一、FMEA基础概念与背景知识

FMEA即失效模式和后果分析（Failure Mode and Effects Analysis），这是上海FMEA培训首先会涉及的重要内容。在培训中，学员会了解到FMEA的定义，它是一种用于识别系统、产品或过程中潜在的故障模式，评估其严重程度、发生频率和检测难度，进而采取预防措施的分析方法。

从背景来看，其发展历史悠久，最初是为了在航天工程研制中进行风险管理，如今在汽车制造业等众多领域都成为质量体系要求的一部分，例如在从QS9000与VDA6.1到TS16949再到IATF16949的汽车行业质量体系演变过程中，FMEA一直占据重要地位。FMEA的目标在于预防故障的发生，提高产品和过程的可靠性，但它也存在局限性，比如在分析复杂系统时可能面临数据获取困难等问题。

另外，学员还会学习到FMEA在公司内部的整合情况，包括它与其他任务和工具之间的关系，像FMEA与过程控制计划等工具配合使用可以提升产品和过程的可靠性，并且要掌握FMEA和其它文件之间的相互关联。同时，不同类型的FMEA如设计FMEA（DFMEA）、过程FMEA（PFMEA）和系统FMEA（SFMEA）的概念也会被详细阐述，它们分别在产品设计、制造过程以及整个系统层面发挥着故障分析和预防的作用。

二、新版FMEA的更新内容

上海的FMEA培训必然会强调新版FMEA的相关内容。例如AIAG - VDA版FMEA的背景，这是两大巨头联合推出的新版FMEA，带来了一系列更新的标准和流程，以适应复杂多变的生产环境。

其中的更新点包括FMEA七步法，这是一个系统的分析步骤，有助于更有条理地进行FMEA工作。FMEA表单格式也有变化，这种格式的改变可能涉及到填写内容、布局等方面，目的是更清晰准确地记录分析结果。重要度评价和发生频次评价也是新版的变化点，这有助于更精准地评估故障模式的影响程度和发生的可能性，从而为制定更有效的预防和修正措施提供依据。

三、DFMEA相关内容

DFMEA（设计失效模式和后果分析）是FMEA培训中的重点部分。在DFMEA的执行方面，首先是项目规划及准备阶段，明确这一阶段的目的对于整个DFMEA的成功实施至关重要。

学员要学会通过界限图（如方块图/界限图），正确界定DFMEA的范围，这就像是给DFMEA的分析工作划定一个边界，确保在合理的范围内进行分析，避免范围过大或过小导致分析不准确。同时，应用结构图（如接触矩阵图），分析零件与零件之间在物体、能量、信息、物质形态方面的交互作用，这有助于深入理解产品设计中各个部件之间的关系，从而更好地发现潜在的故障模式。

此外，还会通过界面、接口建立P图（产品功能图），分析产品的功能和失效，揭露导致产品不可靠的原因。例如在分析电子产品时，通过P图可以清晰地看到各个功能模块之间的接口关系，当某个接口出现问题时，就能迅速定位可能产生的失效模式以及对产品整体功能的影响。

四、PFMEA相关内容

PFMEA（过程失效模式和后果分析）同样是培训的关键内容。PFMEA是以工序为分析对象的，过程流程图在PFMEA中起着关键作用，它描述的是工序之间的关系。如果把工序拆分的过细，在分析失效模式时可能会抓不住重点；反之，拆分过于粗糙则容易漏掉细节，所以要做好PFMEA过程流程图。

在填写PFMEA中的失效模式时，除了要写期望达到的要求，还要写不希望发生的问题，像产品表面不得有划伤、颗粒等。学员要理解小组成员达成一致理解的重要性，否则PFMEA可能会失效。同时，要掌握PFMEA有效实施的基本方法，如七步法等，并且要了解结合实际项目的AIAG&VDA PFMEA的实施以及后应用和动态管理。

五、FMEA的工具和技术

上海FMEA培训还会介绍在FMEA过程中使用的常见工具和技术。例如故障树分析（FTA），这是一种自上而下的分析方法，通过构建故障树，从系统的故障事件出发，逐步分析导致故障的原因，以逻辑门的形式展现各事件之间的因果关系。

失效模式特征和影响分析（FMEDA）也是重要工具，它可以更详细地分析失效模式的特征以及对系统的影响。还有赛局分析、5W1H分析等工具，5W1H分析从“What（是什么）、Why（为什么）、Who（谁）、When（何时）、Where（何处）、How（如何）”这几个方面对过程进行提问，有助于全面地识别潜在的失效模式。

六、FMEA实施案例分析

培训中会通过实际案例展示如何应用FMEA进行故障分析与风险管理。在实际案例中，学员可以看到在不同行业、不同产品或过程中的FMEA具体应用情况。

例如在汽车零部件制造过程中，通过FMEA识别出某个零部件在加工过程中可能出现的尺寸偏差问题，通过评估其严重程度为较高等级，发生频率中等，检测难度较大，于是制定了相应的预防措施，如改进加工工艺参数、增加检测频次等。同时，在案例中也会讨论实施FMEA的具体挑战和解决方法，像数据收集困难、小组成员意见不一致等挑战，以及如何通过加强沟通、完善数据管理等方法来解决这些问题。