基于FMEA的设备故障模式与预防措施

基于FMEA的设备故障模式与预防措施演讲人2026-01-1004/设备FMEA的实施流程与关键步骤03/FMEA的理论基础与核心原则02/引言：设备故障管理的挑战与FMEA的价值01/基于FMEA的设备故障模式与预防措施06/基于FMEA的设备故障预防措施体系构建05/设备故障模式的深度分析方法08/总结与展望：FMEA在设备管理中的未来方向07/案例分析：某汽车零部件厂焊接机器人FMEA实践目录基于FMEA的设备故障模式与预防措施01引言：设备故障管理的挑战与FMEA的价值02引言：设备故障管理的挑战与FMEA的价值在工业生产与设备运维领域，设备故障始终是制约生产效率、增加运营成本、威胁作业安全的核心风险因素。据行业统计，制造企业因设备突发故障导致的停机损失可占年度总损失的15%-30%，而关键设备的故障甚至可能引发安全事故或产品质量问题，造成不可逆的声誉与经济损失。作为一名在设备管理领域深耕十余年的从业者，我曾亲历某汽车零部件生产线因注塑机液压系统泄漏未及时预警，导致全线停机48小时，直接经济损失超200万元；也曾见证某通过系统化故障预防管理的企业，将设备综合效率（OEE）提升20%以上。这些经历让我深刻认识到：传统的“事后维修”与“定期检修”模式已难以适应现代工业对设备可靠性的高要求，而基于风险的预防性策略才是破解设备故障管理难题的关键。引言：设备故障管理的挑战与FMEA的价值失效模式与影响分析（FailureModeandEffectsAnalysis,FMEA）作为一种系统化的风险预防工具，起源于20世纪60年代的航天工业，如今已在汽车、电子、机械制造等行业广泛应用。其核心逻辑在于“未雨绸缪”——通过跨团队协作，对设备潜在的故障模式进行前瞻性识别，分析其产生原因与潜在影响，并采取针对性措施降低风险。本文将以设备管理实践者的视角，从FMEA的理论基础、实施流程、故障模式分析方法、预防措施构建到案例应用，系统阐述如何基于FMEA实现设备故障模式的精准管控与有效预防，为同行提供一套可落地、可复制的方法论体系。FMEA的理论基础与核心原则031FMEA的定义与分类FMEA是一种“预防性”的风险评估方法，旨在产品设计或制造流程早期，识别潜在的失效模式，评估其风险优先级，并制定改进措施以降低失效发生概率或减轻其影响。在设备管理领域，我们通常关注的是过程FMEA（ProcessFMEA,PFMEA）与设备FMEA（EquipmentFMEA,EFMEA）：前者聚焦设备操作与维护流程中的失效风险，后者则直接针对设备本身的设计、制造与运行环节。两者的核心目标一致，即通过“预防思维”避免设备故障的发生。2FMEA的核心原则有效的FMEA实践需遵循三大核心原则：-跨团队协作原则：FMEA绝非设备部门的“独角戏”，需整合生产、维护、工艺、质量等多部门人员的专业知识。例如，操作人员能提供设备日常运行中的细微异常反馈，工艺专家可分析故障对产品质量的关联影响，而维护工程师则具备故障诊断与措施落地的实操经验。-数据驱动原则：FMEA的分析基础需源于历史数据（如故障维修记录、MTBF/MTTR数据）、现场观察与专家经验，而非主观臆断。例如，某数控机床的“主轴异响”故障模式，需基于过去6个月的维修记录统计其发生频率（O值），并结合振动监测数据判断其严重度（S值）。2FMEA的核心原则-持续改进原则：FMEA不是“一次性”的分析文档，而是动态迭代的管理工具。随着设备运行时间增长、工艺参数调整或维护策略优化，需定期更新FMEA分析表，重新评估风险优先级（如RPN值），确保预防措施的有效性。3FMEA的核心价值：从“被动响应”到“主动预防”传统设备管理多依赖“故障后维修”，导致“救火式”运维频发，不仅成本高昂，还可能因紧急抢修引发次生风险。而FMEA的价值在于将设备管理重心前移，通过“故障模式识别—原因分析—风险评估—措施制定”的闭环流程，实现“防患于未然”。例如，在设备采购阶段引入EFMEA，可提前规避设计缺陷；在设备运行阶段应用PFMEA，可优化维护策略，将故障消灭在萌芽状态。