시스템의 지속성(durability)은 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 시스템 운용과정에서도 연속적인 분석의 대상이 된다. 생산시스템에 있어서 지속성의 저하는 고장시간으로 인한 생산성의 저하와 함께 생산되는 제품의 품질을 떨어뜨리는 요인이 되며, 특히 원자력 발전소와 같은 안전성이 강조되는 시스템에서는 한 번의 고장으로 치명적인 문제를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 지속성이 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 지속성에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 요구된다.
본 연구는 수리가능 시스템의 운용환경 하에서 시스템의 지속성 유지를 위해 결정되어야 할 예방정비 정책과 함께 예비품 재고수준에 관한 문제를 다룬다. 예방정비를 통한 ...
시스템의 지속성(durability)은 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 시스템 운용과정에서도 연속적인 분석의 대상이 된다. 생산시스템에 있어서 지속성의 저하는 고장시간으로 인한 생산성의 저하와 함께 생산되는 제품의 품질을 떨어뜨리는 요인이 되며, 특히 원자력 발전소와 같은 안전성이 강조되는 시스템에서는 한 번의 고장으로 치명적인 문제를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 지속성이 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 지속성에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 요구된다.
본 연구는 수리가능 시스템의 운용환경 하에서 시스템의 지속성 유지를 위해 결정되어야 할 예방정비 정책과 함께 예비품 재고수준에 관한 문제를 다룬다. 예방정비를 통한 가용도 향상과 예비품 수준에 의한 재고충족률(fulfill rate) 유지는 시스템의 지속성을 판단하는 중요한 변수가 될 수 있다. 시스템이 제반기능을 잘 수행할 수 있도록 하기 위해서는 운영유지 측면의 투자가 필수적이고 이에 따라 시스템의 지속성을 보장하고 효율적인 운영을 위한 예방정비 정책 및 예비품 재고수준 결정은 시스템 유지 · 관리를 위한 중요한 문제이기 때문이다.
이를 위해 세 가지의 주제를 중심으로 목표로 하는 성능을 위한 시스템 유지 · 관리 과정을 제시한다. 우선, 시스템이 목표로 하는 가용도와 최소의 유지비용을 만족하는 예방정비 정책을 결정한다. 일반적으로 공학 시스템(engineering system)은 증가고장률(increasing failure rate)을 가지고 확률적으로 고장이 발생하기 때문에, 시스템 고장발생 시 교체 없이 수리를 계속 반복한다면 시간이 지날수록 고장 빈도수가 커지게 되어 수리비용이 증가하게 된다. 반면, 고장발생 시 수리를 하지 않고 교체만을 반복한다면 부품비용이 증가하게 된다.
본 연구에서는 예방정비를 수행하는 과정에서 가용도와 보전비용이라는 두 가지 제약을 통해 최적의 정비활동을 선택하는 의사결정 문제를 다룬다. 이 과정에서 대상 시스템은 선형증가 고장률과 고정된 수리시간을 보인다고 가정한다. 즉, 주기적 정비정책 하에서 선형증가 고장률과 상수의 수리시간을 보이는 시스템의 최적 예방정비 주기를 결정하는 문제라고 할 수 있다. 최적 예방정비 주기는 단위시간 당 최소비용과 목표가용도를 보장하는 과정에서 결정된다. 결정되는 예방정비 주기는 비용과 가용도 중에서 우위에 있는 조건에 의해 서로 다른 값을 가진다.
다음으로 확률모형의 해석을 통해 목표로 하는 재고충족률 하에서의 예비품 재고수준을 결정한다. 기존 예비품 재고정책의 목적은 일반적으로 최소의 유지비용을 보장하는 예비품 재고수준 결정이었다. 하지만 예비품 수준이 시스템의 지속성을 위한 중요한 의사결정 기준이 된다면 비용보다 충족률이 우선시 되는 경우가 발생할 수 있다.
본 연구에서는 고장률과 조달기간에 관련된 모수를 가지는 확률모형을 이용하여 부품이 고정된 고장률을 갖는 경우와 고정된 조달기간을 갖는 경우에 대해 예비품의 수요분포를 유도한다. 이 과정에서 복합분포의 모수해석을 통해 재고충족률을 만족하는 예비품 수준의 결정 과정을 제시한다.
