Abstract
In this paper the concept of the performance-based logistics (PBL) support for weapon systems is discussed and an enhancement is studied such that prior to the Operational phase, the development of the PBL can begin from the Engineering & Manufacturing Development (EMD) phase together with multiple performance indices considered. The genetic algorithm should be considered for the complex system to solve the maintenance policy optimization. In particular, the requirement of repair level analysis model is developed based on reflecting the PBL concept. To decide the maintenance policy prior to Operational phase in accordance with customer requirements, the PIDO(Process Integration and Design Optimization) technique useful in choosing the performance indices and changing the constraints was used. The genetic algorithm of PIDO tool, like PIAnO and ModelCenter, was verified that it could be applied to optimize the maintenance policy.
무기체계에 대한 군수지원 방법으로 성과중심 군수지원체계가 최근에 많은 관심을 끌고 있다. 기본개념은 운용단계에서의 민수계약으로 군수지원을 제공하게 되는데, 체계개발단계부터 군수지원요소가 결정되는 것이 필요하다. 또한 기존의 단일 성과지표로부터 확장하여 복수의 성과지표를 고려할 필요가 있다. 시스템 구조가 복잡해짐에 따라 기존 최적화기법의 적용에 제약이 존재하므로 유전자 알고리즘의 적용 가능성 판단이 요구된다. 본 연구에서는 운용단계 이전 체계개발단계에서부터의 성과기반군수지원 개념을 고려한 수리수준분석을 위한 요구사항을 식별한다. 또한, 운용단계 이전에 사용자의 요구사항에 따른 정비정책 대안 결정을 위하여 성과지표 설정 및 제약조건 변경이 용이한 PIDO 기반의 최적화 기법 적용 방안을 제시한다. PIDO 개념을 적용하고 있는 PIAnO와 ModelCenter 도구의 유전자 알고리즘이 정비정책 최적화 문제에 적용 가능함을 확인하였다.