设备FMEA的实施流程与关键步骤04设备FMEA的实施流程与关键步骤完整的设备FMEA实施流程可分为“准备阶段—功能分析—故障模式分析—影响与原因分析—风险评估—措施制定与验证—结果固化”七个步骤，每个步骤均需严谨的逻辑支撑与跨团队协作。1准备阶段：明确范围与组建团队-界定分析范围：根据设备的关键程度（如是否为瓶颈设备、故障是否影响安全或质量）、历史故障率等，确定FMEA的分析对象。例如，某汽车厂优先对“焊接机器人”“冲压机”等关键设备开展FMEA，而对辅助设备（如空压机）采用简化分析。-组建跨职能团队：团队需至少包含设备工程师（主导分析）、维护工程师（提供故障历史）、生产操作员（反馈运行状态）、质量工程师（关联质量影响）、工艺工程师（分析工艺参数关联性）及采购代表（备件供应保障）。团队规模以5-8人为宜，确保专业覆盖性与沟通效率。-收集基础资料：整理设备技术手册、历史维修记录（含故障现象、原因、处理措施、停机时间）、MTBF（平均无故障时间）、MTTR（平均修复时间）、备件消耗数据等，为后续分析提供数据支撑。1232功能分析：明确设备的核心功能与要求功能分析是FMEA的“起点”，需清晰定义设备“应做什么”而非“能做什么”。具体需从“功能要求”“功能规范”“失效标准”三个维度展开：-功能要求：用动词+名词明确设备的核心功能，如“注塑机应实现塑料熔融注射”“数控车床应完成零件外圆车削”。-功能规范：量化功能参数，如“注射压力误差≤±5MPa”“车削圆度公差≤0.01mm”。-失效标准：明确功能偏离的判定条件，如“注射压力波动超过±10%视为失效”“圆度超差0.02mm视为失效”。案例：某包装厂“贴标机”的功能分析如下：|功能编号|功能要求|功能规范|失效标准|2功能分析：明确设备的核心功能与要求|----------|----------------|------------------------|------------------------------||F1|实现标签精准定位|标签定位误差≤±0.5mm|定位误差＞0.5mm||F2|提供稳定的标签输送|输送速度50±2mm/s|速度波动＞5mm/s或卡纸||F3|完成标签粘贴|粘贴牢固度≥5N/cm²|粘贴后标签翘起率＞1%|3故障模式分析：识别“可能如何失效”故障模式是指设备未能实现功能要求的具体表现形式，需基于功能分析结果，结合历史故障、专家经验与头脑风暴进行穷举。识别方法包括：-历史数据复盘：分析过去1-3年的故障维修记录，提取重复发生的故障模式，如“轴承磨损”“液压泄漏”“传感器误触发”等。-物理边界分析：从设备结构（机械部件、电气元件、液压系统等）拆解潜在故障点，如“电机绕组短路”“导轨卡滞”“PLC程序逻辑错误”。-故障树分析（FTA）：以“设备停机”为顶事件，逐层向下分解中间事件与基本事件，辅助识别故障模式。注意事项：故障模式描述需具体、可观测，避免使用“设备异常”“系统故障”等模糊词汇。例如，将“设备无法启动”细化为“电机通电后无响应”“伺服驱动器报过载故障”“控制电源电压异常”等。4影响分析：评估故障的“后果有多严重”故障影响是指故障模式发生后，对设备本身、生产、质量、安全、成本等方面造成的后果，需从“局部影响”“系统影响”“最终影响”三个层级展开：-局部影响：故障对设备自身功能的影响，如“轴承磨损→主轴异响→加工精度下降”。-系统影响：故障对生产系统的影响，如“精度下降→产品废品率上升→生产线停机调整”。-最终影响：故障对企业运营的综合影响，如“废品率上升→材料浪费成本增加→客户投诉影响品牌声誉”。严重度（Severity,S）是评估影响严重程度的量化指标，取值1-10分，分值越高影响越严重。行业标准参考如下：|S值|影响程度描述|示例（注塑机）|4影响分析：评估故障的“后果有多严重”1|------|----------------------------------|------------------------------------|2|1-3|轻微影响，对生产无显著干扰|标签轻微褶皱，不影响使用，无需返工|3|4-6|中等影响，需停机调整，局部返工|注射量偏差导致产品毛刺，需停机调试|4|7-9|严重影响，导致生产线停机，报废|液压系统泄漏导致模具卡死，停机＞4小时|5|10|灾难性影响，引发安全事故或法规违规|锁模机构失效导致模具飞出，造成人员伤亡|5原因分析：挖掘故障的“根源在哪里”故障原因是指导致故障模式发生的根本因素，需区分“直接原因”与“根本原因”，并通过“5Why分析法”或“鱼骨图”追溯至管理流程、设计缺陷或人为因素等深层原因。