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Die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) ist eine prospektive Zuverlässigkeitsanalysetechnik, die in einer Vielzahl von Branchen verwendet wird, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Systemen, Produkten, Prozessen und Dienstleistungen zu verbessern. Die herkömmliche FMEA-Methode wurde jedoch wegen ihrer inhärenten Nachteile kritisiert, die die Effektivität und Anwendung einschränken. In diesem Papier wird ein neuartiges integriertes FMEA-Modell auf der Grundlage der Cloud-Modell-Theorie und der hierarchischen Technik für die Präferenzreihenfolge nach Ähnlichkeit zur idealen Lösung (TOPSIS) entwickelt, um das Risiko von Fehlermodi zu bewerten und zu ranken. Zunächst werden die individuellen linguistischen Bewertungen der Fehlermodi in normale Wolken umgewandelt. Dann werden die Gewichtungen der FMEA-Teammitglieder basierend auf den subjektiven Gewichtungsinformationen berechnet. Schließlich wird die Risikopriorität der Fehlermodi mit Hilfe der hierarchischen Cloud-TOPSIS bestimmt. Die neu vorgeschlagene FMEA-Methode kombiniert die Vorteile des Cloud-Modells im Umgang mit Unsicherheit und Zufälligkeit linguistischer Bewertungen sowie die Vorzüge der hierarchischen TOPSIS zur Lösung komplexer Entscheidungsprobleme. Zwei empirische Beispiele zur Veranschaulichung der Machbarkeit und Wirksamkeit der vorgeschlagenen FMEA werden zusammen mit einem Vergleich zu bestehenden Methoden präsentiert.
Liu et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.