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문제 정의
- RAMS기법은 제작사의 설계 및 생산기술 뿐만 아니라 제품수명 및 유지보수와 관련된 기술을 구현하는데 필수요건이며 이러한 기법을 이용하여 유지보수체계를 구축하려면 많은 시간과 비용이 소모되어 운영기관 독자적으로 수행하는데 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 도시철도 유지보수 예방정비 구축방법론을 개발하고자 한다. 또한 국내도시철도 운영기관에서 개별적으로 이루어지는 예방 정비시스템 구축을 국가적 유지보수 정보관리시스템으로 구축하고 보급함으로서 중복투자 및 예산낭비를 막을 수가 있으며, 유지보수 기술을 공유하여 효율적인 예방정비시스템을 구축하고자 한다.
- 따라서, 본 연구에서는 검사단계에서 고장 사례 제공하고 교환/정비에서는 예방정비 관련 데이터 갱신하며; 유지보수가 이루어지는 모든 과정 이 시스템에 반영되도록 하여 인공지능을 가지도록 도시 철도유지 보수 예방정 비 구축방법 론을 제시하고자 한다[1].
- 따라서 본 연구에서는 도시철도 유지보수 예방정비 구축방법론을 개발하고자 한다. 또한 국내도시철도 운영기관에서 개별적으로 이루어지는 예방 정비시스템 구축을 국가적 유지보수 정보관리시스템으로 구축하고 보급함으로서 중복투자 및 예산낭비를 막을 수가 있으며, 유지보수 기술을 공유하여 효율적인 예방정비시스템을 구축하고자 한다.
- 이를 위해서는 초기 단계에 BFS(Block Flow Sheet)과 기능블록도 구성에 대한 자료 수집 및 분류를 수행한다. 유지보수 작업에서 발생한 부품 고장실적표를 분석하여 신뢰성지표를 분석할 수 있는 자료를 구축한다. 또한, 각 부품에 대한 BOM(Bill Of Material)과 시스템 분석을 위한 자료의 구축이 원활하지 않을 경우 이 단계가 매우 지루할 수 있다.
- 하지만 되도록 대상의 고유한 경험(Specific Experience)에 근거한 프로그램을 도출하기 위해서 연관된 모든 자료를 찾아보는 것은 중요한 노력이다. 이에 따라 기능고장을 해석하고 기기 고장 영향 평가 및 평가의 중요도를 결정하는 기초 자료를 구축한다. RCM 기반의 유지보수체계 평가를 위해서는 기초 자료를 얼마나 정확히 구축하는냐에 따라 예방정비 및 전문가시스템의 신뢰성이 결정된다고 할 수 있다.
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