今年6月17日9時22分，我國神舟十二號載人飛船發射成功，並於當日下午15時54分，採用自主快速交會對接模式成功對接於天和核心艙前向埠，三名航天員入住天宮號空間站。6月29日，中國共產黨成立100週年之際，3名航天員聶海勝、劉伯明、湯洪波送來祝福：“祝偉大的中國共產黨生日快樂！”7月4日14時57分，經過約7小時的出艙活動，神舟十二號航天員乘組密切協同，圓滿完成出艙活動期間全部既定任務。全國人民歡欣鼓舞！
作為大國神器，神舟十二號一次性成功搞定了所有既定的任務。眾所周知，載人航天作為最複雜的任務，對可靠性要求巨高無比，任何一方面的疏忽都可能導致任務的失敗，神舟飛船的任何一點故障都可能導致高昂的損失。
為了確保神舟載人飛船的安全和可靠性，有一種技術與之密切相關，
那就是被稱之為“FMEA”的“潛在失效模式及其後果分析”。
航天科技集團五院神舟飛船總設計師賈世錦介紹，“我們對整船所有的裝置可能出現的故障，應該說都進行了一個分析和梳理。
針對每個識別出來的可能發生的故障現象，我們
都制定了相應的故障預案，而且故障預案我們都在地面做了一個充分的驗證。我們預案都有幾百種。”總設計師所說的
故障預案就是以FMEA技術為主的分析方式
，其中包含了從飛行、對接、停靠、返回等各個階段的失效模式和對策分析。比如，在飛行階段，如果火箭出現失火、爆炸或其他意外故障，神舟飛船在其上部逃逸塔的幫助下，可以迅速將航天員帶離危險區。並依託降落傘實現安全著陸，就像戰鬥機在遇到緊急重大危險情況時，飛行員可以被應急彈射出去一樣。
FMEA在神州號飛船甚至整個航天領域中都廣為應用，在神舟飛船的各個子系統中也都有具體應用。在一篇關於神舟七號的科技論文《神七任務載人航天發射場主要技術管理與創新》專門提到，“
根據以可靠性為中心的維修理論,應用失效模式及其後果分析(FMEA)方法確定關鍵裝置，透過邏輯決斷分析和檢修檢測週期計算確定維修策略,按照維修策略有針對性地開展預防性維修和改進性維修,維修完成後進行維修質量評估和任務可靠性評估,同時對任務實施全過程進行持續風險管理,確保發射場地面設施裝置穩定可靠。”並說明在神舟七號飛行任務準備與實施過程中，就應用綜合維修保障技術進行91項預防性維修。實施了廠房吊車控制系統和吊車制動器、臍帶塔電纜擺杆支座、火箭推進劑加註系統流量計等改進性維修專案,評審確定了223項風險控制專案，有效地提高了發射場設施裝置的可靠性和安全性。
經過多年的發展，FMEA在各個環節上提供了相應的方法來實現以預防為主的可靠性。在設計環節，當設計概念形成之時或之前就開始使用，並且在產品開發各階段中不斷完善，實現產品全方面的可靠性預防措施。
在製造過程，FMEA用來提升生產製造中的可靠性，為過程控制提供了良好的基礎。
FMEA，全稱是潛在失效模式及其後果分析，也有稱為潛在故障模式及其影響分析的，它是為了預防失效產生，通常是在生產製造之前預先想好各種可能發生失效的地方，並提前做好相應的預案來防止失效的發生。20世紀50年代，美軍在研發和生產戰鬥機時，由於油壓裝置的可靠度不高導致失事頻繁，造成機毀人亡現象嚴重。為了解決這類問題而首先提出 FMEA的概念，並利用該概念對飛機作業系統進行失效分析。此後FMEA概念為美國航天局NASA所接受，廣泛應用於航天領域。並在後續的幾十年裡，FMEA的應用擴散到全部的製造業領域，成為確保產品質量和生產製造可靠性的關鍵技術之一。
傳統FMEA使用過程的痛點
