FMEA失效模式与影响分析器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
FMEA 是质量体系的必做动作，但现场常见两种痛：一是「用 Excel 手算 RPN 排顺序」， 二三十条还好，上百条就容易算错、也看不出重点；二是「算完 RPN 就结束了」， 没有帕累托排序、没有改善前后对比，措施落没落地没人追踪。
本工具把 FMEA 台账读进来，一次算出：RPN 排序、简化 AP 优先级判定、帕累托关键少数、 高风险条目详解、改善前后 RPN 降幅，并给出按「探测度优先 / 发生率优先」分层的改善路径。
输入数据格式
数据文件 fmea_items.csv，列顺序为：process、failure_mode、effect、sev、cause、occ、control、det、action、sev2、occ2、det2、owner。
示例首行：光刻-涂胶,光刻胶膜厚超差,线宽失控，批次报废,8,涂胶转速漂移,4,每班点检转速、抽检膜厚,3,转速闭环监控+每 2 小时抽检,8,2,2,王工
示例输出（真实运行结果节选）
============================================================================== FMEA 失效模式与影响分析报告 数据文件：fmea_items.csv 条目数：13 ============================================================================== 【一、总体风险概览】 ------------------------------------------------------------------------------ 风险总 RPN 值 : 1581 平均 RPN（条目均值） : 121.6 高风险(AP=H) 条目数 : 9 中风险(AP=M) 条目数 : 4 低风险(AP=L) 条目数 : 0 RPN 关键少数（累计 80%） : 前 10 条，占比 77% 改善后风险总 RPN : 441（降幅 72.1%） 【二、高风险条目排行（按 RPN 降序，取前 10）】 ------------------------------------------------------------------------------ # 工序 失效模式 S O D RPN AP 1 包装-贴标 标签错贴 8 5 5 200 H 2 CMP-研磨 碟形凹陷(Dishing) 6 6 4 144 H 3 装配-螺丝锁付 扭矩不足 9 4 4 144 H 4 扩散-氧化炉 炉温均匀性超差 7 5 4 140 H 5 刻蚀-主刻蚀 刻蚀不足(Under Etch) 9 5 3 135 H 6 仓储-发料 发错料号 8 4 4 128 M 7 工程变更 变更未彻底执行 7 6 3
1. 总体风险概览：总 RPN、平均 RPN、AP 分布、帕累托关键少数、改善后降幅 2. 高风险条目排行：按 RPN 降序前 10 条 3. 帕累托分析：逐条累计占比，标出覆盖 80% 风险的关键少数 4. 高风险条目详解：AP=H 条目的影响/原因/控制/措施/预期改善 5. 改善优先级建议：先修探测度、再修发生率，S≥9 不可降 S
· RPN = S×O×D，但不要只看 RPN：S=9、O=1、D=1 的条目 RPN 只有 9， 一旦发生却是灾难性后果，本工具的 AP 判定会把这类条目标成 H。 · 「D 高」= 问题已经在发生但抓不住，属系统性失控，必须加防错而不是加人。 · 帕累托关键少数告诉你：资源有限时该先啃哪几条。
FMEA 失效模式与影响分析器
> 半导体/制造业工程师 Python 实战工具 · 核心功能零第三方依赖
会生成哪些文件
· fmea_analyzer.py：主程序（Python 3.8+，零第三方依赖） · fmea_items.csv：示例 FMEA 台账（13 条，覆盖光刻/刻蚀/薄膜/扩散/注入/CMP/量测/湿法/设备/装配/包装/仓储/变更） · fmea_report.txt：运行后自动生成的中文分析报告 · 附赠提示词.txt：同主题 AI 提示词 1 套
运行后除控制台输出外，还会生成：fmea_items.csv、fmea_report.txt。
运行方法
python fmea_analyzer.py # 首次运行自动生成示例数据 python fmea_analyzer.py --demo # 删除示例数据重新生成
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：DATA=os.path.join(BASE, "fmea_items.csv")、REPORT=os.path.join(BASE, "fmea_report.txt")、SAMPLE=[、AP_ORDER={"H": 0, "M": 1, "L": 2}。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
脚本里的主要处理步骤
action_priority()：简化的 AIAG-VDA Action Priority 判定（H=高/M=中/L=低）。num()：取值并夹到 1~10。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 光刻-涂胶
- 光刻胶膜厚超差
- 线宽失控，批次报废
- 涂胶转速漂移
- 每班点检转速、抽检膜厚
- 转速闭环监控+每 2 小时抽检
- 刻蚀-主刻蚀
- 刻蚀不足(Under Etch)
- 残留导致短路，良率损失
- 终点检测误判
- 终点检测+抽检 CD
- 引入 OES 双通道终点检测并做 DOE 验证
- 薄膜-CVD
- 颗粒污染
- 缺陷密度上升，良率下降
- 腔体长期未湿洗
- 固定 2000 片湿洗
- 按颗粒趋势触发式湿洗
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：fmea_analyzer.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 13 列：process、failure_mode、effect、sev、cause、occ、control、det。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 一、总体风险概览、二、高风险条目排行（按 RPN 降序，取前 10）、三、帕累托分析（二八法则）、四、高风险条目详解（AP=H）、五、改善优先级建议 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
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