常见原因类型包括：01-设计原因：材料选型不当（如选用普通轴承用于高负荷工况）、结构设计缺陷（如散热不足导致电机过热）、公差配合不合理（如齿轮模数mismatch）。02-制造原因：加工精度不达标（如导轨平行度超差）、装配错误（如轴承预紧力过大）、元器件质量缺陷（如传感器批次性故障）。03-运维原因：润滑不足（如未按周期加注grease）、维护不当（如错误拆装导致部件损坏）、操作失误（如超负荷运行）、环境因素（如粉尘导致限位器卡滞）。045原因分析：挖掘故障的“根源在哪里”发生率（Occurrence,O）是评估原因发生概率的量化指标，取值1-10分，需基于历史数据或行业经验判断。例如，某设备“润滑不足”故障每月发生1-2次，O值可评为4分（偶尔发生）；若“传感器误触发”每季度发生3次以上，O值可评为7分（经常发生）。6当前控制措施与探测度评估0504020301当前控制措施是指企业已实施的、用于预防故障发生或探测故障存在的手段，分为“预防控制”（防止原因出现）与“探测控制”（在故障发生后、造成影响前发现）。例如：-预防控制：定期更换易损件（如每2000小时更换液压油）、操作人员培训（持证上岗）、防错设计（如设备互锁装置，未到位无法启动）。-探测控制：状态监测（如振动分析仪监测轴承健康）、在线检测（如视觉系统检测产品尺寸）、定期点检（如每日检查液压管路密封性）。探测度（Detection,D）是评估现有控制措施对故障原因/模式的探测能力的量化指标，取值1-10分，分值越高表示探测能力越弱（越难被发现）。例如：-D=1-2：通过防错设计或自动预警系统，几乎100%可探测（如电机过载保护自动断电）。6当前控制措施与探测度评估-D=3-5：通过在线监测或自动化检测，90%以上可探测（如PLC实时监控压力参数并报警）。-D=7-10：依赖人工目视检查或定期拆解检查，探测能力低于50%（如肉眼观察轴承磨损）。7风险优先级评估与措施制定风险优先级数（RiskPriorityNumber,RPN）是衡量故障模式风险大小的综合指标，计算公式为：RPN=S×O×D。企业通常根据RPN值确定改进优先级，如RPN≥100或单项S≥9的故障模式需立即采取措施。案例：某贴标机“标签定位误差＞0.5mm”故障模式的RPN评估：|故障模式|原因|当前控制措施|S|O|D|RPN||------------------|----------------------|----------------------------|---|---|---|-----||标签定位误差超标|传感器表面粉尘堆积|每日目视检查传感器清洁度|6|7|8|336|7风险优先级评估与措施制定|标签定位误差超标|标签输送辊磨损|每月检查输送辊磨损情况|6|5|6|180||标签定位误差超标|定位伺服电机参数漂移|每季度校准电机参数|7|3|4|84|针对RPN最高的“传感器粉尘堆积”，需制定改进措施：将“每日目视检查”升级为“压缩空气自动清洁装置”（降低O值），增加“传感器脏污报警功能”（降低D值），使RPN从336降至112（S=6,O=3,D=6）。8措施实施与效果验证措施制定后，需明确责任人与完成时间，并通过PDCA循环验证有效性：-计划（Plan）：制定措施实施计划，如“2024年Q3前完成压缩空气清洁装置安装，由设备部李工负责，预算2万元”。-执行（Do）：按计划实施措施，同步记录实施过程中的问题（如安装空间不足需调整管路走向）。-检查（Check）：措施实施后，跟踪3个月的故障数据，对比“传感器粉尘堆积”故障发生率（从每月3次降至0次）、探测度（从D=8降至D=2），重新计算RPN值。