본 연구에서는 고체 로켓 추진 기관의 신뢰성 분석을 위해 준-정량적 FMECA를 수행하였다. 준-정량적 FMECA는 고장모드 및 영향 분석(FMEA)과 치명도 분석(CA)를 포함하는 분석 기법으로서, FMECA 수행을 위해서 FMEA는 고체 로켓 추진 기관을 43개의 부품으로 나누어 각 부품에 대하여 도출된 총 137개의 고장모드에 대해 수행하였다. 또한 일부 고장모드의 고장률 데이터를 이용하여 치명도 분석을 수행하였다. 준-정량적 FMECA 수행을 통하여 고체 로켓 추진 기관의 각 부품에서 발생 할 수 있는 잠재적 고장모드와 고장원인 및 영향을 분석, 정리할 수 있었으며, 우선적인 개선 조치가 필요한 중요 고장모드를 확인할 수 있었다.
현대의 도시철도차량은 부품과 시스템이 복잡하고 첨단화되어 고장관리 또한 과학적이고 체계적인 접근이 반드시 수행되어야 한다. 고장모드 및 영향분석(FMEA)은 설계의 불완전성이나 사용 중에 일어날 수 있는 잠재적 결함을 알아내기 위해 구성요소의 고장 형태와 그 상위 시스템에 미치는 영향을 분석하는 기법으로 개선대책을 수립하여 신뢰도를 향상시키는 목적이며, 특히, 시스템에 큰 영향을 미치는 치명도를 중시하는 경우는 고장모드 및 영향, 치명도 분석(FMECA)이라는 기법을 사용한다. 철도차량의 경우 FMEA는 최근 차량시스템에 대한 신뢰성 개념을 도입하면서부터 설계 및 제작단계에서 발생 가능한 위험요인과 고장을 제거하기 위한 분석기법으로 활발히 활용되어 왔으나, 철도차량의 유지보수에 있어서 FMEA 기법은 연구 및 활용이 미미한 실정이다. 서울메트로에서 운영 중인 차량도 최근 도입된 신조차를 제외하고는 설계 및 생산단계의 FMEA가 수행되지 못하였다. 이에 본 논문은 1호선에서 운용되는 차량의 주요 장치인 벨트식 출입문에 대하여 서울메트로에서 운영 중인 차량분야 정보화시스템(RIMS)에 축적된 고장 및 유지보수데이터를 분석하여 FMECA 절차에 따른 적용방안을 제시하고자 하였으며, 특히, 고장 시 고객들의 안전과 만족도에 직접적인 영향을 미치는 출입문전자변과 도어연동 스위치, 도어엔진 장치에 대한 FMECA 관련 세부적 사항까지 접근하고자 하였다.
FMEA(Failure Mode and Effects)분석 기법이란 제품의 신뢰성을 높이기 위해, 잠재적 고장 모드를 선별하고 이의 고장 원인과 영향을 분석하여 고장이 제품에 미치는 영향을 최소화하기 위한 분석기법이다. 최근 FMEA기법이 많은 산업 분야에서 널리 쓰이고 있으며, 각 분야별로 그에 알맞게 특화된 FMEA기법이 제안되어 있다. 대표적으로 방산 분야의 MIL-1629a, 자동차 분야의 SAE-J1739 등을 들 수 있으며, 그 외의 많은 산업분야에서도 특화된 FMEA규격을 사용하고 있다. 하지만 높은 신뢰성이 요구되는 철도 산업의 경우에는 아직까지 특화된 FMEA규격은 제시되어 있지 못한 실정이다. 본 논문에서는 SAE-J1739,MIL-1629a, IEC-60812의 규격을 비교 분석함으로써 철도 시스템에 특화된 FMEA규격을 제안하였다.
