열화현상은 공학시스템에 잦은 고장의 원인이 되며, 고장은 시스템이 가동되지 못하는 시간 동안의 기회비용을 증가시킨다. 보전 정책은 고장으로 발생하는 시스템 운영중지 상태를 개선하며, 이로 인한 기회비용을 줄이는 목적으로 실시한다. 일반적으로 보전 정책은 불완전 보전효과를 지니기 때문에 현실의 상황을 최대한 반영하는 보전 정책을 수립하기 위해서는 이를 고려해야 한다. 개선 요소(improvement factor) 방법은 불완전 보전 효과를 표현하는 방법 가운데 하나이며 대표적으로 나이 감소 요소와 위험률 증가 요소가 있다. 본 연구는 보전 정책의 불완전 보전 효과를 고려하는 방법으로 나이 감소 요소와 위험률 증가 요소를 결합한 하이브라드 요소(hybrid factor)를 사용한다. 보전 정책은 신뢰성 수준에 따라서 시행 사점이 결정될 수 있기 때문에 보전 시점을 결정하는 방법으로 특정 신뢰성 수준을 설정하고 이를 만족하는 예방보전 정책을 결정 한다. 즉, 본 연구에서는 하이브라드 요소를 이용하여 불완전 보전 효과를 최대한 반영하고, 특정 신뢰성 수준을 보장하는 예방보전 정책을 제시한다. 또한 기대 순수익 함수를 통해 최적의 예방보전 수를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고 와이블 분포에 대한 수치 예제를 제시한다.

본 논문에서는 시스템 연령(年齡)에 의해 보전 활동의 효과를 설명하는 일반 수리(修理) 개념을 이용한 최적 보전(保全) 정책에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 주기적인 일반 수리와 고장 시 최소 수리가 적용되는 최적 보전 정책을 고려하였다. 따라서 일반 수리에 따른 보전 정책의 비용 함수를 도출하였고 최적 보전 정책을 도출하는 알고리즘을 제시하였고 예제를 통해 알고리즘의 성능을 분석하였다. 이 연구를 통해 시스템을 운영하는데 있어서 어느 수준의

  This paper addresses a the maintenance system based on the concept of RAMS (Reliability, Availability, Maintenance, Safety) for the effective maintenance of the urban transit. A systematic approach for developing a cost-effective maintenance strategy ba

최근에는 수요자 요구의 다양화, 전문인력의 부족, 고임금화, 열악한 작업장에서의 작업기피 현상 등의 영향으로 인해 생산 및 물류의 자동화가 활발히 추진되고 있다. 생산 및 물류시스템의 자동화가 진전됨에 따라 전체 시스템의 물류합리화에 중요한 역할을 담당하는 자동창고 시스템에 대한 설비관리 체계 구축이 필요하게 되었고, 그 일환으로 본 연구에서는 자동창고에 대한 예방보전 및 원인진단을 지원하는 자동창고의 예방보전 및 진단시스템을 개발하였다. 특히 자동창고의 이상을 진단하는데 과거의 트러블내용을 사례로 등록시키고, 전문가가 문제해결에 사용한 경험데이타, 즉 조사항목, 조사결과 및 대처내용을 진단용 사례기반 추론베이스로 구축하여 활용하는 사례기반추론(Case Based Reasoning)방법으로 접근시켰다. 또한 자동창고시스템의 예방보전, 사후보전, 이력관리 기능을 수행할 수 있는 운영소프트웨어를 개발하였다.

본 연구에서는 부산항 컨테이너터미널을 대상으로 컨테이너크레인(C/C)의 예방보전과 관련된 실증자료를 분석하여 장비 정비 실태를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해서 하역장비를 효율적으로 관리하기 위한 정비성 계획과 정비성을 나타내는 정비성 지표를 제시하였다. 이어서 실증 자료를 바탕으로 하여 장비 정비 실적을 주요 지표를 중심으로 분석하고, 예방정비율(PM)과 장비 고장 간 평균 처리물량(MMBF)의 상관관계를 분석하여 예방정비의 필요성을 밝혔다.