1、潜在失效模式与效应分析是否帮我们有效进行失效预防？

举个栗子，小刚上班时间是早上9:00，然而小刚实际上班打卡时间是9:05。上班迟到是我们不愿意看到的结果，我们给这样的结果就取名为失效。

为了第二天不迟到，小刚将闹钟时间提前了5分钟。为了防止不愿看到的结果所做的事情就是失效预防啦~

2、潜在失效模式与效应分析是否帮我们实现知识、技术积累沉淀？

小刚第一天迟到后，分析了迟到原因：起床洗漱收拾要30分钟，从家步行到地铁站要15分钟，地铁10分钟，从地铁站到公司要5分钟，如果想要准时到公司就要8:00起床，考虑到小刚的起床困难户属性，闹钟时间需要定在7:50左右。

这个过程中，小刚分析了早上各项任务的时间，也了解了自己闹钟时间和实际起床时间的gap。这就是有效的知识和经验沉淀，下次小刚需要提前到公司或制定自己到其他地点的时间，这就是有效参考啦。

3、明确标准后，如何实现潜在失效模式与效应分析应用？

试想下，小刚迟到5分钟会造成什么样的后果？是被老板批评还是扣50块呢？

我们对这个后果进行1-10的评分，这就是我们在FMEA中用到的严重度（S）。我们可以假设被老板批评会让小刚很沮丧影响当天上班状态，严重度定义为5；直接扣钱可能不仅影响情绪还造成了经济损失，严重度可以定义为7。

等等，小刚迟到造成的后果和影响是一定会发生的吗？发生的概率如何呢？假设小刚公司严格实行打卡制度，公司会按打卡时间自动扣钱，但是老板不一定每天都会在办公室出现。

我们将影响发生的概率进行定义并进行同样的1-10的评分，就有了我们在FMEA中用到的发生度（O）。打卡是每天必须要做的，除非打卡机故障，因此我们可以将被扣钱的发生度定义为9；而被老板骂的发生度定义为3。

小刚因为上班迟到而被扣钱，这件事情小刚自己知不知道呢？假设小刚公司打卡机不显示打卡时间，小刚要知道自己是否迟到就需要看自己的手表或者手机时间，要知道是不是因为迟到被扣钱要到月底或者下个月发工资才知道。

所以，根据失效后果发现的难易程度，就有了FMEA中的探测度（D），我们把小刚发现迟到和发现被扣钱的探测度用1-10来评分，那么，小刚发现迟到的探测度就是2，发现被扣钱的探测度就可以定义为6. 探测度还有更深入的功能，就是探测失效模式的原因。

小刚发现自己迟到了，能发现或探测迟到的原因吗？如洗脸漱口耽误时间了？步行慢了？地铁误点了？……探测失效模式容易，探测原因较难，但如能直接探测原因，更有利于改进。

我们再将上面提到的S/O/D相乘，就有了被称为风险系数的RPN，就能全面对某失效（小刚上班迟到）进行评估和预防！