고장모드 영향분석 시스템 (FMEA)
AI 기반 고장모드 예측과 체계적인 위험도 평가로 제품 품질과 생산 안정성을 확보합니다.
품질관리의 혁신적 접근
잠재적 고장모드를 예측하고 분석하여 제품 설계 단계부터 생산 프로세스까지 전반적인 품질 향상을 실현합니다.
AI 기반 예측
인공지능을 활용하여 잠재적 고장모드를 예측하고 선제적인 대응 방안을 제시합니다.
위험도 평가
체계적인 위험도 평가를 통해 우선순위를 설정하고 효율적인 품질 관리를 실현합니다.
분석 자동화
FMEA 분석 프로세스를 자동화하여 정확하고 일관된 품질 관리를 제공합니다.
핵심 기능
위험 평가
- 심각도/발생도/검출도 평가
- RPN(Risk Priority Number) 산출
- 위험 우선순위 설정
- 개선 조치 추적
분석 관리
- 고장모드 DB 구축
- 원인-영향 분석
- 고장메커니즘 분석
- 개선안 도출
성과 관리
- 개선 효과 분석
- 품질 지표 모니터링
- 리스크 감소율 측정
- 투자 효율성 평가
AI 기반 고장모드 분석
인공지능을 활용한 데이터 분석으로 잠재적 고장모드를 예측하고 선제적으로 대응합니다.
AI 예측 모델
머신러닝 기반의 고장모드 예측
- 패턴 기반 고장 예측
- 실시간 이상 감지
- 예방적 조치 제안
- 신뢰성 향상
데이터 분석
빅데이터 분석을 통한 인사이트 도출
- 다차원 데이터 분석
- 상관관계 분석
- 트렌드 분석
- 개선점 자동 도출
FMEA 프로세스 관리
프로세스 표준화
FMEA 수행 프로세스 표준화
- 템플릿 기반 분석
- 워크플로우 자동화
- 체크리스트 관리
- 협업 프로세스
이력 관리
분석 및 개선 이력 추적
- 버전 관리
- 변경 이력 추적
- 문서 이력 관리
- 승인 이력 관리
시스템 연동
타 시스템과의 통합 관리
- 품질관리 시스템 연동
- 생산관리 시스템 연동
- 설비관리 시스템 연동
- 데이터 동기화