차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.
본 논문은 복잡해지는 군수분야에서 효율적이고 효과적인 예방정비업무 할당을 위해 Hard Time업무의 최적 주기산정 및 이를 통한 경제적 효용성을 분석하는데 연구 목적이 있다. 본 연구는 기존 연구에서 제시하는 예방정비 주기 선정방법의 한계점을 분석하였다. 또한 일반적인 Wearout 고장 특성을 설명하는 와이블 수명분포에서 다양한 형상모수 조건과 예방정비비용과 고장정비비용 조건을 가정한 시뮬레이션을 통해 가상의 시스템에 대한 정비활동을 모의하여 총 정비비용의 추의를 분석하였다.
반도체 제조업은 정해진 시간 내에 최고의 품질의 반도체를 대량 생산해 내는 것을 목표로 한다. 생산량을 높이기 위해 유휴 시간을 최소화하는 연구가 꾸준히 진행 중이며 가장 대표적인 유휴 시간은 예방 정비이다. 예방 정비는 설비의 문제가 발생하기 전 예방하는 작업으로 품질 향상에 높은 영향을 미치는 작업인 반면 생산량이 크게 떨어지는 작업이다. 이 작업 시간을 최소화하기 위하여 작업 후 복구되는 시간에서 중복되는 작업을 최소화하는 방법을 선택한다. 샘플 테스트를 반복하며 조율해 나가던 작업을 연구 모델을 이용해 종말점 설정 값의 예측한 값을 바로 적용하여 최소한의 샘플 테스트를 거쳐 신뢰 구간 달성 후 생산에 재 합류하는 것을 목표로 한다. 설비에서 수집된 데이터를 학습하여 종말점 설정 값 예측 모델에 대하여 연구한다. 연구 모델을 사용한 예측 결과가 신뢰 구간에 포함되어 샘플 테스트 개수를 줄이는데 유효한 효과가 있음을 확인한다.
현재 국방부는 주요 핵심 시설에 대해 EMP 방호 시설 건설 사업을 추진하고 있으며, 향후 더욱 많은 방호 시설 확보 계획을 가지고 있다. EMP 방호 시설은 장비 운용 중 방호 성능이 감소하여도 감소 현상을 알지 못하다가 EMP 공격을 받게 되면 그때 문제가 발생하게 된다. 따라서 EMP 방호 시설에 대한 정비 유지는 매우 중요하며, 방호 시설에 대한 성능 감소 여부를 평상시에도 확인할 수 있는 체계적이고, 현실적인 정비 유지 기법이 요구된다. 본 논문에서는 EMP 방호 시설 정비 유지에 필요한 정비 유지 기법을 미국 EMP 방호 시설 군사 규격 MIL-STD-188-125의 정비 유지 요구사항을 기준으로 구체적으로 작성하였으며, 실제 EMP 방호 시설 정비 유지에 쉽게 활용할 수 있도록 노력하였다. 주요 내용은 EMP 방호 시설에 대한 정비 개념, 정비 매뉴얼 구성, 정비 유지 단계(예방 정비, 고장 정비, 창 정비)의 업무, 교육/훈련 내용으로 구성되어 있다.
발전소 정비지원시스템 MAPS는 발전소의 가동률 향상과 안정적 운영에 직결되는 정비분야에 있어서, 발전소의 정비기록을 보다 효율적으로 유지하고 활용하기 위한 시스템으로, 기기데이터 관리, 결함보고서(TR) 및 작업의뢰서 관리, 예방점검 관리, 정비이력 관리 등의 기능모듈로 구성되어 있다. 93년 11월부터 연차적으로 국내 각 원자력발전소에 설치하기 시작한 MAPS는 금년 1월 월성원전을 끝으로 전 원전에 설치되어 운용되고 있다. MAPS의 개발경위와 기능, 그간의 운영현황 등을 들어본다.
유지관리에 있어서 가장 중요한 것은 예방정비이며 유지관리에 목적 또한 예방정비에 있다고 하겠다. 그러므로 최근의 여러 상황으로 미루어 절토사면의 예방정비라고 측면이 어느 때보다도 강조되는 시기라고 하지 않을 수 없으며 본 논문은 여러 가지 사면의 유지관리 소홀로 발생되는 사례를 통해 유지관리시의 문제점 들을 살펴보았다. 그리고 향후 사면의 유지관리를 통해 붕괴에 대해 적극적 대처방안을 모색하고 유지관리 부서 및 담당자들에게 도움이 되었으면 하고 추후 유지관리에 대한 많은 연구가 이루어졌으면 한다.
최근 철도차량은 안전성과 신뢰성 향상을 위해 점차 복잡하게 설계 제작되고, 품질에 대한 기대와 요구수준이 점차 높아짐에 따라 운영기관에서는 과학적이고 체계적인 예방 정비를 통한 안전성과 가용성 향상을 위해 노력하고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 여러 방안들이 연구되고 있으며, 대표적으로 신뢰성 기반 유지보수(RCM; Reliability Centered Maintenance)가 철도분야에 지속적으로 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 새로운 예방정비 기술로 대두되고 있는 RCM의 기본이론에 대한 고찰과 RCM의 일반적 실시 절차를 소개하고, RCM의 국제규격인 IEC 60300-3-11, NAVAIR 00-25-403, MIL-STD-2173을 비교 분석하여 이를 바탕으로 철도차량에 RCM 도입 시 효과적이고 적합한 절차 및 방안을 제시하고자 한다.
도시철도유지보수체계 정보화시스템 연구에서 예방정비시스템 구축을 위해 RCM 연구를 진행하고 있으며, 특히 예방정비에서 RCM은 지난 십 수년간 정비보수(Maintenance) 분야의 관리 기법으로 다른 어느 분야의 관리 기법 보다 한층 탁월한 발전을 하고 있다. 특히, 도시철도분야는 매우 복잡한 시스템으로 유지보수에 대한 신뢰성과 효율성 및 안전성을 가장 먼저 확보하여야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 여러 분야에서 오랜 기간동안 운영한 결과 상당한 유익점이 있다고 증명된 신뢰도 중심 정비 (Reliability Centered Maintenance: RCM)에 대한 소개를 하면서 도시철도 시스템에 대한 적용하고자 한다.
국방 무기체계의 운용유지를 위해서는 숙련자에 의한 신뢰성있는 정비 지원이 필요하다. 특히, 고도의 기술력을 바탕으로 연구/제작된 해군 무기체계를 유지하기 위해서는 이와같은 정비 지원이 무엇보다 중요하다. 해군에서는 효과적인 정비지원을 위해 수개의 정비지원부대를 조직하여 운용하고 있다. 원활한 정비지원부대의 운용을 위해 다년간 기술력을 축적한 정비인원의 중도 이탈을 예방하는 것이 요구되므로, 본 논문에서는 머신러닝을 적용하여 해군 정비지원부대의 퇴직자 예측 모델을 제안하였다. 정비인력의 만족도와 관계가 있을 것으로 예상되는 봉급, 특근율 등을 변수로 사용하였고, F1 Score를 통해 모델의 성능을 평가한 결과 0.7이상의 높은 성능을 보였다. 이 모델을 통해 조기 퇴직이 예상되는 그룹의 공통 개선소요를 파악하여 사전 조치가 가능할 것으로 판단하였다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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