In FMEA, the risk priority number(RPN) is used for risk evaluation on each failure mode. It is obtained by multiplying three components, i.e., severity, occurrence, and detectability of the corresponding failure mode. Each of the three components are usually determined on the basis of the past experience and technical knowledge. But this approach is not strictly objective in evaluating risk of a given failure mode and thus provide somewhat less scientific measure of risk. Assuming a homogeneous Poisson process for occurrence of the failures and causes, we propose a more scientific approach to evaluation of risk in FMEA. To quantify severity of each failure mode, the mission period is taken into consideration for the system. If the system faces no failure during its mission period, there are no losses. If any failure occurs during its mission period, the losses corresponding to the failure mode incurs. A longer remaining mission period is assumed to incur a larger loss. Detectability of each failure mode is then incorporated into the model assuming an exponential probability law for detection time of each failure cause. Based on the proposed model, an illustrative example and numerical analyses are provided.
For system maintenance optimization, it is necessary to establish a state information system by CBM+ including CBM and RCM, and sensor selection for CBM+ application requires system process for function model analysis at the early design stage. The study investigated the contents of CBM and CBM+, analyzed the function analysis tasks and procedures of the system, and thus presented a D-FMEA based sensor selection inference methodology at the early stage of design for CBM+ application, and established it as a D-FMEA based sensor selection inference process. The D-FMEA-based sensor inference methodology and procedure in the early design stage were presented for diesel engine sub assembly.
The FMEA is a widely used technique to pre-evaluate and avoid risks due to potential failures for developing an improved design. The conventional FMEA does not consider the possible time gap between occurrence and detection of failure cause. When a failure cause is detected and corrected before the failure itself occurs, there will be no other effect except the correction cost. But, if its cause is detected after the failure actually occurs, its effects will become more severe depending on the duration of the uncorrected failure. Taking this situation into account, a risk metric is developed as an alternative to the RPN of the conventional FMEA. The severity of a failure effect is first modeled as linear and quadratic severity functions of undetected failure time duration. Assuming exponential probability distribution for occurrence and detection time of failures and causes, the expected severity is derived for each failure cause. A new risk metric REM is defined as the product of a failure cause occurrence rate and the expected severity of its corresponding failure. A numerical example and some discussions are provided for illustration.
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.
When happen the electrical facilities accident, the one's diagnosis system of fault cause was constructed by FMEA method. From the verification of system, the one's diagnosis system agreed well with result that analyzed actual stale. Thus, the system is judged to be used effectively examine for accident cause of electrical facilities.
국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.
The significance of hydro-power plant is increasing in its public roles such as flood control and water supply as well as electric power production. Even if high level of reliability in facility operation is required, no specific reliability research has been made. This specifically stems from the lack of technology and research investments. The eventual goal of this study is to secure a methodology for reliability analysis of hydro-power plant so that an appropriate decision for operation and investment can be made. Specific effort was put to develop a reliability model for water supply system within hydro-power plant. For this study, we briefly examined the overview of the hydro-power plant including the electric power generation facility system. We then discussed the facility reliability analysis methodology for hydro-power plant. Based on rigorous examination of the water supply system and components roles, we drew major failure modes for each component and examined their effects.
Hydrogen energy is expanding in range for civil use together with development of pollution-free power sources recently, and it is judged that the use of hydrogen will increase more as a part of carbon dioxide reduction measures according to the Climatic Change Convention. Especially, it is thought that the securement of safety of the used dispenser will be the biggest obstacle in the use of high-pressure hydrogen because the hydrogen station is operated in a high pressure. This study found risks in the process and problems on operation by making use of HAZOP(6 kinds), a qualitative safety evaluation technique, and FMEA(5 kinds), a fault mode effect analysis, for the hydrogen charging system at a hydrogen gas station, derived 6 risk factors from HAZOP and 5 risk factors from FMEA, and prepared measures for it.
Service FMEA may yield several possible corrective actions for each failure mode with large RPN. Corrective actions for each service failure are usually interrelated with the customers and environmental elements of the service system. SWOT analysis can provide an effective way to analyze the inner and outer environmental impacts for each corrective action. In this paper, we suggest a way for selecting and ranking corrective strategy in service operation based on SWOT analysis. Every candidate of corrective action strategy is ranked and evaluated on the basis of the impact factors of the SWOT variables, correlations between possible corrective actions and SWOT variables, and RPNs of service failures. The most desirable set of corrective actions is selected considering the preference score of each corrective action, required resources and budgetary allowance. The proposed methodology is demonstrated with an illustrative example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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