-行动（Act）：若措施有效，将“压缩空气自动清洁”纳入设备标准维护流程；若无效，需重新分析原因并调整措施。9FMEA结果的固化与更新FMEA分析结果需通过文档形式固化，形成《设备FMEA分析表》，并作为设备维护、操作培训、备件采购的依据。同时，FMEA不是“一成不变”的，需在以下场景触发更新：-设备改造或升级后；-发生新的故障模式或现有故障模式频率显著变化时；-生产工艺、质量要求调整后；-每年度进行系统性回顾与修订。设备故障模式的深度分析方法05设备故障模式的深度分析方法FMEA的核心在于“识别故障模式”，而精准识别需建立在科学的分析方法之上。结合设备类型（如旋转设备、液压设备、自动化生产线）与故障特性，可运用以下工具与方法提升识别深度。1基于WBS的设备结构拆解法工作分解结构（WorkBreakdownStructure,WBS）可将复杂设备拆解为“系统—子系统—部件—零件”层级，逐层分析潜在故障模式。例如，某加工中心的结构拆解与故障模式识别：|系统层级|子系统层级|部件层级|零件层级|潜在故障模式||----------------|----------------|----------------|----------------|----------------------------||主轴系统|传动子系统|主轴组件|轴承|内圈滚道点蚀、滚动体磨损|1基于WBS的设备结构拆解法STEP1STEP2STEP3|主轴系统|冷却子系统|主轴冷却管路|密封圈|冷却液泄漏、流量不足||进给系统|X轴伺服子系统|滚珠丝杠|丝杠|滚道磨损、反向间隙过大||进给系统|导轨子系统|直线导轨|滑块|导轨面划伤、润滑不良|2基于“故障树”的逆向追溯法对于复杂的系统性故障，可采用故障树分析（FTA），以“顶事件”（如“设备无法加工”）为起点，逐层向下分解中间事件与基本事件，直至找到故障的根本原因。例如，“数控车床加工尺寸超差”的故障树分析：-顶事件：加工尺寸超差2基于“故障树”的逆向追溯法-中间事件1：刀具磨损异常-基本事件1：刀具材质不匹配-基本事件3：冷却液浓度不足-中间事件2：机床定位误差-基本事件4：丝杠反向间隙过大-基本事件5：光栅尺脏污-基本事件6：伺服电机参数漂移-中间事件3：工件装夹偏移-基本事件7：卡盘夹紧力不足-基本事件8：定位块磨损-基本事件2：切削参数过大（进给速度过高）2基于“故障树”的逆向追溯法-中间事件1：刀具磨损异常通过故障树，可清晰定位导致顶事件的所有基本事件，为FMEA中的故障模式与原因分析提供全面输入。3基于“数据挖掘”的模式识别法随着工业互联网的发展，设备运行数据（如振动、温度、电流、压力等）的积累为故障模式识别提供了新途径。通过数据挖掘技术（如聚类分析、关联规则挖掘），可发现传统方法难以识别的潜在故障模式。例如：01-时序分析：对电机电流数据进行分析，发现“电流波动幅度增大”与“轴承磨损”存在3-5天的滞后关联，可作为早期故障模式。02-聚类分析：将1000条液压系统压力数据分为3类：正常波动类（占比85%）、缓慢爬升类（占比10%）、突降类（占比5%），其中“缓慢爬升类”对应“内泄故障”，“突降类”对应“管路破裂”。034专家经验与头脑风暴法数据与工具是基础，而专家经验是故障模式识别的“加速器”。可通过“德尔菲法”组织跨部门专家进行多轮匿名打分，结合历史案例库，识别“低概率、高影响”的罕见故障模式（如“PLC程序死机”“雷击导致控制器损坏”）。例如，某半导体厂通过专家头脑风暴，识别出“机械手真空发生器膜片老化导致抓取失效”这一易被忽视的故障模式，并提前将其纳入FMEA分析。基于FMEA的设备故障预防措施体系构建06基于FMEA的设备故障预防措施体系构建FMEA的最终目标是“降低风险”，而预防措施是连接“分析”与“结果”的关键。有效的预防措施需针对故障原因与风险等级，从“设计优化、维护策略、人员管理、备件保障”四个维度构建体系化方案。1针对高RPN故障的“精准干预”策略根据FMEA的RPN值，将故障分为“高风险（RPN≥100）”“中风险（50≤RPN＜100）”“低风险（RPN＜50）”三级，采取差异化干预策略：1针对高RPN故障的“精准干预”策略1.1高风险故障：“根除+冗余”双管齐下高风险故障需采取“彻底消除原因+增加冗余防护”的组合措施，确保风险降至可接受水平（RPN＜100）。