• 제목/요약/키워드: Fuzzy risk priority number

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Fuzzy FMECA analysis of radioactive gas recovery system in the SPES experimental facility

  • Buffa, P.;Giardina, M.;Prete, G.;De Ruvo, L.
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권5호
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    • pp.1464-1478
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    • 2021
  • Selective Production of Exotic Species is an innovative plant for advanced nuclear physic studies. A radioactive beam, generated by using an UCx target-ion source system, is ionized, selected and accelerated for experimental objects. Very high vacuum conditions and appropriate safety systems to storage exhaust gases are required to avoid radiological risk for operators and people. In this paper, Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis of a preliminary design of high activity gas recovery system is performed by using a modified Fuzzy Risk Priority Number to rank the most critical components in terms of failures and human errors. Comparisons between fuzzy approach and classic application allow to show that Fuzzy Risk Priority Number is able to enhance the focus of risk assessments and to improve the safety of complex and innovative systems such as those under consideration.

퍼지이론을 이용한 철도 전력 설비의 Risk Priority Number 산정 (Evaluation for Risk Priority Number of Railway Power System Facility using Fuzzy Theory)

  • 이윤성;변융태;김진오;김형철;이준경
    • 한국철도학회논문집
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    • 제12권6호
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    • pp.921-926
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    • 2009
  • 신뢰도 기반 유지보수의 연구가 진행됨에 따라 설비의 신뢰도를 바탕으로 한 효율적인 유지보수 업무가 가능하게 되었다. Risk Priority Number(RPN)는 시스템을 구성하고 있는 설비에 대한 Severity(S), Occurrence(O), Detection(D)을 각각 평가하고 이를 하나의 통합된 수치로 표현함으로써 설비간의 유지보수 우선순위에 관한 정보를 제공한다. 하지만 철도 전력 설비와 같이 통계적인 고장 데이터가 부족하거나 신뢰성이 떨어지는 경우에는 이들의 평가가 객관적으로 이루어지기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 설비의 Occurrence를 평가하기 위해 퍼지 이론을 이용한 고장률 가공 방법을 제시하고, 객관적인 Severity와 Detection 평가를 이용하여 Risk Priority Number를 계산하는 새로운 방법을 제시하였으며, 이를 철도 변전소 모의 시스템에 적용시켜 보았다.

퍼지이론과 전문가 시스템을 이용한 철도 전력 설비의 고장률 평가와 유지보수 우선순위의 결정 (Estimation for Failure Rate of Railway Power Facility and Determination of Maintenance Priority Order using Fuzzy Theory and Expert System)

  • 이윤성;권기량;김진오;김형철
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.495-504
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    • 2009
  • As the Reliability Centered Maintenance(RCM) is being studied, maintenance tasks can be performed effectively through the Risk Priority Number(RPN) evaluation about the components in the system. The RPN is usually calculated through arithmetical operations of three values, Severity, Occurrence, and Detection for each facility. This RPN provides information that includes risk level of the facility and the priority order of maintenance tasks for facility. However, if there is no sufficient historical failure data, it is difficult to calculate the RPN. In this case, historical failure data from other sources can be used and apply this data to korean railway system. In this paper, it is proposed that a new methodology to model the failure rate as a fuzzy membership function. This method is based on failure data from other sources by means of the fuzzy theory and the expert opinion system. And considering assessment tendency of each expert, distortions that happened when the failure rate of facilities is estimated were minimized. This results determine Occurrence values of facilities. Taking advantage of this result., the RPN can be calculated with Severity and Detection of facilities by using the fuzzy operation. The proposed method is applied the rail-way power substation.