마지막으로 시스템의 현실적인 운영환경을 고려하는 시스템의 운용가용도 기반의 예비품 수준을 결정하는 과정을 제시하였다. 시스템 자체의 불능시간만을 고려한 목표가용도와 달리 공급 지연시간과 같은 실제 환경에서 일어날 수 있는 상황들을 고려한 운용가용도를 통해 경제적인 예비품 수요 결정 과정을 제시한다.
본 연구는 다양한 제약조건과 동적으로 급변하는 상황에서 시스템의 지속성을 확보하기 위한 예방정비 정책 결정과 예비품 재고수준 결정 과정을 소개한다. 제시하는 의사결정 과정들은 최소의 비용으로 목표로 하는 가용도를 만족하는 최적 대안의 선택에 있어서 유용한 시스템 유지 · 관리방법으로 활용될 수 있을 것이다.
시스템의 지속성(durability)은 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 시스템 운용과정에서도 연속적인 분석의 대상이 된다. 생산시스템에 있어서 지속성의 저하는 고장시간으로 인한 생산성의 저하와 함께 생산되는 제품의 품질을 떨어뜨리는 요인이 되며, 특히 원자력 발전소와 같은 안전성이 강조되는 시스템에서는 한 번의 고장으로 치명적인 문제를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 지속성이 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 지속성에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 요구된다.
본 연구는 수리가능 시스템의 운용환경 하에서 시스템의 지속성 유지를 위해 결정되어야 할 예방정비 정책과 함께 예비품 재고수준에 관한 문제를 다룬다. 예방정비를 통한 가용도 향상과 예비품 수준에 의한 재고충족률(fulfill rate) 유지는 시스템의 지속성을 판단하는 중요한 변수가 될 수 있다. 시스템이 제반기능을 잘 수행할 수 있도록 하기 위해서는 운영유지 측면의 투자가 필수적이고 이에 따라 시스템의 지속성을 보장하고 효율적인 운영을 위한 예방정비 정책 및 예비품 재고수준 결정은 시스템 유지 · 관리를 위한 중요한 문제이기 때문이다.
이를 위해 세 가지의 주제를 중심으로 목표로 하는 성능을 위한 시스템 유지 · 관리 과정을 제시한다. 우선, 시스템이 목표로 하는 가용도와 최소의 유지비용을 만족하는 예방정비 정책을 결정한다. 일반적으로 공학 시스템(engineering system)은 증가고장률(increasing failure rate)을 가지고 확률적으로 고장이 발생하기 때문에, 시스템 고장발생 시 교체 없이 수리를 계속 반복한다면 시간이 지날수록 고장 빈도수가 커지게 되어 수리비용이 증가하게 된다. 반면, 고장발생 시 수리를 하지 않고 교체만을 반복한다면 부품비용이 증가하게 된다.
본 연구에서는 예방정비를 수행하는 과정에서 가용도와 보전비용이라는 두 가지 제약을 통해 최적의 정비활동을 선택하는 의사결정 문제를 다룬다. 이 과정에서 대상 시스템은 선형증가 고장률과 고정된 수리시간을 보인다고 가정한다. 즉, 주기적 정비정책 하에서 선형증가 고장률과 상수의 수리시간을 보이는 시스템의 최적 예방정비 주기를 결정하는 문제라고 할 수 있다. 최적 예방정비 주기는 단위시간 당 최소비용과 목표가용도를 보장하는 과정에서 결정된다. 결정되는 예방정비 주기는 비용과 가용도 중에서 우위에 있는 조건에 의해 서로 다른 값을 가진다.
다음으로 확률모형의 해석을 통해 목표로 하는 재고충족률 하에서의 예비품 재고수준을 결정한다. 기존 예비품 재고정책의 목적은 일반적으로 최소의 유지비용을 보장하는 예비품 재고수준 결정이었다. 하지만 예비품 수준이 시스템의 지속성을 위한 중요한 의사결정 기준이 된다면 비용보다 충족률이 우선시 되는 경우가 발생할 수 있다.