FMEA是知識生產、知識沉澱和知識應用的完整過程，往往包含複雜的物理、化學、機械、電子電氣、材料、工藝及管理制度等研究方面，同時涉及產品的需求分析、設計、生產、運營等各個環節，從而導致對失效分析工程師的經驗和技能要求非常高，目前在工業製造業中主要面臨著如下問題：1.人才流動導致企業知識和經驗的流失，所積澱的知識減少或遺失，導致競爭力減弱。2.失效分析和FMEA製作對工程師的知識要求兼具廣度和深度，專業人才稀缺，培養時間長。3.高度依賴工程師過往的經驗，主觀性強，分析效果良莠不齊。4.閱讀三類文件耗費時間多，工作週期長，成本和損失都巨大；部門、產線之間割裂導致經驗重用少，問題不斷重複發生。
達觀智慧製造知識圖譜平臺助力製造業智慧應用FMEA
1.利用FMEA實現失效與故障的智慧歸因分析輸入失效或故障的描述資訊，系統會自動理解並抽取出關鍵資訊，並從知識圖譜中提取出與失效現象相匹配的子圖，實現失效原因的定位，給出相應的解決方法和改善措施。同時支援追溯每一個失效原因、解決方法和改善措施的知識來源，在需要時得以獲取原始資料進行細節審查和可信度鑑別。
整個過程採用領先的自然語言理解、知識推理、圖語義匹配和資訊檢索等技術，實現高效、全面的失效智慧分析。
2、FMEA失效模式自動發現與輔助製作採用前沿的知識圖譜推理、深度學習、遷移學習和主動學習等技術，從各類專業的文件中，包括失效分析報告、論文、裝置手冊等，智慧發現新知識，包括：
智慧發現新知識，實現FMEA製作的智慧化，提升裝置、工藝和產品的質量和可靠性，為數字化和智慧化工廠賦能。
“中國製造2025”，對於推動中國製造由大變強，使中國製造包含更多中國創造因素，更多依靠中國裝備、依託中國品牌，促進經濟保持中高速增長、向中高階水平邁進，具有重要意義。智慧製造是大勢所趨，從國家戰略、行業競爭、企業變革、技術條件等不同維度都可以看出。然而上述生產過程中面臨的問題一直困擾著整個製造行業，同時他們非常關注透過新技術的應用來提升效率，提升在產品研發、質量控制、生產製造過程的競爭力。正如臺積電跟中興國際所使用的機器裝置、原材料等一樣，但他們
對先進製程的把握卻是不一樣的，從而導致了生產中的不同的“良率”。這裡面就是製造和生產過程中的“領域知識和專家經驗”的差距。
知識圖譜最核心的關注點就是知識以及知識的應用，這正是知識圖譜賦能智慧製造的關鍵所在，也是能夠在未來極大的提升製造業智慧化水平的關鍵途徑之一。如果能
結合行業知識，以知識和技術為基礎，把生產製造過程跟虛擬系統或其他技術融合，來實現製造過程的感知、決策、執行和演化的過程，那麼上述問題就迎刃而解。
針對工業製造質量體系的特點，將失效知識的沉澱、加工、連線、融合和追溯融入到知識圖譜平臺中，形成對質量體系過程中的失效分析報告FA、失效分析樹FTA以及FMEA等知識和經驗的達觀失效模式知識圖譜平臺也閃亮登場。
這個圖總結了知識圖譜賦能智慧製造的全貌。首先是工業製造業非常需要沉澱和傳承知識，比如可以將生產線裡的經驗總結出來並沉澱到圖譜裡來，這樣就可以幫助不那麼資深的人解決問題。並且當有人離職，這些經驗也將留存下來，為接任者提供幫助，這正是知識的傳承。在賦能智慧製造中，有非常多場景都是知識圖譜可以實現的。這裡面有一個非常重要的點是
“融入業務”，在落地過程中，非常強調融入業務，在儘量不改變現有的工作流程來實現知識圖譜和AI的賦能。在此之外，還有就是
賦能過程中的可解釋性和可運營性。可解釋性就是指不能只告訴使用者怎麼做，還要告訴他整個流程是什麼，並且在利用知識圖譜分析問題時，把分析過程也展現出來。
可運營性則是因為資料、經驗和知識是會演變的。比如一條產線的機器升級後，其知識和經驗跟舊機器是有差別的，如何將這些不同經驗在知識圖譜中及時更新是非常重要的，這就是可運營性的關鍵。
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