• 산업경영시스템학회지
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• 제45권3호
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• pp.18-30
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• 2022

Predicting remaining useful life (RUL) becomes significant to implement prognostics and health management of industrial systems. The relevant studies have contributed to creating RUL prediction models and validating their acceptable performance; however, they are confined to drive reasonable preventive maintenance strategies derived from and connected with such predictive models. This paper proposes a data-driven preventive maintenance method that predicts RUL of industrial systems and determines the optimal replacement time intervals to lead to cost minimization in preventive maintenance. The proposed method comprises: (1) generating RUL prediction models through learning historical process data by using machine learning techniques including random forest and extreme gradient boosting, and (2) applying the system failure time derived from the RUL prediction models to the Weibull distribution-based minimum-repair block replacement model for finding the cost-optimal block replacement time. The paper includes a case study to demonstrate the feasibility of the proposed method using an open dataset, wherein sensor data are generated and recorded from turbofan engine systems.

• 한국CDE학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.203-213
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• 2014

The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on design for reliability, and recently many studies have dealt with a maintenance system to prevent unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to send health monitoring information of important equipment to administrator of an offshore plant in real time, which leads to having much concern on condition based maintenance policy or predictive maintenance. In this study, we have reviewed previous studies associated with condition-based maintenance of offshore plants, and introduced the approaches predicting failures of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1612-1617
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• 2011

Rolling stock needs many maintenance works because of its long service life. The maintenance of rolling stock has periodic preventive maintenance system. This periodic preventive maintenance system can't reflect the characteristics of every part. The condition-based maintenance system which reflects the functional condition of every part prevents breakdown and reduces maintenance cost. This study will analyze the records of every part by unreasonable examples of time-based preventive maintenance and reliability management activities, and discuss the necessity of maintenance system reflected the results.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.51-59
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• 2021

본 논문은 사전에 위치가 알려져 있는 시설물에 설치된 Wi-Fi AP에 접속한 기록을 이용하여 결정한 사용자의 위치 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치 기반 서비스는 작업자의 위치 및 시간 정보를 이용하여 승강기 등 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 시설물을 대상으로 현장 작업자의 작업 진행 상황을 관리하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 작업 스케줄 관리 방법은 작업을 위해 작업자가 시설물에 도착해야 하는 사전 스케줄된 시간과 실제 그 시설물에 도착한 시간을 기반으로 한다. 또, Wi-Fi AP 접속 정보를 기반으로 한 위치 결정 및 시간 정보를 기반으로 한 작업스케줄 관리의 가능성을 보이기 위해 본 논문에서는 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 승강기 유지보수 분야에서 적용할 수 있는 실험적 구현을 일부 하였다. 실험적으로 구현한 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 시설물의 점검 및 유지보수 관련 분야에 활용될 수 있음을 보인다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권1호
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• pp.11-19
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• 2022

본 논문은 사전에 위치가 알려져 있는 시설물에 설치된 Wi-Fi AP에 접속한 기록을 이용하여 결정한 사용자의 위치 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치 기반 서비스는 작업자의 위치 및 시간 정보를 이용하여 승강기 등 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 시설물을 대상으로 현장 작업자의 작업 진행 상황을 관리하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 작업 스케줄 관리 방법은 작업을 위해 작업자가 시설물에 도착해야 하는 사전 스케줄 된 시간과 실제 그 시설물에 도착한 시간을 기반으로 한다. 또, Wi-Fi AP 접속 정보를 기반으로 한 위치 결정 및 시간 정보를 기반으로 한 작업 스케줄 관리의 가능성을 보이기 위해 본 논문에서는 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 승강기 유지보수 분야에서 적용할 수 있는 실험적 구현을 일부 하였다. 실험적으로 구현한 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 시설물의 점검 및 유지보수 관련 분야에 활용될 수 있음을 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.53-59
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• 2021

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

• 플랜트 저널
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• 제9권4호
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• pp.37-42
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• 2013

화력발전소와 같은 대규모 플랜트 설비는 복잡하여 고장이 발생할 경우 고장발생 설비, 시기 및 원인을 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않기 때문에 무엇보다 고장을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 최근 들어 정비업무에 대한 관점과 중요성이 점차 변화해 가고 있고 주기정비 방식에서 벗어나 상태기반 정비방식으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 상태정비에 주안점을 두고 신뢰도중심정비 방법을 화력발전소, 특히 석탄취급설비에 적용하여 정비주기를 선정하고자 하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권4호
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• pp.119-126
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• 2021

During the development of a weapon system, the concept of maintainability is used for quantitatively predicting and analyzing the maintenance time. However, owing to the complexity of a weapon system, the standard maintenance time predicted during the system's development differs significantly from the measured time during the operation of the equipment after the system's development. According to the analysis presented in this paper, the maintenance time can be predicted by considering the system's complexity on the basis of the military specifications, and the procedure can be Part B of Procedure II and Method B of Procedure V. The maintenance work elements affected by the system complexity were identified by the analytic hierarchy process technique, and the system-complexity-reflecting weights of the maintenance work elements were calculated by the Delphi method, which involves expert surveys. Based on MIL-HDBK-470A and MIL-HDBK-472, it is going to present a Korean-style maintainability prediction method that reflects system complexity of weapons systems.

• 대한안전경영과학회지
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• 제3권4호
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• pp.103-112
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• 2001

In Factory, as the number of machine is increased the more maintenance efforts are necessary. Multi maintenance issues may occur at a certain time and the determination of maintenance sequence is needed. In this study, we first compare the priority of machines and the impact value using modified FMEA(Failure Mode Effect and Analysis) method. Also, CBR(Case-based Reasoning) approach is applied to retrieve similar fault cases of current machine problem. The proposed methodology will be useful to implement decision support system of maintenance sequence for CMMS/EAM (Computerized Maintenance Management System/Enterprise Asset Management).

• 대한안전경영과학회지
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• 제25권4호
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• pp.141-151
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• 2023

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.