A mesterséges intelligencia alkalmazásai a hibamód- és hatáselemzésben: Artificial Intelligence Applications in Failure Mode and Effects Analysis

Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is a widely used methodology for identifying potential fail-ure modes and assessing their associated risks in industrial systems. However, conventional FMEA relies heavily on expert knowledge, making the process time-consuming and potentially subjective, particularly in complex industrial environments with large volumes of technical and maintenance data. Recent advances in artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) offer new opportuni-ties to support and partially automate FMEA activities. Kivonat A hibamód- és hatáselemzés (Failure Mode and Effects Analysis, FMEA) széles körben alkalmazott módszertan az ipari rendszerek lehetséges hibamódjainak azonosítására és az azokhoz kapcsolódó kockázatok értékelésére. A hagyományos FMEA jelentős mértékben támaszkodik a szakértői tudásra, ezért alkalmazása összetett ipari környezetben, nagy mennyiségű műszaki és karbantartási adat esetén időigényes és bizonyos mértékig szubjektív lehet. A mesterséges intelligencia (MI), különösen a nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM-ek) fejlődése új lehetőségeket kínál az FMEA egyes feladatainak támogatására és részleges automatizálására.