例如，某空压机“高温停机”故障（RPN=144，S=8,O=6,D=3）：-根除措施：将原冷却器散热面积增加20%，降低工作温度（O值从6降至3）；升级智能温控系统，实现温度实时调节与报警。-冗余措施：增加备用冷却泵，当主冷却泵故障时自动切换；安装温度传感器双备份，避免单点失效。措施实施后，RPN降至72（S=8,O=2,D=4.5，取整为5），风险显著降低。1针对高RPN故障的“精准干预”策略1.2中风险故障：“优化+监控”动态控制中风险故障可通过“优化现有控制+加强状态监控”实现风险可控。例如，某注塑机“锁模力不足”故障（RPN=90，S=6,O=5,D=3）：-优化措施：将机械锁模机构升级为液压-伺服复合锁模，提高锁模力稳定性（O值从5降至3）；优化模具安装流程，减少人为误差（D值从3降至2）。-监控措施：增加锁模力在线监测系统，实时显示锁模力曲线并设置预警阈值（当锁模力低于设定值90%时报警）。1针对高RPN故障的“精准干预”策略1.3低风险故障：“标准化+常态化”维持010203低风险故障只需通过“标准化流程+常态化点检”维持即可，避免过度投入资源。例如，某输送带“跑偏”故障（RPN=48，S=4,O=6,D=2）：-标准化措施：制定《输送跑偏调整作业指导书》，明确调整步骤与扭矩要求；培训操作人员掌握“一紧、二正、三试”的快速调整方法。-常态化措施：将输送带检查纳入每日开机前点检项目，记录跑偏量并趋势分析。2基于“寿命周期”的预防性维护策略FMEA需与设备寿命周期管理相结合，在不同阶段采取针对性预防措施：2基于“寿命周期”的预防性维护策略2.1设计阶段：EFMEA（设备FMEA）前置介入最终，设备投运后1年内未发生泄漏故障，避免了传统密封“每3个月更换一次”的高成本维护。-原因：“机械密封选型不当，耐腐蚀性不足”在设备采购或设计阶段，通过EFMEA规避“先天不足”的问题。例如，某化工厂在选择反应釜时，通过EFMEA分析：-故障模式：“搅拌器密封泄漏”-措施：选用焊接金属波纹管密封，替代原橡胶密封，并增加泄漏检测传感器。2基于“寿命周期”的预防性维护策略2.2安装调试阶段：PFMEA（过程FMEA）优化流程设备安装与调试阶段易因“操作不当”“环境不适”引发故障，需通过PFMEA优化安装流程。例如，某精密加工中心安装时，通过PFMEA识别：2基于“寿命周期”的预防性维护策略-故障模式：“导轨精度不达标”-原因：“安装基础水平度误差＞0.05mm/1000mm”-措施：制定《设备安装精度检查表》，采用激光干涉仪复核基础水平度，确保安装精度符合要求。2基于“寿命周期”的预防性维护策略2.3运行阶段：CBM（状态监测）与FMEA动态联动设备运行阶段，需结合FMEA分析结果，实施“状态监测（CBM）”，实现“按需维护”。例如，某风电齿轮箱通过FMEA识别“轴承点蚀”为高风险故障，措施包括：-安装在线振动监测系统，实时采集轴承振动数据；-采用油液分析技术，定期检测润滑油中的金属颗粒含量；-建立“健康指数模型”，当指数低于阈值时触发维护预警，避免定期更换造成的资源浪费。3人员能力与组织管理的保障措施FMEA的落地离不开“人”的支撑，需通过能力培训、责任考核与文化建设，构建“全员参与”的预防体系：3人员能力与组织管理的保障措施3.1分层分类的FMEA技能培训01-管理层：培训FMEA的战略价值，如“降低故障率可提升OEE、减少库存成本”，推动资源投入。03-操作维护层：培训“故障现象识别”“点检要点”“措施执行”，确保一线人员能发现异常、落实措施。02-工程师层：培训FMEA工具方法（如RPN计算、5Why分析、故障树），提升分析能力。3人员能力与组织管理的保障措施3.2将FMEA纳入绩效考核1243建立FMEA激励机制，如：-对主动识别故障模式并提出改进建议的员工给予奖励；-将FMEA措施的完成率与有效性纳入设备部门KPI，与绩效奖金挂钩；-定期开展“FMEA优秀案例评选”，分享成功经验。