全性。

6. 能源行业

分析电力、天然气、石油等关键设备的失效模式，提前识别故障风险，采取预防措施，确保设备的可靠运行，降低维护成本，保障能源生产的连续性。

结语

极昆仑工艺故障分析创新性地应用知识图谱、机器学习、大模型等先进技术，突破了传统PFMEA的局限性，实现了故障分析和风险评估的自动化，极大提高了分析效率和准确性。为企业流程优化与质量控制提供了强有力的技术支撑，开启了工艺故障分析的新篇章。