본 연구에서는 고장률과 조달기간에 관련된 모수를 가지는 확률모형을 이용하여 부품이 고정된 고장률을 갖는 경우와 고정된 조달기간을 갖는 경우에 대해 예비품의 수요분포를 유도한다. 이 과정에서 복합분포의 모수해석을 통해 재고충족률을 만족하는 예비품 수준의 결정 과정을 제시한다.
마지막으로 시스템의 현실적인 운영환경을 고려하는 시스템의 운용가용도 기반의 예비품 수준을 결정하는 과정을 제시하였다. 시스템 자체의 불능시간만을 고려한 목표가용도와 달리 공급 지연시간과 같은 실제 환경에서 일어날 수 있는 상황들을 고려한 운용가용도를 통해 경제적인 예비품 수요 결정 과정을 제시한다.
본 연구는 다양한 제약조건과 동적으로 급변하는 상황에서 시스템의 지속성을 확보하기 위한 예방정비 정책 결정과 예비품 재고수준 결정 과정을 소개한다. 제시하는 의사결정 과정들은 최소의 비용으로 목표로 하는 가용도를 만족하는 최적 대안의 선택에 있어서 유용한 시스템 유지 · 관리방법으로 활용될 수 있을 것이다.
As a measure of the performance, durability is defined that a system will be operational at any given point in time without breaking or becoming weaker. Durability of a system is object of continuous analysis from the design phase to the operation phase. In order for the system to maintain a certain...
As a measure of the performance, durability is defined that a system will be operational at any given point in time without breaking or becoming weaker. Durability of a system is object of continuous analysis from the design phase to the operation phase. In order for the system to maintain a certain level of durability, maintenance action and provision of spare parts are commonly performed.
In this paper, we suggest three positive operational actions which are guarantee a desired efficiency. First, we deal with the analysis for determining the optimum frequency to perform preventive maintenance actions for a system exhibiting a linearly increasing hazard rate and a constant repair rate. Under a periodic maintenance policy for the system, a cost function for preventive and breakdown maintenance actions is built up. Considering both the cost function and system availability, guidelines for determining the maintenance time interval are presented.
Second, we develop an interpretation procedure to fine the optimal number of spare parts achieving the target fulfill rate. In this procedure, we adopt the negative binomial distribution as a suitable demand distribution during a lead time. Using hyper-parameters from the negative binomial distribution, we explain the procedure for seeking the optimal number of spare parts.
Third, we suggest a procedure to fine the economical number of spare parts based on operational availability. Unlike target availability, operational availability consider the real situation such as supply lead time. Therefore, the equation of operational availability include both the internal repair time and external factors.
Achieving a target operational availability is more economical and efficient than having many quantities of the spare parts.
Since the model we developed here is more general and realistically applicable to the real world than the existing models, we expect that it can help decision makers reasonably compute the requirements for the system durability.
As a measure of the performance, durability is defined that a system will be operational at any given point in time without breaking or becoming weaker. Durability of a system is object of continuous analysis from the design phase to the operation phase. In order for the system to maintain a certain level of durability, maintenance action and provision of spare parts are commonly performed.
In this paper, we suggest three positive operational actions which are guarantee a desired efficiency. First, we deal with the analysis for determining the optimum frequency to perform preventive maintenance actions for a system exhibiting a linearly increasing hazard rate and a constant repair rate. Under a periodic maintenance policy for the system, a cost function for preventive and breakdown maintenance actions is built up. Considering both the cost function and system availability, guidelines for determining the maintenance time interval are presented.
Second, we develop an interpretation procedure to fine the optimal number of spare parts achieving the target fulfill rate. In this procedure, we adopt the negative binomial distribution as a suitable demand distribution during a lead time. Using hyper-parameters from the negative binomial distribution, we explain the procedure for seeking the optimal number of spare parts.
Third, we suggest a procedure to fine the economical number of spare parts based on operational availability. Unlike target availability, operational availability consider the real situation such as supply lead time. Therefore, the equation of operational availability include both the internal repair time and external factors.
Achieving a target operational availability is more economical and efficient than having many quantities of the spare parts.
Since the model we developed here is more general and realistically applicable to the real world than the existing models, we expect that it can help decision makers reasonably compute the requirements for the system durability.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.