The purpose of this research is to create an expert risk-based piping system inspection model. The proposed system includes a risk-based piping inspection system and a piping inspection guideline system. The research procedure consists of three parts: the risk-based inspection model, the risk-based piping inspection model, and the piping inspection guideline system model. In this research procedure, a field plant visit is conducted to collect the related domestic information (Taiwan) and foreign standards and regulations for creating a strategic risk-based piping inspection and analysis system in accordance with the piping damage characteristics in the petrochemical industry. In accordance with various piping damage models and damage positions, petrochemical plants provide the optimal piping inspection planning tool for efficient piping risk prediction for enhancing plant operation safety.
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.
항공기, 철도, 선박과 같은 대형 시스템들은 전기, 기계적으로 매우 복잡한 구조를 가졌으며 부품의 수명만을 고려한 기존의 유지보수에서 탈피하여, 고장분석의 시스템화를 통해 장치의 고유수명과는 관계없이 발생 가능한 우발고장도 대처할 수 있는 신뢰성 기반의 유지보수체계를 연구하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구로 필요한 복합 시스템의 신뢰도 계산방법에 관한 연구이다. 복합 시스템의 신뢰도를 효과적으로 계산하기 위해 시스템의 RBD(Reliability Block Diagram)를 구성하고 인접행렬을 사용하여 RBD(Reliability Block Diagram)를 행렬로 표현한다. 또한 RBD(Reliability Block Diagram)행렬을 통하여 신뢰도 경로행렬과 고장열거 행렬을 구성하여 시스템의 신뢰도를 계산한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 자동화, 시스템화가 가능하며 현재 개발하고 있는 신뢰도 정보관리 시스템 및 신뢰성 기반 유지보수 시스템에서 활용될 것이다.
전력 산업구조개편으로 인하여 전력회사의 민영화가 진행됨에 따라 전력회사에서는 한정된 예산으로 배전계통을 운영함으로써 유지보수를 위한 충분한 여유가 없어지게 될 것이다. 이러한 환경에서 한정된 비용으로 계통의 신뢰도를 일정 수준 이상으로 유지해야만 하는 문제에 직면하게 되며, 이는 매우 어려운 일이다. 이를 위해서는 최소의 비용으로 최대의 유지보수 효과를 낼 수 있는 방법을 개발해야 하며, 최적의 유지보수 주기를 찾는 것이 중요한 문제라 할 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제론 해결하기 위해, 유지보수 기기 선정 및 유지보수 주기를 결정하는데 있어 검증된 기법인 Reliability Centered Maintenance (RCM) 기법을 이용하였다. 배전계통 기기의 유지보수에 있어서 Four-state Markov 모델을 이용하여 기기의 유지보수에 드는 비용과 기기의 고장에 의한 정전비용 사이의 trade-off를 고려하여 총 비용이 최소가 되는 최적의 유지보수 주기를 찾고자 한다. 이를 위하여 기존의 모델에서 평균고장률(mean failure rate)을 사용한 것과는 달리 시변 고장률(time-varying failure rate)을 적용하였으며, 또한 유지보수에 따른 고장률의 감소도 고려함으로써 최적의 유지보수 주기를 결정할 수 있었다.
현재 배전부분도 사업부체제로 진행됨에 따라 구역 및 지역별로 배전계통을 운영하는 경쟁체제에 돌입하게 되었다. 또한 각 사업부별로 예산을 추진하여 배전계통을 운영하게 되며 배분된 예산으로 배전계통의 신뢰도 및 경제적 운영을 일정 수준으로 유지하여 타 사업부와 사업성을 경쟁해야 한다. 특히, 각 배전 사업부별로 경쟁해야 하므로 최소의 비용으로 최대의 유지보수 효과를 얻을 수 있는 방법을 개발해야 하며, 비용을 최소로 하여 최적의 점검 주기를 찾는 문제는 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 최적 유지보수 기기 선정과 최적 유지보수 주기를 결정하는데 있어서 적합한 기법인 배전 계통 유지보수 기법(Reliability Centered Maintenance, RCM)을 이용하였다. 이의 구현을 위하여 Markov chain 기법을 배전 계통 기기의 유지보수 모델에 적합하도록 수정하여 유지보수에 필요한 비용과 기기의 고장으로 인하여 발생할 수 있는 정전비용 등을 고려하여 최적의 점검 주기를 결정하고자 한다. 제안된 RCM의 알고리즘은 Dynamic Programming을 이용하여 점검 및 유지보수에 필요한 기기를 결정하는 부분과 유지보수의 실행 여부를 결정하는 decision 부분으로 되어있다. 사례연구를 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 적용가능성을 살펴보았다.
주기적인 점검이 필수적인 전력설비에 대해 RCM (Reliability centered maintenance) process를 적용 하면 유지보수 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 안전, 환경상의 건전성과 설비의 가용도 및 신뢰성 향상에 기여할 수 있다. 하지만 RCM 기반의 진단 process는 정형화하기 매우 까다롭다. 당사에서는 반복되는 시간 지향형 보수 활동을 최소화 하고, 고장원인 및 결과 분석에 바탕을 두어 보수 지침을 작성하고 시행할 수 있는 RCM기반의 진단 시스템 개발에 대해 논하고자 한다.
RCM(reliability Centered Maintenance) 적용 시 나타나는 장점으로 인해 이미 여러 산업 분야에 적용되고 있다. 설비의 안정성을 중요시하는 원자력발전 부문에서 처음으로 도입 후 전력산업분야 대부분에서 RCM을 적용하거나 적용연구가 진행되고 있다. 철도산업에서도 전력산업 분야와 같이 안정적 이면서 경제적인 전력을 공급하는 것이 중요하므로 정비업무의 중요성이 크다고 할 수 있다. 특히 철도 시스템 중 한전에서 154kV나 345kV를 수전 받아 철도 시스템에 전력을 공급하는 변전소의 역할은 매우 중요하다. 따라서 철도 변전소를 구성하고 있는 설비의 특성과 운영방식에 대한 연구를 통해 적절한 RCM적용 방안을 위한 고장모드 및 임계분석 (FMECA: Failure Mode, Effects and Criticality Analysis) 연구의 필요성이 대두된다. RCM과 FMECA는 적용 산업분야에 따라 적용 절차를 다르게 적용되어진다. 따라서 철도 변전소에 대한 고장데이터와 설비들의 특성 및 현재 운용방식 등을 종합적으로 고려하여 적절한 수립방법 연구가 필요하다.
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.
Cloud computing allows users to access software or specific programs that support the cloud platform through an information communicating device that can connect to the internet anywhere or anytime. Also, the cloud architecture not only reduces the expenses of IT infrastructure construction and maintenance, but also speeds up processing and mobility, which leads to a significant ease of use. In spite of the advantages of cloud computing, previous studies have been centered on case studies of the execution, advantages, and problems of cloud computing. In contrast, empirical research on individual cloud computing up till now is very insufficient. Thus, the research aims to create a model of an individual user's perspective and verify validation. This study reveals types of influence that characteristics can have on an individual user's intention to use, by searching the characteristics that the individual user recognizes on cloud computing services. The results are as follows:first, the characteristics of cloud computing indicates a significant influence on usage intention. Second, all characteristics in cloud computing, accessibility, reliability, perceived ease of use, and fusibility, are confirmed in providing significant influences in shaping social influence forms. Third, social influence has a significant influence on usage intention.
국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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