Finde die Fehlermodi, die dein Team sonst übersieht.
Eine evidenzbasierte FMEA-Intelligence-Plattform, gestützt auf peer-reviewte Fehlerliteratur statt auf Expertengedächtnis.
FMEA ist nur so gut wie das Team im Raum.
Die Methode ist solide. Die Umsetzung ist kaputt, konstruktionsbedingt.
3–6 Wochen Expertenkoordination pro Analyse
Keine frische Risikoanalyse: altes Wissen fixiert alte Lücken
S/O/D-Scores sind vollständig subjektiv, ohne externe Evidenz
Statisches Dokument, nie aktualisiert, Wissen nie wiederverwendet
Unvollständige Fehlermodi
FMEA erfasst nicht immer alle Fehlermodi vollständig. Als Top-down-Werkzeug zeigt sie vor allem große Risiken, während kritische Lücken undokumentiert bleiben.
Engineering Failure Analysis · Elsevier, 2011Subjektive, nicht reproduzierbare Bewertung
Menschliche Verzerrung dominiert S/O/D-Bewertungen bei Experten und Einsteigern. Verschiedene Teams erzeugen für dasselbe Risiko verschiedene RPN-Werte, mit falschem Eindruck von Objektivität.
Engineering Failure Analysis · Elsevier, 2012Wissen wird nicht übertragen
Das Erfassen von Fehlermodi ist arbeitsintensiv und fehleranfällig, weil Daten unvollständig sind und ein Standardvokabular fehlt. Lehren aus einem Projekt erreichen selten das nächste.
Arabian-Hoseynabadi et al. · Int. J. Electrical Power & Energy Systems, 2010Evidenzbasierte FMEA, von Grund auf.
Starte jede Analyse mit globalem Fehlerwissen, nicht mit einer leeren Zeile und einem Whiteboard.
- →Fehlermodi aus 2.800+ indexierten peer-reviewten Papers
- →Jede Empfehlung verlinkt zur Quelle für vollständige Audit-Nachverfolgbarkeit
- →Unterstützt die AIAG-VDA Action Priority (AP)-Methodik
- →Akzeptieren, bearbeiten oder ablehnen. Der Engineer behält die Kontrolle
Trent 900 Turbofan Engine
Trent 900: assembled
Von der leeren Zeile zur evidenzbasierten FMEA in Minuten.
Nach Komponente oder System suchen
Gib eine Komponente, Betriebsumgebung oder ein System ein. Risk on Radar durchsucht sofort 2.800+ indexierte Papers.
Fehlermodi mit Zitaten prüfen
Eine priorisierte Liste von Fehlermodi, Ursachen, Auswirkungen und Maßnahmen, jeweils mit Quelle verknüpft. Vollständig nachvollziehbar.
FMEA Zeile für Zeile aufbauen
Akzeptiere, bearbeite oder lehne jede Empfehlung ab. Der Engineer verantwortet jede Entscheidung. Exportieren oder direkt in der Plattform arbeiten.
Häufige Fragen.
Risk on Radar indexiert peer-reviewte Fehlerliteratur in einer strukturierten Datenbank mit Fehlermodi, Ursachen, Auswirkungen und Maßnahmen und bringt dieses Wissen in deinen FMEA-Workflow. Suche nach Komponente oder System und erhalte evidenzbasierte Vorschläge, die du akzeptieren, bearbeiten oder ablehnen kannst. Es ist ein Copilot, kein Autopilot.
Die meisten Tools (APIS IQ, Relyence, ReliaSoft) konzentrieren sich auf strukturiertes Authoring und Compliance, beginnen aber mit einer leeren Zeile. Risk on Radar ergänzt eine externe Intelligence-Schicht: einen kontinuierlich aktualisierten Knowledge Graph, aufgebaut aus peer-reviewter Fehlerliteratur.
Nein. Jede Empfehlung wird vom Engineer geprüft und freigegeben. Die Plattform zeigt dokumentierte Evidenz, damit Engineers fundiertere Entscheidungen treffen. Für jede Zeile bleibt die vollständige Quellennachverfolgung erhalten.
Der erste Fokus liegt auf mechanischen und industriellen Systemen: rotierende Anlagen, Fluidsysteme, Strukturkomponenten und Prozessanlagen. Unterstützte Standards sind AIAG-VDA (Action Priority Scoring), ISO 26262 und IEC 61508. Automotive, Aerospace, Medical und Energy sind im Scope.
Durch strukturierte Aufnahme von Open-Access- und lizenzierter Journal-Literatur über Publisher-TDM-APIs (Crossref, Elsevier, Springer Nature). Jeder Datensatz wird in eine Komponente → Fehlermodus → Ursache → Auswirkung → Maßnahme-Taxonomie mit DOI, Konfidenzscore und Evidenztexten normalisiert. Human-in-the-loop-Validierung bleibt Teil des Prozesses.
Von der leeren Zeile zur evidenzbasierten FMEA in Minuten.
Von der Failure Intelligence Engine zur domänenübergreifenden Risikoanalyse: drei Phasen, eine Mission.
Failure Intelligence Engine
A living knowledge graph indexed from 2,800+ peer-reviewed failure papers across 75+ mechanical component types. The database that makes evidence-backed FMEA possible.
- Structured ingestion via Crossref, Elsevier TDM, and Springer Nature APIs
- Component → failure mode → cause → effect → control taxonomy
- DOI-linked citations with confidence scoring and evidence text spans
- Human-in-the-loop validation at every ingestion stage
System-Level Risk Analysis
Cross-system failure propagation and dependency mapping. Understand how a single component failure cascades through the full system, before it happens in the field.
- Graph-based failure propagation modelling
- Cross-component dependency visualisation
- Interface failure mode library
- Integration with AIAG-VDA Action Priority scoring
Cross-Domain Failure Intelligence
Unified failure knowledge across automotive, aerospace, industrial, and energy. What failed in a wind turbine bearing might prevent a failure in a jet engine. We connect the dots.
- Multi-domain taxonomy alignment
- Cross-industry failure pattern detection
- Domain-adapted severity and occurrence tables
- Standards mapping: ISO 26262, IEC 61508, DO-178C
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Schließe dich einer kleinen Gruppe von Reliability- und Quality-Engineering-Teams an, die das Produkt mitgestalten.
- Priorisierter Plattformzugang
- Input zur Produkt-Roadmap
- Founding-Team-Preise
- Dedizierter Onboarding-Support
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Wir melden uns, sobald Early Access startet.