我们聊聊FMEA的风险分析步骤中，如何对风险的措施优先级进行排序（即如何决定哪些需要采取进一步的措施，哪一些可以暂时放一放）。误区是很多公司使用RPN值来决定，比如RPN值大于100要采取措施，RPN值大于120要采取措施。AIAG&VDA新版FMEA已经将RPN值取消。

为何要取消RPN，RPN值究竟有什么问题？

RPN的好处是，它可以作为改进前后的指标，以比较成果。

但使用RPN的缺点是：

1. 阈值给人的印象是低于阈值的值不需要改进措施。但是并没有一个阈值可以来担任此界限，认为高于该值代表风险高，需要采取进一步的措施，低于此阈值，则风险是可以接受的。虽然很多企业自己会定义规则，RPN大于100要采取进一步措施，大于80要采取进一步措施，或者大于120要采取进一步的措施。但是你问他们为什么是这个值？没有人能回答出来。这背后并没有科学的依据。

2. 应用RPN阈值，还会导致忽略高严重度而因为O,D其中一个不是特别高因此RPN不高的风险项目。比如PFMEA中的两个项目：

如果算RPN，应该对SOD(7,4,4)的项目采取措施，但是SOD为9，2，5的风险程度如何呢？如果是按照新版的AIAG&VDA FMEA，严重度9分是和法规相关，O为2代表没有采取防错使得失效起因不会产生，如果按照每千件产品/车辆的故障率来评价的O的话，那O为2代表小于等于一百万分之一，D为5代表没有使用机器化自动探测（机器连续100%监测并能锁定缺陷品），在这样的情况下，我们竟然认为风险是可以接受的。会导致不符合法规，即便发生率是1百万件当中是一件，且在制造过程没有100%的机器自动化探测来识别和锁定缺陷品，确保将缺陷品围堵在工厂内部，试问，这个风险企业是否可以承受？所以RPN值适合的是自己和自己比，比如和改进前和改进后的自己比，但不适合和别人比。

3. 定义RPN阈值，还会带来什么问题呢。我们在审核的时候经常发现，FMEA表格里进一步措施是空白的，当问及为什么时，对方的理由是我们公司定义RPN大于100才需要采取措施，现在RPN都小于100，所以不需要采取进一步的措施。你再去看他们的SOD的打分，会发现很多不符合打分规则，比如目视化检查，打3，4分。目的就是希望把RPN值都控制在公司定义的阈值范围内，这样并不需要采取措施了。这和FMEA的初衷就背道而驰了。FMEA应该持续地识别机会并不断改进设计或制造和装配过程。

那如果用RPN来决定是否需要采取进一步的措施是不合适的，应该用什么方法呢。

可以参考以下方法：

1. 使用AIAG&VDA新版FMEA中的AP(ActionPriority)措施优先级。

(AP表节选自AIAG&VDA FMEA手册）

我截取了AP表的其中一部分。它是SOD的各种组合，通过查表可得到三个措施优先级别：H(高)， M（中），L（低）其原理是评估措施优先级时，应该先看严重度，再看是否有充分的预防措施来预防失效发生，再看是否有足够的探测能力来确保缺陷不会逃逸到客户端-即先看严重度，再看发生度，再看探测度。对于严重度是9和10的，大部分措施优先级都是H(高)，可见严重度有很高的权重。严重度是9和10的，当发生度是1（即采取预防使得失效起因不会产生），D探测能力就不重要了，不管D是多少，其措施优先级都是低，当发生度是2-3时，再具体看探测能力如何，D在4以下包含4（在PFMEA中为机器自动化探测，有些公司称其为探测型的防错装置）时，措施优先级为低。

2. CA （Criticality analysis）是根据严重度和发生的可能性的综合影响，对每个潜在失效模式进行排序的方法。它允许使用非线性方法来划分风险级别，例如高（红色）、中（黄色）和低（）。下图是 S&O 风险矩阵图的示例。也可以使用 S&D 和/或 O&D 风险矩阵图。使用风险矩阵图时，由公司或客户指定R、Y和G。

在CA的基础上，GM通用汽车应用了两两嵌套的矩阵，也是我个人推荐的方法。

Step1:先是SO的矩阵图，通过查表，得到一个1，2，3的级别。

Step2 :再根据SD的矩阵图，通过查表，得到另一个1，2，3的级别。

Step3: 最后将SO,SD矩阵图上得到的级别再代入最后一个决定措施优先级的矩阵图。1代表优先级是1级，2代表中等的优先级，3代表低的优先级。

在得到了措施优先等级之后，我们如何决定采取哪些措施呢？（编者添加）

新版FMEA手册中是这样规定的：

• 优先级高（H) :
  评审和措施的最高优先级。
  团队需要识别适当的措施来改进预防和/或探测控制，或证明并记录为何当前的控制足够有效。

• 优先级中(M):
  评审和措施的中等优先级。
  团队应当识别适当的措施来改进预防和/或探测控制,或由公司自行决定,证明并记录当前的控制足够有效。

• 优先级低（L):
  评审和措施的低优先级。
  团队可以识别措施来改进预防或探测控制。

值得一提的是，即使优先级为低，也要根据实际情况来看看是否采取措施，而不是我们一般理解的那样，就不用管了。

最后，说明一下，我们只说使用RPN阈值来决定是否需采取进一步的措施是有问题的。但是不意味着RPN不能保留，RPN值作为前后的比对的一个指标，也未尝不可。

作者简介：

厉兰芳老师

•  质量领域19年工作经历，曾服务于德国汽车工业联合会质量管理中心（质量经理及培训师），福迈迪(项目经理&培训师)，GE通用电气（亚太区质量体系经理，黑带角色），德尔福（工程质量主管，工厂质量主管）以及一汽（产品设计/审核员）；

•    大学为模具设计（注塑模具冲压模具设计）；曼切斯特商学院MBA；

•    中国注册质量经理；培训认证协会(AACTP)注册培训师

•    培训辅导特色为通俗易懂，融会贯通，案例丰富，互动性强 

曾为上百家公司提供过FMEA, 8D问题解决，VDA 6.3, VDA6.5, AIAG 5大工具，德系核心工具， BIQS/QSB+等培训，服务过的公司有沃尔沃，北汽新能源，上汽大众，大陆汽车，博世，采埃孚，江淮汽车，延锋，霍尼韦尔，中航光电，德尔福，克诺尔等。

     国可工软科技有限公司（以下简称“国可”），是国内提供可靠性技术咨询和软件服务的科技创新企业，总部位于上海，在苏州、深圳、西安、大连、武汉等地设有分支机构。通过整合国内外资源，国可致力构建培训、咨询、自主研发软件、论坛为一体的可靠性技术服务生态圈，为企业提供、便捷、的可靠性整体解决方案。

    公司自主研发的FMEA、Weibull、加速寿命试验分析等软件，获得了国内数百家企业客户的认可和购买。签约企业也包含上汽集团、富士康、小康汽车、美的集团、一汽解放、能源、国电投、无锡威孚、玉柴联合动力、恒大汽车等知名企业。国可系列软件曾获得2021年工业APP和信息消费大赛总决赛“工业APP数字制造与管理专项成果转化奖”

    公司技术实力强大，创始团队有着超过20年的质量和可靠性技术服务经验，以及10年以上的工业软件研发和市场化经验，对国内市场有着深入的认知和丰富的实践经验，服务过的企业超过500家；公司90%以上的成员具备本科学历，研发团队中具备硕士以上学历的成员占比40%以上！公司已获得苏州市高新区领军人才、苏州市姑苏领军人才、科技型中小企业、江苏省民营科技企业等荣誉。

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