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엔트로피법과 Fuzzy ELECTRE III를 이용한 고장모드영향분석 (Failure Modes and Effects Analysis by using the Entropy Method and Fuzzy ELECTRE III)

  • 류시욱
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.229-236
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    • 2014
  • Failure modes and effects analysis (FMEA) is a widely used engineering tool in the fields of the design of a product or a process to improve its quality or performance by prioritizing potential failure modes in terms of three risk factors-severity, occurrence, and detection. In a classical FMEA, the risk priority number is obtained by multiplying the three values in 10 score scales which are evaluated for the three risk factors. However, the drawbacks of the classical FMEA have been mentioned by many previous researchers. As a way to overcome these difficulties, this paper suggests the ELECTRE III that is a representative technique among outranking models. Furthermore, fuzzy linguistic variables are included to deal with ambiguous and imperfect evaluation process. In addition, when the importances for the three risk factors are obtained, the entropy method is applied. The numerical example which was previously studied by Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), who suggested the fuzzy TOPSIS method along with fuzzy AHP, is also adopted so as to be compared with the results of their research. Finally, after comparing the results of this study with that of Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), further possible researches are mentioned.

퍼지 기반 다양한 모델을 이용한 회전익 항공기 착륙장치의 위험 우선순위 평가 (Risk Analysis for the Rotorcraft Landing System Using Comparative Models Based on Fuzzy)

  • 나성현;이광은;구정모
    • 한국안전학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.49-57
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    • 2021
  • In the case of military supplies, any potential failure and causes of failures must be considered. This study is aimed at examining the failure modes of a rotorcraft landing system to identify the priority items. Failure mode and effects analysis (FMEA) is applied to the rotorcraft landing system. In general, the FMEA is used to evaluate the reliability in engineering fields. Three elements, specifically, the severity, occurrence, and detectability are used to evaluate the failure modes. The risk priority number (RPN) can be obtained by multiplying the scores or the risk levels pertaining to severity, occurrence, and detectability. In this study, different weights of the three elements are considered for the RPN assessment to implement the FMEA. Furthermore, the FMEA is implemented using a fuzzy rule base, similarity aggregation model (SAM), and grey theory model (GTM) to perform a comparative analysis. The same input data are used for all models to enable a fair comparison. The FMEA is applied to military supplies by considering methodological issues. In general, the fuzzy theory is based on a hypothesis regarding the likelihood of the conversion of the crisp value to the fuzzy input. Fuzzy FMEA is the basic method to obtain the fuzzy RPN. The three elements of the FMEA are used as five linguistic terms. The membership functions as triangular fuzzy sets are the simplest models defined by the three elements. In addition, a fuzzy set is described using a membership function mapping the elements to the intervals 0 and 1. The fuzzy rule base is designed to identify the failure modes according to the expert knowledge. The IF-THEN criterion of the fuzzy rule base is formulated to convert a fuzzy input into a fuzzy output. The total number of rules is 125 in the fuzzy rule base. The SAM expresses the judgment corresponding to the individual experiences of the experts performing FMEA as weights. Implementing the SAM is of significance when operating fuzzy sets regarding the expert opinion and can confirm the concurrence of expert opinion. The GTM can perform defuzzification to obtain a crisp value from a fuzzy membership function and determine the priorities by considering the degree of relation and the form of a matrix and weights for the severity, occurrence, and detectability. The proposed models prioritize the failure modes of the rotorcraft landing system. The conventional FMEA and fuzzy rule base can set the same priorities. SAM and GTM can set different priorities with objectivity through weight setting.

Fuzzy-FMEA를 이용한 동적위치제어 시스템의 고장유형 우선순위 도출 (Prioritizing for Failure Modes of Dynamic Positioning System Using Fuzzy-FMEA)

