Vind de faalwijzen die je team anders mist.
Een evidence-backed FMEA-intelligentieplatform, gebaseerd op peer-reviewed faalliteratuur in plaats van expertgeheugen.
FMEA is zo goed als het team dat aan tafel zit.
De methode is sterk. De uitvoering loopt vast, door het ontwerp.
3–6 weken expertcoördinatie per analyse
Geen verse risicoanalyse: oude kennis houdt oude gaten in stand
S/O/D-scores zijn volledig subjectief, zonder extern bewijs
Statisch document, nooit bijgewerkt, kennis nooit hergebruikt
Onvolledige faalwijzen
FMEA legt niet altijd alle faalwijzen volledig vast. Als top-down tool toont het vooral grote risico's, terwijl kritieke gaten ongedocumenteerd blijven.
Engineering Failure Analysis · Elsevier, 2011Subjectieve, niet-reproduceerbare scoring
Menselijke bias domineert S/O/D-scoring bij experts en beginners. Verschillende teams geven voor hetzelfde risico verschillende RPN-waarden, met een valse indruk van objectiviteit.
Engineering Failure Analysis · Elsevier, 2012Kennis wordt niet overgedragen
Het verzamelen van faalwijzen is arbeidsintensief en foutgevoelig door onvolledige data en gebrek aan standaardvocabulaire. Lessen uit één project bereiken zelden het volgende.
Arabian-Hoseynabadi et al. · Int. J. Electrical Power & Energy Systems, 2010Evidence-backed FMEA, vanaf de basis.
Start elke analyse vanuit wereldwijde faalkennis, niet vanuit een lege rij en een whiteboard.
- →Faalwijzen uit 2.800+ geïndexeerde peer-reviewed papers
- →Elke suggestie linkt naar de bron voor volledige audit-traceerbaarheid
- →Ondersteunt de AIAG-VDA Action Priority (AP)-methodologie
- →Accepteer, bewerk of wijs af. De engineer houdt de controle
Trent 900 Turbofan Engine
Trent 900: assembled
Van lege rij naar evidence-backed FMEA in minuten.
Zoek op component of systeem
Voer een component, gebruiksomgeving of systeem in. Risk on Radar doorzoekt direct 2.800+ geïndexeerde papers.
Bekijk faalwijzen met citaties
Een gerangschikte lijst met faalwijzen, oorzaken, effecten en beheersmaatregelen, allemaal gekoppeld aan de bron. Volledig traceerbaar.
Bouw je FMEA rij voor rij
Accepteer, bewerk of wijs elke suggestie af. De engineer blijft eigenaar van elke beslissing. Exporteer of werk direct in het platform.
Veelgestelde vragen.
Risk on Radar indexeert peer-reviewed faalliteratuur in een gestructureerde database met faalwijzen, oorzaken, effecten en beheersmaatregelen, en brengt die kennis in je FMEA-workflow. Zoek op component of systeem en krijg evidence-backed suggesties die je kunt accepteren, bewerken of afwijzen. Het is een copilot, geen autopilot.
De meeste tools (APIS IQ, Relyence, ReliaSoft) richten zich op gestructureerd opstellen en compliance, maar starten met een lege rij. Risk on Radar voegt een externe intelligentielaag toe: een continu bijgewerkte knowledge graph opgebouwd uit peer-reviewed faalliteratuur.
Nee. Elke suggestie wordt beoordeeld en goedgekeurd door de engineer. Het platform toont gedocumenteerd bewijs zodat engineers beter onderbouwde beslissingen nemen. Volledige brontraceerbaarheid blijft behouden voor elke rij.
De eerste focus ligt op mechanische en industriële systemen: roterende apparatuur, vloeistofsystemen, structurele componenten en procesinstallaties. Ondersteunde standaarden zijn AIAG-VDA (Action Priority scoring), ISO 26262 en IEC 61508. Automotive, aerospace, medical en energy vallen binnen scope.
Via gestructureerde ingestie van open-access en gelicentieerde journal-literatuur met publisher TDM-APIs (Crossref, Elsevier, Springer Nature). Elk record wordt genormaliseerd naar een component naar faalwijze naar oorzaak naar effect naar beheersmaatregel-taxonomie met DOI, betrouwbaarheidsscore en bewijsfragmenten. Human-in-the-loop validatie blijft onderdeel van het proces.
Van lege rij naar evidence-backed FMEA in minuten.
Van de Failure Intelligence Engine tot cross-domein risicoanalyse: drie fasen, één missie.
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
Krijg early access.
Sluit je aan bij een kleine groep reliability- en quality-engineeringteams die het product vormgeven.
- Prioriteit bij platformtoegang
- Input op de productroadmap
- Founding team-prijzen
- Dedicated onboarding-support
Je staat op de wachtlijst.
We nemen contact op zodra early access opent.