Descrizione
In questo percorso formativo, attraverso teoria, esempi pratici e applicazioni reali, i partecipanti acquisiranno una panoramica completa su come integrare efficacemente la FMEA in azienda, sfruttando al meglio anche le potenzialità offerte dall’Intelligenza Artificiale (AI) e dai tool software dedicati. L’AI, infatti, grazie alla sua capacità di analizzare velocemente grandi quantità di dati e di “comprendere” i sistemi in profondità, permette di individuare con maggiore rapidità nuovi possibili modi di guasto, migliorando l’efficacia dell’analisi e la tempestività degli interventi. Questo si traduce in una FMEA più efficiente, capace di far risparmiare tempo e risorse, oltre a rafforzare la robustezza dei prodotti e dei processi. Un’occasione unica per allinearsi alle più recenti best practice, rendere la prevenzione un processo continuo e migliorare in modo tangibile l’affidabilità di prodotti e processi.
I p l u s d e l p e r c o r s o
- Un taglio aggiornato e completo, che integra gli aspetti chiave del nuovo manuale AIAGVDA,
passando dall’RPN all’Action Priority (AP) come strumento centrale di gestione del
rischio.
- Docenti con esperienza sul campo, capaci di portare esempi pratici e best practice frutto
di numerosi progetti di miglioramento e analisi FMEA in diversi contesti industriali.
- Approfondimenti sull’Intelligenza Artificiale, per capire come gli algoritmi di AI e i software
specialistici possano supportare l’identificazione dei modi di guasto, l’elaborazione dei dati e
l’adozione di piani di azione mirati.
- Esercitazioni concrete e discussione di casi reali per un apprendimento immediatamente
spendibile.
O b i e t t i v i
- Comprendere i fondamenti della FMEA (Failure Mode and Effects Analysis), con particolare
attenzione alla struttura in 7 step del manuale AIAG-VDA.
- Scoprire come gestire in modo efficace i nuovi indicatori di rischio: dall’RPN all’Action
Priority (AP), ottimizzando le priorità di intervento.
- Approfondire l’integrazione dell’AI: come gli strumenti di Intelligenza Artificiale possono
semplificare e potenziare l’analisi FMEA, supportando la fase di identificazione dei modi di
guasto, la valutazione dei rischi e la definizione di azioni correttive.
- Imparare a implementare e aggiornare la FMEA in modo continuo, sfruttando sistemi
informativi e memorie tecniche, per rendere la prevenzione un vero vantaggio competitivo.
P r o g r a m m a
Introduzione e Finalità
Descrizione della metodologia FMEA
- Origini e panoramica della Failure Mode and Effects Analysis
- Evoluzione verso il manuale AIAG-VDA (automotive e non solo)
- Obiettivi principali: prevenzione, riduzione dei costi, miglioramento continuo
- Benefici per la qualità e l’affidabilità del prodotto
- Settori industriali interessati
- Quando e perché implementare la FMEA
I riferimenti normativi: FMEA secondo il manuale AIAG-VDA
- Confronto con i riferimenti precedenti (AIAG, VDA) e con altri standard (ISO, SAE,
ecc.)
- Introduzione ai 7 Step FMEA del manuale AIAG-VDA
Tipologie di FMEA
FMEA di Progetto (Design FMEA)
- Obiettivi e focus
- Integrazione con Design for Customer, DFMA (Design for Manufacturing and
- Assembly), Design for Serviceability
- Allineamento con i 7 Step FMEA per la parte Design
FMEA di Processo (Process FMEA)
- Obiettivi e focus
- Integrazione con Process Design for OEE e Process Design for Capability
- Allineamento con i 7 Step FMEA per la parte Process
Criteri di scelta delle aree di applicazione
- Come identificare i processi/prodotti più critici (matrice di criticità e altre matrici di
selezione)
- Collegamento con la Design Review Operativa
Struttura e Componenti della FMEA
Le componenti della FMEA
- Struttura tipica del documento FMEA (AIAG-VDA)
- I clienti (considerando l’intero ciclo di vita del prodotto)
- Criteri per l’individuazione del modo di guasto
- Definizione e identificazione dei “modi di guasto”
- Cenni sulla Failure Tree Analysis (FTA) come supporto
- La terna di eventi Causa – Modo – Effetto di guasto
- Importanza della correlazione tra causa, modo di guasto ed effetto sul cliente finale