  • 백경동;김성신;천성표;서흥원;이대형
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.174-179
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    • 2015
  • 동적 위치제어 시스템(Dynamic Positioning System)의 위험성과 신뢰성 평가에 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)를 적용하고 있으나, 해양 프로젝트가 가진 특징으로 인해 다음과 같은 한계를 가진다. 1) SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템을 통해 수집되는 고장 데이터의 일부는 환경의 영향으로 인한 오작동이나 단순한 센서고장으로 인해 생성되는 데이터를 포함하고 있으므로 불완전하고 신뢰할 수 없다. 따라서, FMEA의 세 가지 변수인 심각도(Severity), 발생빈도(Occurrence), 검출빈도(Detection)의 평가는 전문가 지식에 근거한다. 2) 전문가들의 주관적인 판단에 전적으로 의존할 경우 위험 요소들을 정밀하게 평가하기 어렵다. 3) 위험 요소들 사이의 상대적인 중요도는 고려되지 않아 위험우선순위가 명료하게 표현되지 않는다. 4) 서로 다른 고장모드에 대해 동일한 위험 우선순위 값을 가질 경우 상대적인 중요도를 판단하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하고 기존의 FMEA의 효과를 높이기 위해, Fuzzy-FMEA를 제안하고, 선박/해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 FMEA 문서에 적용하였다. 본 논문은 DP FMEA, DP FMEA 입증 시험서(DP FMEA Proving Trials)에 나타낸 전문가 지식을 퍼지 모델로 구현하여 FMEA 위험우선순위(RPN; Risk Priority Number)에 위험요소들의 상대적인 중요성을 포함시켰다. 제안한 방법은 해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 기계 및 전장 장비에 적용하여 기존의 FMEA와 비교하였다.

회전익 항공기 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA (Fuzzy FMEA for Rotorcraft Landing System)

  • 나성현;이광은
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.751-758
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    • 2021
  • 군수품은 품질 보증을 위해 개발과 양산단계에서 위험 식별을 수행해야 한다. 위험 식별은 부품, 구성품, 계통 등에 대한 고장 요소를 분석하는 것으로, 다양한 신뢰성 기법 중에서 고장 모드 영향 분석(FMEA)을 이용하고 있다. FMEA는 위험 식별 중 고장 요인에 대하여 분석하는 방법으로, 위험도(RPN)를 통해 관리할 수 있다. FMEA는 심각도, 발생도, 검출도가 같은 중요도로 평가되기 때문에 단점을 가진다. 퍼지 FMEA는 FMEA의 단점을 보완하기 위해 퍼지이론을 이용한 것이다. 퍼지 이론은 현상의 불확실한 상태를 표현해주는 방법으로, 정량적인 값을 제공한다. 본 논문에서, 퍼지 FMEA는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 모드에 대한 객관적인 평가를 위해 적용되었다. 착륙장치에 대한 위험도 분석을 위해, 퍼지 규칙과 소속 함수를 구성하였다. 퍼지화 모델은 심각도, 발생도, 검출도의 크리스프(crisp) 값을 이용하였고, 위험도를 도출하였다. 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA 결과는 위험도와 우선순위를 분석할 수 있다. 퍼지 FMEA는 회전익 항공기의 품질 보증 활동에서 기초자료로 활용할 수 있음을 확인하였다.

실패유형의 종속성을 고려한 서비스 시스템의 FMEA 평가모델 (A Systematic Approach for Evaluating FMEA of a Service System under Considering the Dependences of Failure Modes)

  • 오형술;박노국
    • 벤처창업연구
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    • 제9권1호
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    • pp.177-186
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    • 2014
  • FMEA는 실패로 인한 위험을 최소화하기위해 실패의 요인과 그로인한 영향을 사전에 평가하는 체계적인 방법이다. 이 방법은 제품의 신뢰도 문제를 해결하기 위해 제조산업 분야에서 주로 사용되어 왔으나, 서비스의 역할과 중요성이 커지면서 최근에는 이를 서비스의 신뢰도 문제에도 사용하고 있다. 하지만, 서비스에서는 고객이 서비스 전달 프로세스에 참여하며 고객마다의 이질성 등으로 인해 제조업을 위해 개발된 FMEA를 직접 사용할 수은 없다. 이러한 이유로 인해, FMEA를 서비스에 적용하기위한 여러 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 심각도, 발생빈도, 검출력으로 우선순위를 평가하던 기존의 RPN 대신에, 서비스 특성을 고려하여 심각도, 발생빈도, 회복력 3가지로 평가하는 새로운 지수 S-RPN을 제시하였으며, 기존연구의 사례를 통해 제시된 방법의 효용성을 평가하였다.

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