การ วิเคราะห์ ความ เป็น ไป ได้ ใน เอฟ เมีย: วิธี ใช้ ความ เป็น กลาง, ความ ไม่ แน่นอน, และ การ ตรวจ สอบ
การวิเคราะห์แบบคุณภาพในโหมดความล้มเหลว และผลวิเคราะห์ (FMEA) เกี่ยวข้องกับการกําหนดค่าตัวเลขให้เป็นค่าที่อาจเกิดความล้มเหลวในโหมดประเมินระดับความเสี่ยงของมัน โพรเซสนี้จะช่วยประเมินค่าความเสี่ยงของมันได้โดยเพิ่มระดับความแรงความแรงสูง ความเป็นไปได้ของการเกิดขึ้น และการตรวจสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเข้าใจวิธีการใช้ เมทริกเหล่านี้ทําให้กระบวนการตัดสินใจในการจัดการความเสี่ยงเพิ่มขึ้น
การ เข้าใจ ความ เป็น กลาง, การ รักษา โรค, และ การ ตรวจ
ความไม่สงบจะวัดผลกระทบต่อความล้มเหลวของระบบหรือโพรเซส โดยจะปรับระดับจาก 1 (รุนแรงที่สุด) เป็น 10 (รุนแรงที่สุด) การตรวจสอบระบุว่ามีโอกาสเกิดความล้มเหลวขึ้น นอกจากนี้ยังเพิ่มอัตราตัวเลขด้วย การตรวจสอบวัดความน่าเป็นไปได้ในการระบุความล้มเหลวก่อนที่จะไปถึงลูกค้า
กําลังคํานวณค่าระดับความสําคัญของความเสี่ยง (RPN)
เลขค่าความเสี่ยง (RPN) ถูกคํานวณโดยการคูณตัววัด 3 ตัว: RPN = Serverity ax Occurence ignize graphion. ค่านี้จะช่วยระบุได้ว่าโหมดความล้มเหลวใดต้องการการให้ความสนใจทันที RPNs สูงกว่า แสดงให้เห็นว่ามีความเสี่ยงสูงที่ต้องการกลยุทธ์การลดความ เสี่ยงในการลดความอ้วน
การ ใช้ เครื่อง วัด ความ เป็น กลาง อย่าง มี ประสิทธิภาพ
เพื่อใช้หน่วยความจําเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ ทีมควรกําหนดระดับความชื่นชอบที่ชัดเจนของแต่ละปัจจัย การทบทวนและการปรับปรุงตามปกติ เพื่อให้แน่ใจว่าเรตติ้งนี้สะท้อนถึงเงื่อนไขของโพรเซสปัจจุบัน การจัดอันดับความล้มเหลวตาม RPN อนุญาตให้มีการปรับปรุงและการจัดอันดับเป้าหมายได้
ผล ประโยชน์ จาก การ วิเคราะห์ ความ หลาก หลาย ใน เอฟ เม เอ
- ให้การประเมินความเสี่ยงตามวัตถุประสงค์
- ช่วย ให้ การ แก้ไข ความ เข้าใจ ถูก ต้อง
- เพิ่มความละเอียดการตัดสินใจ
- รองรับการปรับปรุงโพรเซสอย่างต่อเนื่อง