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國立勤益科技大學 工業工程與管理系 黃存宏所指導 柯垂宏的 運用FMEA於捷運系統失效模式探討-以聯結器系統為例 （2021），提出汽車妥善率2022關鍵因素是什麼，來自於大眾運輸系統、失效模式與影響分析（FMEA）、PDCA循環、聯結器。
而第二篇論文逢甲大學 智能製造與工程管理碩士在職學位學程 陳兆衡所指導 黃盟泰的 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 （2021），提出因為有 故障模式的重點而找出了 汽車妥善率2022的解答。
運用FMEA於捷運系統失效模式探討-以聯結器系統為例
為了解決汽車妥善率2022 的問題，作者柯垂宏 這樣論述：
大眾運輸系統為現代化都市的必備的基礎建設之一，與都市的發展及建設息息相關，以歐美相對先進國家的經驗來看，都市人口與都市化面積的不斷成長與擴張，往往使的相鄰的城鎮都市，漸漸合併成一個共同生活圈，且社會及經濟活動益趨頻繁，致使生活圈內短程通勤的旅客人次大量增加，且都市的道路較為擁擠，不適合自行開車作為移動通勤的手段，故大部分的通勤人口會以大眾運輸系統作為代步工具，同時人民生活水準日漸提高，對於運輸服務品質及安全性要求也相對的重視，因此大眾運輸系統的舒適度及妥善率就格外的重要。故本研究為因應上述需求，選擇T公司捷運系統作為研究對象，參考並收集大眾捷運電聯車系統之相關文獻及數據，以聯結器系統作為個案
實例，運用失效模式與影響分析(FMEA)來進行探討有關聯結器系統之關鍵影響因素，預測設備的壽命及汰換時間，提早處置故障的設備，以杜絕故障設備所帶來的影響，並且運用PDCA手法，來持續改善檢修流程及建置新的檢測設備等方式，減少零組件故障的發生機率，以提升捷運系統的可靠度，排除可能出現之危害並防止再發生。
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
為了解決汽車妥善率2022 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。