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運用FMEA-MSR 於故障模式分析及改善–以黑鷹直升機發動機金屬屑偵測為例

為了解決86妥善率的問題，作者黃盟泰 這樣論述：

在撰寫這篇論文的同時，塞考斯基（Sikorsky）公司於2月5日首度成功試飛無人黑鷹直升機；根據市場研究公司 Canalys 在2月14 日發布的報告顯示，2021 年全球電動車 (EV) 的銷售量已達到 650 萬輛；以色列航太工業有限公司(Israel Aerospace Industries, IAI)與機器學習應用程式公司Matrix日前共同簽署合作協議，提供人工智慧、機器學習和大數據解決方案，與隸屬於IAI的衛星、太空、國防、飛彈等系統整合，運用AI於未來戰場上。這意謂著”無人”的產品正在這個年代廣泛充斥著；人工智慧產品雖尚未成熟，但我們確實生活在這轉型的時代。龐大複雜的電子元件、

監控系統，並不是那麼穩定，在執行飛機修護時也常遇到這些問題，而這有大部分是未發現故障(No Fault Found)的狀況。陸航有著先進的直升機，但針對大數據的收集與分析、系統監控與預測等等的知識是相對不足的。參考許多文獻，發現雖有不少FMEA應用的文章，但在科技的進步下，分析工具也與時俱進，針對監控系統的故障模式效應分析，本文將首度運用2019新版FMEA手冊中的FMEA-MSR分析工具，結合本研究歸納出的故障排除七程序(Fault Elimination 7, FE7)與技術書刊的故障排除程序，嘗試降低NFF造成的影響，並為航空保修建立更具說服力的故障排除程序與研析作法。