对单项失效模式和效果打分后，将这些分数相乘得到总的风险评分，即可能性得分×严重性得分×检测能力得分。这个分数显示了一个特定组件在整体行为中的整体风险。
FMEA过程的下一步是确定可以执行或落实到位的缓解步骤，以降低特定因素的风险。例如，如果一个功能组件的可检测能力有非常高的风险分数，这意味着如果事件发生，那将很难发出通知。因此该团队可能会决定提前准备一些查询，在产品或服务发布后，每小时检查一次数据库，检测是否有故障发生的迹象，如丢失数据或数据错误。此缓解措施对该组件的风险因素有降低的作用，同时应该说明风险可以降低到什么程度。
在表中，有两个人力资源管理系统（HRM）的应用实例：公司客户的新注册流程和改用新的信用卡处理器。这些功能有几种故障模式。让我们来看看信用卡的支付功能，重点放在信用卡账单错误的故障模式，它的影响是支付时被收取过多或者过少的费用。在我们的例子中，工程师可能会将这个故障的风险设成1分，或者是不太可能发生。也许这个功能经过了深入全面的代码审查和质量保证测试，因为它处理的是信用卡，所以风险度较低。工程师觉得这种故障会带来灾难性的影响，所以故障的严重性自评为9分。这似乎是合理的，因为错误的信用卡账单会引发客户的愤怒、昂贵的退款、潜在的退回许可证费用。工程师认为故障检测难度将是中等，因此故障可检测能力自评为3分。此故障模式的总风险评分为1×9×3＝27。已经确定了该功能集的补救行动，在beta测试中推出的新支付处理应用仅限于某些客户使用。因为客户的影响将是有限的，这样将减少故障的严重性。采取这种补救措施后，因为故障严重性降低，风险将降低到3分，修订后的风险评分仅为9分，大大好于以前。
FMEA风险评估过程很有条理性，这使风险评估能够长期得以记录、培训、评估和改善。另一个优点是精度。特别是随着时间的推移，团队在识别故障和准确地评估风险方面可以做得更好，这种方法是最准确的风险确定方式。FMEA方法的缺点是它需要时间和思考。投入到分析中的时间和精力越多，结果就会越好、越准确。这种方法与测试驱动开发非常相似，而且互补。在研发前进行FMEA会提高设计和错误的处理水平。
我们将在下一节讨论，风险测量的分数，特别是那些利用FMEA方法得到的，可以在系统任意时间间隔或任一应用版本发布中管理风险的数量。风险评估的下一步是要有人或团队可以对评估的精度进行评价，对决策提出质疑。这也是采用如FMEA这样系统化方法的好处：人人都可以通过培训学会使用，因此可以互查以确保用最高的质量标准进行评估。评估过程的最后一步是在行动后重新评估，看你和专家们在确定合适的故障模式和评估因素时的准确率。如果不可能发现的问题出现了，请专家调查详细的情况并提供潜在的情况不能被提前发现的原因，警告其他专家注意这种类型的故障。
风险评估步骤
如果你正在计划使用任何有条理的方法来进行风险评估，下面是适当的风险评估步骤。这些步骤适用于交通灯方法或FMEA方法：
1. 确定合适的粒度级别来评估风险。
2. 选择一个可以复制的方法。
3. 对将进行风险评估的人进行培训。
4. 安排事后评审每一个评估，或者集体回顾所有的评估。
5. 选择一个合适的评分表（例如，1、3、9），并考虑好需要如何保守。
6. 完成代码发布或系统维护后，对故障类型、可能性、严重性及可检测性进行审查。
无论使用的是交通灯方法、FMEA或其他风险评估方法，一定要遵循这些步骤，确保可用于全面风险管理的风险评估的成功。
