按故障模式计算严重度S×发生频度O×探测度D的RPN值，定量评估帕累托分析、风险矩阵和对策效果，符合AIAG FMEA第5版规范。
每个故障模式以 RPN = S×O×D 计分，并按 RPN 降序排名。当探测度 D 改善时，RPN 会成比例下降，排名实时重新排列。
暂停时，拖动滑块即可即时更新结果。
$\text{RPN}= S \times O \times D \quad (\text{最大}1000)$
严重度S：1（无影响）～ 10（无Warning危险） 发生频度O：1（极少）～ 10（几乎必然）
探测度D：1（必然检测）～ 10（无法检测）
风险降低率：$\dfrac{\text{RPN}- \text{RPN}'}{\text{RPN}}\times 100\%$
RPN的计算基于一个简单的乘法模型，它将三个独立的、表征风险不同维度的评分结合起来，形成一个综合的风险指标。
$$\text{RPN} = S \times O \times D$$其中：
S（严重度 Severity）：故障发生后对系统或用户影响的严重程度，1（无影响）到 10（灾难性影响）。
O（发生频度 Occurrence）：故障原因发生的可能性，1（极低）到 10（极高）。
D（探测度 Detection）：在故障影响客户之前，现有控制措施能探测到故障原因的可能性，1（几乎一定能探测）到 10（几乎无法探测）。
RPN的理论最大值是 $10 \times 10 \times 10 = 1000$。
汽车零部件设计与安全分析：这是FMEA最经典的应用领域。例如，在设计刹车系统时，工程师会列出“液压管路泄漏”等故障模式，评估其严重度（S=10），结合材料工艺评估发生频度（O），并考虑生产线上的检测手段评估探测度（D），计算出RPN以决定设计改进的优先级。
航空航天系统可靠性工程：对于飞机发动机或飞控系统，任何故障都可能造成严重后果。FMEA用于系统性地审查成千上万个潜在故障，利用RPN筛选出必须通过冗余设计、定期强制更换等手段来应对的最高风险项目。
医疗器械与药品生产过程控制：在无菌药品灌装生产线上，FMEA用于分析“灌装量不足”、“瓶口密封不严”等故障。通过RPN分析，可以决定是在生产线上增加100%的重量检测仪（降低D），还是优化灌装泵的精度（降低O）。
CAE仿真与物理验证的闭环：在计算机辅助工程中，FMEA与仿真紧密结合。例如，通过有限元分析发现某结构在极限载荷下应力超标（高风险），可将此结果作为输入，设定较高的发生频度O和严重度S，计算出RPN。在进行结构优化设计后，再次仿真验证应力降低，从而更新O和S评分，在FMEA工具中直观对比优化前后的RPN下降效果，形成“设计-仿真-风险评估-改进”的完整闭环。
刚开始使用RPN模拟器时，特别是新手容易陷入几个误区。首先是“不要被数字魔术欺骗”。由于RPN是S×O×D，例如S=5、O=5、D=5的RPN125，与S=9、O=3、D=5的RPN135在数值上很接近。但后者是接近“无预警危险”的严重度9级事件。即使RPN稍低，涉及人身安全或法规违反的高严重度(S)事件必须最优先处理，这是铁律。第二点是“主观评价的偏差”。某位工程师可能将“每年一次左右”评价为O=4，而另一人可能评价为O=3。为防止这种情况，需要在公司内部具体化评价标准。例如“O=3：过去3年内有1例报告”“O=4：过去1年内有1例报告”，应尽可能基于客观数据（故障报告、CAE分析结果的概率等）进行评价。第三点是“不要颠倒检测性D的含义”。D代表“检测的难度”。如果检测完美且能可靠发现故障，则D=1；完全无法检测则D=10。注意不要误将滑块当作“检测的容易程度”来调整！
汽车制动系统某失效模式：制动片磨损导致制动距离增加。严重度S=9（制动失效危及生命安全），发生频度O=4（每5000台车出现1次），探测度D=3（现有检验手段难以早期发现）。则RPN=9×4×3=108。若企业设定rpnThreshold为100，该项目RPN>100，列入高优先级改进清单。实施改进措施（更换检验工艺，提升探测度至D=2）后，新RPN=9×4×2=72，风险降低率=(108-72)/108=33.3%。