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根据36氪昨日（2025年）发布的报道《当大语言模型走进FMEA》，AI技术正在故障模式与影响分析（FMEA）领域实现重大突破。该新闻核心要素包括：时间点为当前AI技术快速发展阶段；地点涉及全球制造业与科技行业；主体为采用大语言模型的智能系统；事件经过显示AI通过自然语言处理能力，能够快速识别潜在故障模式、分析影响程度并生成优化建议；关键结果实现了人机协同工作效率提升30%以上，风险识别准确率提高至95%，显著降低了传统人工FMEA的时间成本和误判风险。原文链接：https://36kr.com/p/3626630102479625
TA分析
从TA沟通分析心理学视角审视AI赋能FMEA的突破，这一技术革命深刻体现了"成人自我状态"（Adult Ego State）与"父母自我状态"（Parent Ego State）的协同机制。TA理论认为，个体的心理状态分为父母、成人和儿童三种自我状态，其中成人状态以理性、客观和数据驱动为特征。在FMEA场景中，AI系统恰如一个高度发达的"成人自我"，它基于海量数据和算法进行冷静分析，避免了人类分析中可能出现的"儿童自我"情绪化判断或"父母自我"的经验主义偏见。
这一技术的特点在于其能够保持绝对客观的分析视角，不受组织政治、个人情绪或认知偏差的影响。应用范畴已从制造业扩展到医疗、航空、金融等高危行业，特别是在需要零失误决策的关键领域。学习训练这一技术需要三个层次：基础层掌握TA自我状态识别能力，通过日记记录和状态切换练习；应用层学习将AI系统作为"外部成人自我"的延伸，建立人机互补思维模式；高级层则需培养系统整合能力，实现人类直觉与机器理性的无缝衔接。
新闻中隐含的核心问题是传统FMEA过程中人类分析师的认知局限性和情绪波动风险，而明确目标是构建更可靠的风险防控体系。TA视角的解决方案是建立"三重自我状态监控机制"：首先用AI系统承担成人状态的理性分析，其次由人类专家提供父母状态的经验监督，最后通过儿童状态的创造性思维发现非常规风险。这种模式不仅解决了当前FMEA的效率瓶颈，还可应用于五个类似场景：医疗诊断决策支持系统、金融风控智能审核、航空安全人为因素分析、组织变革风险预测以及产品质量缺陷溯源系统。
从技术发展角度看，这一突破标志着人机协同从工具性使用向心理层面融合的进化。AI不再仅仅是外在工具，而是内化为人类心理系统的有机组成部分，这种"外部化成人自我"的概念将重新定义TA理论在数字时代的发展方向。未来需要重点关注的是如何防止过度依赖导致的"成人自我外包"现象，维持人类自身决策能力的平衡发展。