FMECA의 목적은 위성체의 설계 시에 임무 수행에 치명적인 영향을 줄 수 있는 부품이나 구성을 밝혀내어 이를 설계에 이용하기 위한 것이다. 이러한 분석을 통하여 위성체의 운용 또는 생산 중에 예상되는 모든 고장 형태(Failure Mode)를 확인하고, 해당 고장 형태의 임무에 대한 영향을 검토하여 이러한 고장 형태가 허용될 수 있는 것인지를 결정하고 이를 보완하기위한 설계 변경 또는 관리가 이루어지게 된다. 본 기술 논문에서는 현재 개발 중인 위성에 대하여 수행된 FMECA의 절차와 결과를 수록하였다.
신뢰성 예측의 목적은 시스템의 임무를 달성하기까지 기대되는 신뢰성을 평가하여 시스템의 설계가 할당된 요구조건을 만족하도록 이루어졌는지를 확인하는 것이다. 또한 FMECA를 통하여는 설계상의 잠재적인 위험요소를 식별하여 설계의 개선 및 공정의 개선을 도모 할 수 있다. 본 기술 논문은 아리랑 위성 2호기에 대해서 수행된 신뢰성 및 FMECA 결과를 요약하고 있다.
승객서비스 장치는 역정보 등 다양한 열차운행 정보를 제공하기 위해 설치된 승객 접점장치로 고장이나 오류 시 열차운행에 영향은 적지만 승객들은 큰 불편을 느끼게 된다. 이에 본 논문에서는 신뢰성기반 유지보수(RCM)를 운영자 입장에서 적용했던 기존 시각에서 벗어나, 승객 입장에서 중요장치인 승객서비스 장치를 분석대상으로 선정하였다. 서울도시철도공사의 데이터를 기초로 승객서비스 장치에 대한 고장분석 및 FMEA/FMECA수행, 심각-발생도 매트릭스 및 위험우선순위평가 결과를 기반으로 통합 설정기를 분석대상으로 선정하였으며, 와이블분포를 통해 고장패턴, 고장률 등 고장해석을 수행하였다. 이를 바탕으로 승객서비스 장치의 고장 최소화 방안을 제시하였다.
With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.
Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis (FMECA) is an extension of FMEA which includes a criticality analysis. The criticality analysis is used to chart the probability of failure modes against the severity of their consequences. The result highlights failure modes with relatively high probability and severity of consequences, allowing remedial effort to be directed where it will produce the greatest value. However, there are several limitations. Measuring severity of failure consequences is subjective and linguistic. Since The result of FMECA only gives qualitative and quantitative informations, it should be re-analysed to prioritize critical units. Fuzzy set theory has been introduced by Lotfi A. Zadeh (1965). It has extended the classical set theory dramatically. Based on fuzzy set theory, fuzzy logic has been developed employing human reasoning process. IF-THEN fuzzy rule based assessment approach can model the expert's decision logic appropriately. Fault tree analysis (FTA) is one of most common fault modeling techniques. It is widely used in many fields practically. In this paper, a simple fault tree analysis is proposed to measure the severity of components. Fuzzy rule based assessment method interprets linguistic variables for determination of critical unit priorities. An rail-way transforming system is analysed to describe the proposed method.
FRACAS(Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System) is intended to provide management visibility and control for reliability and maintainability improvement of hardware and associated software by timely and disciplined utilization of failure and maintenance data to generate and implement effective corrective actions to prevent failure recurrence and to simplify or reduce the maintenance tasks. This process applies to acquisition for the design, development, fabrication, test, and operation or military systems, equipment, and associated computer programs. This paper shows the FRACAS development process and developed FRACAS system for a defense equipment.
Purpose: It can deduce improvement plan that recognizes any risk factors in initial production and mass production by using FMEA and through this process, the appropriate criteria for defence items can be established. Methods: It proposes two methodology - Apply DT/OT data achieved from the beginning mass production stage based on FMECA data of the design stage, to risk management, and risk management plan that reflected line and field faliure data in case of is offered. Results: It proposes the risk management plan through Bayesian method and the risk identification that considered MTTF estimated value in case of initial production process. In case of mass production process, both risk identification by using fault occurrence frequency scores and Byaesian method, In case of the Initial production and mass production, it proposes use both two methods. Conclusion: A more realistic risk identification method can be applied, and by this method the quality improvement effect is expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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