主题：关于FMEA分析软件和质量问题管理软件的交流与出海请教（一） -- 来路

谢谢大家花和通宝的肯定，我就接着继续说了哈😁

2019年我们再接再厉，年底又签下一家整车企业。但是紧接着的2020年，因为疫情迅速爆发和各种管控措施，让大家措手不及，各种出差拜访和交流都停顿下来。后半年才逐渐又开始更多的交流和拜访，也签下了汽车供应链的一些一级和二级供应商，但是整车厂没有什么突破。2021和2022是订单爆发的两年，传统整车企业和新势力都陆续签下好几家，而且还成功签下工程机械行业两家头部企业，同时家电行业、通讯行业和半导体行业也有头部企业导入我们的FMEA系统，这时我们的知名度已经从汽车行业出圈了，成为这个领域大家公认的领头羊。

与此同时，我们也面临着新的问题。无论是软件行业的竞争同行还是质量咨询行业合作的机构老师，都没想到这么一个小而专的领域能做到这么好的效果。于是国内同行的模仿和竞争开始兴起，有些以前合作的老师开始抄袭并把我们拉黑，我们给客户的文档开始被到处传。无论是一直做可靠性相关国外软件代理的代理商，还是深耕质量培训的咨询机构老师，都比我们有更多的人脉和信息资源，我们有一些订单在这个过程中特别遗憾的没有拿下来。不过这种模仿，虽然可以仿照我们的页面，但是他们的人员并不能完全理解我们的设计理念思路和其中的一些使用关联和逻辑。他们接到了订单也做的很不顺，甚至有家公司虽然中了某家整车企业的FMEA软件系统标的，但是那家整车企业却要另招一个标，让我们去给他们做FMEA实施辅导。这是另一种对我们能力的认可。软件可以模仿，但是知识的理解和运用能力是代替不了的。我们通过短短几年的努力，已经形成了从需求调研、产品规划、开发、测试，到实施和咨询的完整的团队，并且通过内部培训和具体项目磨炼，积累了丰富的FMEA实践理论。这种知识积累厚度和团队人才培养的厚度，是其他靠模仿来跟随的公司所不具备的。于是2023年我们在历经5年的交流，以及客户多次对比选择之后，又标志性的签下了新能源汽车行业的领军整车企业。

2022年，国内知名投资公司在做了几轮充分的市场调研之后，充分肯定了我们在这个小而专的领域里远远领先的做到了行业第一的成绩，并对我们进一步的在汽车、机械、通讯、家电、航空航天、半导体等行业进行拓展寄于了厚望，牵头进行了注资投资。我们在拿到投资以后，进一步补实加强了人才队伍，在前期开发的基础上，对早就有心去做的拓展功能模块进行了规划，延续了我们不断进取的节奏。整体回顾来看，从2019年我们发布V5.0版本以后，我们又在2020年开发完成FMEA-MSR(FMEA for Monitoring and System Response 监控及系统响应FMEA)模块和已发问题经验库模块，并发布V6.0版本。2021年我们结合自己的思考，在业内首先开发实现了MFMEA（Machinery Failure Mode and Effects Analysis，设备潜在失效模式及后果分析）模块，发布了V7.0版本，并申请了相应的专利。2022年发布了FMEA Master V8.0版本，包含了新开发的FMEDA（Failure Modes Effects and Diagnostic Analysis，故障模式影响和诊断分析）模块和FTA（Fault Tree Analysis, 故障树分析）模块。

这里我们稍微展开一下2020年开发完成的已发问题经验模块与2022年的FMEDA和FTA模块。FMEA的全称是叫做失效模式和影响分析，是一种在产品设计定型和生产之前，通过结构（DFMEA）/过程（PFMEA）分析、功能/特性分析、失效分析、风险分析和优化分析，来确定潜在失效模式及其原因的分析方法。它的重点在于设计定型和生产“之前”对“潜在”失效的分析，降低风险，而所有产品在设计定型和生产“之后”，仍然可能暴露出一些没能提前识别出来并有效降低的风险，这就是与“潜在”对应的实际“已发”的质量问题。从质量管控的角度来讲，如果我们既提升对“潜在”失效的识别能力，又提升对“已发”问题的解决能力和管理，那不就可以把风险有效管起来，提升质量水平了嘛。这其中的已发问题，分析到最后，最终也是落到具体的分析对象或者分析对象之间的界面接口功能/特性的失效上，这就和FMEA分析对应上了。我们把这种对应理解为“闭环”，已发问题的经验可以纳入后续同类FMEA分析，规避或者减少同样问题的发生，在下一产品定型前提高风险规避能力，实现质量的螺旋上升。所以我们开发了经验模块，用以实现已发问题经验和FMEA的打通，同时也预留了数据接口，可以和客户已有的质量问题管理系统进行集成和数据打通。这也是我们在行业内首先去思考和做的事情。那么2022年我们发布的FMEDA和FTA模块，意义又在哪里？FMEA这种分析方法虽然对失效有S（Severity，严重度）、O（Occurrence，频度）、D（Detection，探测度）的打分，用以评估风险的程度，但是它无法确切回答失效发生的失效率，即单位时间内发生失效的概率。ISO 26262《道路车辆功能安全》国际标准对汽车电子电气系统的安全分析推荐了两类方法：归纳分析 （Inductive analysis）和演绎分析 （Deductive analysis）。FTA对应归纳分析，FMEA和FMEDA对应演绎分析。其中的FMEDA是在FMEA的分析思路基础上，加入底层故障的各个故障模式失效率(failure rate)和故障模式占比(failure mode distribution)、 故障模式的诊断及诊断覆盖率(Diagnostic Coverage)发展而来，并作为对电子元器件的量化随机硬件失效分析方法而为人所熟知。而FTA定量分析则被广泛运用于计算电子电器系统的随即硬件失效率是否满足硬件架构度量的评估(Evaluation of the hardware architectural metrics)、随机硬件失效导致违背安全目标的评估(Evaluation of safety goal violations due to random hardware failures)。言简意赅的来说，就是我们开发了定量分析的FMEDA和FTA，使FMEA Master系统不仅仅作为符合AIAG-VDA FMEA手册方法的系统，同时满足ISO 26262标准要求的分析能力。对于既要按照IATF 16949，又要按照ISO 26262来进行开发工作的车企来说，我们具备了这样的能力，能提供这样一个统一的平台，使相关工作更容易开展和统一管理。

技术发展日新月异，从2022年底开始，讨论最热的莫过于人工智能AI技术。我们也在Chatgpt 3.5发布以后迅速跟进，思考AI对于FMEA工作可能的帮助，并成立了专门的小组。2023年底，我们结合了AI功能的，面对中小企业和个人用户的轻量版FMEA系统，SaaS版本的FMEA Coach上线。因为SaaS版本在线服务的优势，便于调用外部大模型系统的反馈，所以我们是在FMEA Coach上先实现了AI辅助功能，从整理文件、编写FMEA、检查、优化分析结果、答疑解惑等方面，全方位辅助用户完成FMEA分析。2024年的年中，我们又面向在企业内网部署专业版本FMEA Master系统的用户，推出了AI问答、AI创作和AI评审功能，并支持部署本地大模型和本地数据知识库集成，解决了企业对内网数据和外部大数据模型交互的保密性担心，以及本地分散的多种格式文档的分散数据怎么纳入到大模型中去有效应用的问题，再进一步。