行业痛点与现状 - 传统FMEA（失效模式与影响分析）高度依赖人工，面临资料散落、跨部门会议耗时、文档厚重且易遗漏关键风险等挑战，随着产品复杂度提升，人工方式变得日益困难和昂贵 [1] - 过去引入的AI技术（如机器学习、模糊逻辑）主要优化风险值计算和排序，但对前期大量资料的阅读、理解和整理痛点帮助有限 [2] 技术发展与新机遇 - 擅长处理大量文字信息的大语言模型技术快速发展，能够高效阅读、理解并整理复杂文本，为FMEA变革带来新可能 [1][2] - 大语言模型的核心优势在于“读懂文字”，可将零散信息整理成结构化结果，通过合适的提问和训练，可成为熟悉企业内部语言的“虚拟助手” [2] 提出的解决方案：AI + FMEA框架 - 核心是将AI稳定、可控地嵌入FMEA全过程，在不削弱专业判断的前提下减轻人的负担，而非简单用AI写一张表格 [4] - 该方法论将FMEA拆解为五个步骤：系统收集信息、预处理资料、根据条件选择模型使用方式、由模型协助提取关键信息、将结果接入企业现有信息系统 [5][6] - 框架强调信息系统设计，使FMEA成为企业知识体系的一部分，让AI将分散、零散的经验转化为可持续的系统能力，从“一次性工作”升级为长期管理工具 [7] 实证验证与效果 - 研究采用公开数据（几十万条真实用户评论）来验证AI参与FMEA的实际价值，模拟了“资料多、噪声大”的典型场景 [8] - 数据处理先通过规则和模型识别具体部件并筛选负面评论以定位潜在失效线索 [8] - 结论显示，大语言模型在处理速度和问题覆盖面上具有明显优势，能短时间内从海量文字中找出大量潜在问题线索 [9] - 模型并非全对，存在与人工专家判断的差异，因此其定位是前期筛选和线索提取，最终判断和定性仍需专业人员完成，明确了人机协同的现实边界 [9] 企业落地实施关键 - 实际应用中有两种分析路径：对所有资料全面提取再筛选（覆盖面广但资源要求高），或围绕特定部件定向分析（效率高但需问题明确） [10] - 可通过分批处理、先分类再提取等方式平衡效率与成本 [11] - 用户评论等文本数据更适合发现问题线索，而非直接得出严谨工程数值，模型给出的严重度、发生频度等应视为参考建议，决策时需结合内部数据并由人员校核 [11] - 明确AI擅长在杂乱信息中发现“值得关注的信号”，但涉及关键数字和工程判断时仍需人工把关，并立足企业自身数据和标准体系，这是AI在企业中用得稳、用得久的关键 [11] 未来展望与核心方向 - 大语言模型在FMEA中价值明确，能显著提升分析速度、减少人工投入、扩大风险识别覆盖面，降低遗漏关键失效的概率 [12] - FMEA不适合完全自动化，模型应作为“前端助手”负责信息整理和线索挖掘，判断、取舍与决策必须由专家完成，清晰的人机分工是实现高效可靠的关键 [12] - 决定方法能否长期落地的关键配套因素包括：保证数据安全下的模型部署、通过定制训练让模型更理解具体产品和术语、降低模型“看似合理却不准确”的风险、在真实工业场景中持续验证有效性 [12]