본 연구는 철도 산업에서 AI 기반 예측 유지보수의 개념과 적용 사례를 분석하고, 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 한국철도공사와 서울교통공사의 AI 기반 유지보수 시스템 도입 사례를 중심으로, AI 기술이 철도 운영의 효율성과 안전성을 어떻게 향상시키는지 살펴보았다. 또한, 독일의 Deutsche Bahn과 프랑스 SNCF의 사례를 통해 유럽 철도 산업에서의 AI 기술 적용 현황을 비교 분석하였다. 연구 결과, AI 기반 예측 유지보수는 고장 발생 빈도를 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 철도 운영의 신뢰성을 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다.
LonWorks over IP(LonWorks-IP) virtual device network(VDN) is an integrated form of LonWorks device network and IP data network. In especially real-time distributed servo applications on the factory floor, timely response is essential for predictive and preventive maintenance. The time delay in servo control on LonWorks-IP based VDN has highly stochastic nature. LonWorks-IP based VDN induced transmission delay deteriorates the performance and stability of the real-time distributed control system and can't give an effective preventive and predictive maintenance. In order to guarantee the stability and performance of the system, and give an effective preventive and predictive maintenance, LonWorks-IP based VDN induced time-varying uncertain time delay needs to be predicted and compensated. In this paper new Pill control scheme based on Smith predictor, disturbance observer and band pass filter is proposed and tested through computer simulation about position control of DC servo motor. It is shown that how can the proposed control scheme be designed to minimize the effects of uncertain varying time delay and model uncertainties. The validity of the proposed control scheme is compared and demonstrated with the comparison of internal model controllers(IMC) based on Smith predictor with and without disturbance observer.
웹기반 예지보전 (Predictive Maintenance)은 가상 디바이스 네트워크를 필요로 한다. 가상 디바이스 네트워크는 반드시 분산형 감시 및 제어 네트워크를 통해서만 구현될 수 있다. 일반적으로 분산형 감시 및 제어 네트워크를 인터넷 상에서 구현하려면 TCP/IP와 필드버스 프로토콜의 통합이 필요하다. 이 경우, 예지보전의 성능을 극대화하기 위해서는 기기간의 통신 호환성이 절대적으로 필요하다. 본 논문에서는 가상 디바이스 네트워크의 통신 특성을 분석하고 이를 토대로 분산형 감시 및 제어 네트워크를 활용한 웹기반 예지보전의 기본 틀을 제시한다.
Recently as the manufacturers want competitiveness in dynamically changing environment, they are trying a lot of efforts to be efficient with their production systems, which may be achieved by diminishing unplanned operation stops. The operation stops and maintenance cost are known to be significantly decreased by adopting proper maintenance strategy. Therefore, the manufacturers were more getting interested in scheduling of exact maintenance scheduling to keep smooth operation and prevent unexpected stops. In this paper, we proposedan integrated maintenance approach in injection molding manufacturing line. It consists of predictive and preventive maintenance approach. The predictive maintenance uses the statistical process control technique with the real-time data and the preventive maintenance is based on the checking period of machine components or equipment. For the predictive maintenance approach, firstly, we identified components or equipment that are required maintenance, and then machine parameters that are related with the identified components or equipment. Second, we performed regression analysis to select the machine parameters that affect the quality of the manufactured products and are significant to the quality of the products. By this analysis, we can exclude the insignificant parameters from monitoring parameters and focus on the significant parameters. Third, we developed the statistical prediction models for the selected machine parameters. Current models include regression, exponential smoothing and so on. We used these models to decide abnormal patternand to schedule maintenance. Finally, for other components or equipment which is not covered by predictive approach, we adoptedpreventive maintenance approach. To show feasibility we developed an integrated maintenance support system in LabView Watchdog Agent and SQL Server environment and validated our proposed methodology with experimental data.
다양한 산업에서 강조되고 있는 정비의 중요성은 각 분야에 다양한 정비전략을 적용하도록 만들었다. 해양산업 역시 그에 따른 정비전략의 변화가 있었으나 타 산업 대비 그 속도가 느려 실제 적용이 되지 않은 채 과거 시행되고 있던 방식을 유지하는 경우가 많다. 특히 선박은 기존에 행해왔던 방식의 정비전략을 사용하고 있는 편이며 해상의 조건에서 선박은 새로운 정비전략의 개발을 필요로 하고있다. 이에 선박예지정비모델은 기기의 정비가 필요한 시점을 예지하여 조치 할 수 있는 정비전략으로서 선박이 항해 중에 처할 수 있는 정비 관련 위험요소들을 줄여 주는 모델이다. 본 연구는 선박예지정비모델의 개발을 위한 연구 중의 하나로서, LNG선박 입거사양서의 텍스트 데이터 분석을 통한 결과를 원문의 내용을 바탕으로 해석해보았다. 공통된 정비항목 조합을 도출하여 선박 내 다른 기기들 사이에 작용하고 있는 상호연관성을 발견하고 이를 앞으로 개발될 선박예지정비모델에 적용하고자 한다.
The existing maintenance program is focused on time-based maintenance to inspect and repair components according to maintenance period, rather than condition-based maintenance or predictive maintenance. The preventive maintenance template of the steam turbine has been developed for optimizing maintenance procedure and improving reliability and availability of the steam turbine of nuclear power plants based on EPRI PM template methodology and EPRI technical reports about preventive maintenance.
Various maintenance programs and techniques have been implemented for roating machineries, since machines were invented for commerical use. The earliest type of maintenance was run-to-failure, where the machine was run until a fault caused to fail in service. It was obviously an expensive approach due to the unpredictability of the machine condition. Another type is the periodic maintenance, where machines are disassembled and overhauled on regular schedules. With the advent of reliable data collectors including FFT analyzer and developing of versatile supporting software such as ExpertALERT system, the predictive maintenance is known to be the most feasible maintenance type these days. The vibration analysis enables for a maintenance crew to find the exact cause of fault on a machine and to make a proper maintenance schedule with a trend analysis. The predicitive maintenance is considered to be the most important part of pro-active maintenance.
Jeong, Hai-Sung;Kim, Heung H.;Sang K. Yun;Elsayed A. Elsayed
International Journal of Reliability and Applications
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제2권1호
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pp.57-71
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2001
Global competition to increase production output and to improve quality is spurring manufacturing companies to use condition monitoring and fault diagnostic systems for predictive maintenance. As monitoring, testing, and measuring techniques develop, predictive control of components and complete systems have become more practical and affordable. In this article, we will consider the computer based data acquisition system for condition monitoring and the condition parameter analysis techniques for fault detection and diagnostics in the machinery and briefly discuss reliability prediction and the limit value determination in condition monitoring.
기존 산업에서는 제한적 모니터링 및 정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 등의 예방정비의 형태로 보전을 실시하였다. 하지만 4차 산업혁명이 도래되고 광업, 제조, 석유 및 가스, 상업적 농업을 포함한 많은 산업 분야에서 실시간 모니터링이 가능하고, 정비로 인한 유휴 시간의 최소화를 원하게 되었다. 특히, 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 예측하여 유지 보수함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화 할 수 있는 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 스마트 팩토리의 장비의 이상 상태를 사전에 검증이 가능하고 이상 상태를 실시간 모니터링이 가능한 예지보전 기술에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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