12343人员能力与组织管理的保障措施3.3构建“经验传承”的知识库通过数字化平台（如CMMS系统）积累FMEA知识，形成：01-专家经验库（邀请退休工程师录制故障诊断视频，分享“隐性知识”）。04-故障模式案例库（含故障现象、原因、措施、效果）；02-典型故障分析模板（如“轴承故障分析模板”“液压系统泄漏分析模板”）；034数字化工具赋能FMEA的实践路径随着工业4.0的推进，数字化工具可显著提升FMEA的效率与准确性：4数字化工具赋能FMEA的实践路径4.1FMEA软件平台应用1采用专业的FMEA管理软件（如SiemensFMEA、RiskFMEA），实现：2-协同编辑：多部门人员在线实时更新FMEA分析表，避免版本混乱；4-可视化展示：通过风险矩阵图、故障树拓扑图直观展示风险分布。3-自动计算：自动计算RPN值、排序风险等级，减少人工错误；4数字化工具赋能FMEA的实践路径4.2数字孪生与FMEA融合-通过实时数据对比，发现实际设备与数字孪生的偏差，触发预警。-根据模拟结果优化监测参数阈值，提前制定维护计划；-在数字孪生中模拟“轴承磨损”故障，分析其对设备振动、温度的影响规律；构建设备数字孪生模型，结合FMEA分析结果，实现“虚拟验证”与“预测预警”：CBAD案例分析：某汽车零部件厂焊接机器人FMEA实践07案例分析：某汽车零部件厂焊接机器人FMEA实践为更直观展示FMEA的应用价值，本节以某汽车零部件厂“焊接机器人”为例，还原从FMEA分析到措施落地的全流程。1项目背景该厂拥有20台焊接机器人，用于汽车底盘支架焊接，故障停机时间占生产线总停机时间的35%，主要故障模式为“焊接质量不稳定”“机器人轨迹偏差”。2023年，工厂决定通过FMEA降低故障率，提升OEE。2FMEA实施过程2.1准备阶段-分析范围：20台焊接机器人，重点分析“焊接质量不稳定”（影响产品合格率）与“机器人轨迹偏差”（导致焊偏缺陷）。-团队组建：设备部（主导）、维护部（故障历史）、生产部（操作反馈）、质量部（焊接质量数据）、机器人厂家（技术支持）。-资料收集：整理近6个月的故障记录（焊接质量不稳定故障23次，轨迹偏差故障15次）、MTBF（120小时）、焊接电流/电压参数数据。2FMEA实施过程2.2功能与故障模式分析|功能编号|功能要求|功能规范|故障模式||----------|----------------------|------------------------|--------------------------||F1|实现精确焊接轨迹|轨迹误差≤±0.1mm|轨迹偏差＞0.1mm||F2|提供稳定焊接能量|电流波动≤±2%|焊接飞溅大、焊缝气孔率高||F3|确保焊枪与工件接触|接触压力稳定在50±5N|焊枪接触压力波动＞10N|2FMEA实施过程2.3影响与原因分析（以“轨迹偏差＞0.1mm”为例）-影响分析：1-局部影响：焊接位置偏移，焊缝尺寸不达标；2-系统影响：产品返工（返工率上升5%），生产线停机调整（平均停机30分钟/次）；3-最终影响：客户投诉（月均2次），材料浪费成本增加（月均1.2万元）。4-S值评分：7分（严重影响生产效率，导致返工）。5-原因分析：6-直接原因：伺服电机编码器脏污；7-根本原因：压缩空气质量差，水分导致编码器腐蚀；8-O值评分：6分（每月发生2-3次）。92FMEA实施过程2.3影响与原因分析（以“轨迹偏差＞0.1mm”为例）-D值评分：7分（人工检查难以发现早期编码器脏污）。-预防控制：每周清洁编码器（人工操作）；-探测控制：操作人员每日目视检查机器人运行轨迹，异常时报警；-RPN值：7×6×7=294（高风险，需立即改进）。-当前控制措施：2FMEA实施过程2.4措施制定与实施针对“轨迹偏差”故障，团队制定以下措施：|序号|改进措施|目标|责任人|完成时间||------|------------------------------|--------------------|----------|------------||1|安装压缩空气干燥机，降低空气露点|从+5℃降至-20℃|