Il Flusso Applicativo della FMEA (7 Step del Manuale AIAG-VDA)
Le fasi (7 Step)
- Step 1: Pianificazione e definizione del progetto/ambito
- Step 2: Analisi di struttura
- Step 3: Analisi di funzione
- Step 4: Analisi di malfunzionamento
- Step 5: Analisi del rischio e ottimizzazione
- Step 6: Raccolta e documentazione dei risultati
- Step 7: Aggiornamento della FMEA
Probabilità (Occurrence)
- Definizione e criteri di valutazione (in linea con le tabelle AIAG-VDA)
- Esempi pratici
Gravità (Severity)
- Definizione e criteri di valutazione (in linea con le tabelle AIAG-VDA)
- Esempi pratici
Rilevabilità (Detection)
- Definizione e criteri di valutazione (in linea con le tabelle AIAG-VDA)
- Esempi pratici
Action Priority (AP) e RPN
La nuova valutazione dei rischi basata sull’Action Priority (AP)
- Concetto di AP secondo il manuale AIAG-VDA
- Vantaggi rispetto alla semplice lettura del RPN (più focalizzato sulle azioni e sulle
priorità)
Il ruolo dell’RPN
- RPN come indice “relativo” di rischio di un progetto o processo
- Possibile monitoraggio dell’andamento di RPN nel tempo per valutare l’efficacia delle
azioni
- Mantenimento dell’RPN come indicatore storico o trend, ma focalizzazione sull’AP
per la decisione di intervento
Esempi di calcolo AP e confronto con RPN
- Griglie di valutazione e tabelle di riferimento AIAG-VDA
- Casi studio pratici
Valutazione del Rischio e Azioni Correttive
Valutazione iniziale del rischio complessivo
- Approcci per la stima del rischio totale (AP e/o RPN)
- Identificazione delle priorità d’intervento (Action Priority)
Stima del rischio atteso a seguito delle azioni migliorative
- Rivalutazione della probabilità, gravità, rilevabilità e dei relativi punteggi
- Action Priority post-azione (AP dopo interventi correttivi)
- Importanza del follow-up e del miglioramento continuo
Scelta del Livello di Dettaglio
FMEA di Sistema e FMEA di Componente
- Definizione e differenze
- Quando scegliere l’una o l’altra
FMEA di Fase o di Operazione
- Dettaglio operativo e aree di applicazione
- Collegamento con la Lean Production e l’ottimizzazione dei processi
- Criteri di Aggiornamento e Sistema Informativo
Criteri di aggiornamento
- Quando aggiornare la FMEA (nuovi dati, reclami, modifiche di prodotto/processo)
- Approccio “vivo” alla FMEA: le FMEA non sono statiche, ma da rivedere e aggiornare
Costantemente
Il sistema informativo e Memoria Tecnica
- Strumenti per la condivisione delle conoscenze e la collaborazione (database,
software dedicati)
- Creazione di una base dati storica (lessons learned)
Responsabilità e Organizzazione
- Ruoli coinvolti (team FMEA, leader, specialisti di processo, di prodotto e di qualità)
- Pianificazione e definizione delle tempistiche
- Buone pratiche di collaborazione e comunicazione
- Integrare la FMEA nel Sistema Qualità aziendale
Utilizzo dell’AI e di Tool Dedicati nello Sviluppo della FMEA
Panoramica sulle potenzialità dell’AI nella FMEA
- Come l’AI può supportare l’identificazione dei modi di guasto e delle cause
- Analisi predittiva di dati storici per identificare pattern ricorrenti di guasto
- Supporto nella definizione delle priorità di intervento (anche in ottica AP)
Principali funzionalità dei tool software per la FMEA
- Automazione del calcolo di Occurrence, Severity, Detection e generazione dell’Action
Priority
- Integrazione con sistemi ERP/MES e banche dati tecniche
- Tracciabilità e versionamento delle FMEA
Approfondimenti e Conclusioni
- Ulteriori matrici e metodi di analisi del rischio (HACCP, HAZOP, ecc.)
- Declinazioni specifiche in settori normati (automotive, medicale, aerospaziale)
- Esempi reali di successo e fallimento
- Lezioni apprese e fattori critici
- Evoluzione della FMEA con tecnologie digitali e AI
- Spunti per la formazione continua e l’aggiornamento del personale
A c h i è r i v o l t o
Tecnici di progettazione, Responsabili Ufficio Tecnico e Direttori Tecnici, Product Manager e Responsabili Qualità di progettazione, Responsabili di produzione, Process Engineer e Project Manager.
Chiunque desideri approfondire la metodologia FMEA secondo il manuale AIAG-VDA e
sfruttare l’AI nella gestione del rischio
