FMEA（Failure Mode and Effects Analysis，故障模式与影响分析）作为风险识别与预防的重要工具，广泛应用于制造、汽车、医疗、电子等多个行业。在实际执行中，传统的FMEA填表法虽然方法明确、操作简便，但在实际操作过程中，也暴露出不少常见问题。这些问题若得不到及时优化与解决，可能直接影响到风险识别的完整性与FMEA结果的准确性。

本文将深入解析FMEA填表法中最常见的9个问题，并提供相应的改进建议，以帮助企业更高效地实施FMEA风险分析。

一、失效模式填写不全

在FMEA填表过程中，若团队仅凭经验或过往案例列出失效模式，极易遗漏一些潜在的故障风险。这种不全面的识别，会导致部分风险未被发现，从而影响后续控制措施的制定。

改进建议：建议结合功能结构分析（例如功能树、系统边界图）进行系统化分解，辅助使用鱼骨图、头脑风暴等工具拓展思路，全面挖掘潜在的失效模式。

二、过度依赖经验与直觉

传统FMEA填表往往依赖参与人员的主观判断，这种方法缺乏系统支撑，容易因经验差异而产生理解偏差。关键失效可能因此被低估或忽视。

改进建议：引入标准化的分析工具和过往数据支撑，结合团队协作、跨部门参与，可减少主观偏差带来的风险漏判。

三、失效模式、影响与原因混淆

在FMEA表格中，失效模式（Failure Mode）、失效后果（Effect）与失效原因（Cause）应清晰区分。但实际填表时，三者常被混用，导致逻辑链条断裂，进而影响问题追踪的准确性。

改进建议：加强FMEA培训，统一术语与逻辑结构，必要时可引用AIAG&VDA手册中的标准定义，提高分析的严谨性。

四、失效原因分析不深入

在FMEA中，仅仅列出表面原因（如“操作失误”、“零件不良”）是远远不够的，必须深入探究背后的根本原因，否则风险控制将无法有效落地。

改进建议：应用“5 Why分析法”或“根本原因分析（RCA）”工具，挖掘更深层的系统性问题，有助于制定更具针对性的控制措施。

五、S、O、D打分标准模糊

SOD分别代表严重度（Severity）、发生频度（Occurrence）和探测度（Detection）。若缺乏统一打分标准或解释不清，团队成员容易按个人理解打分，导致评分偏差大，影响风险优先级数（RPN）计算的可靠性。

改进建议：制定企业内部SOD评分指南，最好通过实际案例演练，使团队建立统一的风险感知标准。

六、过度依赖RPN作为唯一风险指标

RPN虽能快速反映某个风险项的优先级，但它并不能代表所有风险等级。例如，一个严重度极高但发生频率低的失效模式，RPN可能并不高，但其潜在危害却不容忽视。

改进建议：应综合考虑S、O、D各自权重，特别对S评分高的项目，即便RPN不高，也需予以重点关注和处理。新版AIAG&VDA FMEA已建议采用“动作优先级（AP）”取代RPN作为评判依据。

七、分析流程缺乏系统性

在没有清晰步骤指引的情况下，FMEA往往呈现“填表式”作业模式，缺少逻辑推进，导致分析表面化、形式化，难以形成闭环改进。

改进建议：采用AIAG&VDA提出的七步法，从定义范围、结构分析、功能分析、失效分析，到风险评估和优化建议，构建系统化FMEA流程。

八、团队协作不足，沟通困难

FMEA本应是跨部门协同工作的过程，如设计、工艺、质量、制造等。但实际中，常出现团队间信息不共享、观点不统一等问题，严重影响分析效率和质量。

改进建议：构建协同机制，设定专职FMEA主持人，推动各方有效沟通，建立基于数据和事实的共识。

九、数据管理和安全性问题

使用传统Excel表格进行FMEA填报虽方便，但在版本管理、权限控制、数据安全等方面存在隐患，容易出现信息丢失或混乱。

改进建议：可考虑引入专用FMEA管理软件，实现版本控制、权限划分、云端存储等功能，提升数据可追溯性与安全性。

FMEA填表法在实际应用中虽然直观易懂，但若忽视常见问题的纠正与流程优化，将大大降低其在风险识别与控制中的效能。随着AIAG&VDA新版FMEA方法的推广，企业应顺势更新思维，逐步向系统化、结构化、数字化的FMEA分析模式转型，从而提升整体质量管理水平和产品可靠性。