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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 컨테이너 터미널의 생산성과 직접적인 관계가 있는 컨테이너 크레인의 가용도 최대화를 목적으로 하여 컨테이너 크레인 한대의 예방정비 활동에 대하여 시뮬레이션과 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 주기를 결정하고 여러 대의 컨테이너 크레인의 연간 예방정비 주기를 계획하였다. 그리고 실제 컨테이너 크레인의 작업 일정이 확정되면, 초기에 계획된 예방정비 일정과 작업 일정을 비교하여 컨테이너 크레인 작업에 영향을 미치는 않는 유휴시점에서 예방정비 활동이 이루어질 수 있도록 예방정비 일정을 조정하도록 하는 방안을 다루었다.
- 되고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 터미널의 핵심 하역 장비인 컨테이너 크레인의 예방정비 일정을 수립하기 위하여 실제 터미널에서 수행하였던 고장 및 예방정비 데이터를 분석하고 예방정비 항목에 대해 부품별 수명 분포와 모수를 추정하였다. 다 부품 다 단계로 구성된 컨테이너 크레인의 구조를 명확히 정의하기 위해서 크레인을 트리 구조로써 표현하였다.
- 따라서 현재 계획된 연간 일정은 실제 예방정비를 실시하는데 있어서 불가능한 일정이며, 실제 가능한 일정으로 조정해줄 필요가 있다. 본 연구에서는 부산항의 실제 한달 간의 선박 입/출항 정보를 가지고 예방 실시 시점을 조정해보고자 한다. 본 논문에서는 선석은 5선석, 총 크레인수는 15대로 하며, 각 선석별로 3대의 크레인이 할당되어 있으며, 선박이 입항과 출항에 대해 동시에 작업을 시작하고 끝낸다고 가정한다.
- 본 연구에서는 예방정비 일정과 크레인의 작업이 중복되었을 경우, 작업 중 고장 날 확률이 높은 부품을 우선순위로 작업 이전에 예방정비를 할당하는 방법과, 초기 연간 계획에서 제시한 최적해의 이동을 최소로 하는 유전자 알고리즘을 개발하였다.
- 5, 돌연변이는 각 비트단위로 수행되고 해의 0값 방지를 위해 수행 후 한 정비의 주기가 0인 경우 마지막 비트의 값은 1이 되도록 설정하였고 각 비율은 입력받도록 하였다. 세대수 100세대 진화로 하여 크레인의 예방정비 주기를 산출하고자 한다.
- 연간 예방정비 계획의 일정 조정 문제를 유전자 알고리즘을 사용해서 접근해 보고자 한다. 하지만 가용도 최대화 문제를 목적으로 하기에는 다 부품 복합구조 시스템의 가용도를 수리적으로 계산하기가 상당히 어려우므로 연간계획에서 제시된 해를 최대한 유지하는 것을 목적으로 하며, 제약 조건은 정비 인원, 작업과 예방정비 일정의 중복으로 한다.
- 이러한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 컨테이너 터미널에서 사용되는 다수의 크레인들에 대한 예방정비 계획을 어떻게 최적화할 것인가를 다루고자 한다.
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5.1 시뮬레이션과 유전자 알고리즘을 이용한 최적 예방정비 주기
주어진 입력 값에 의한 실험을 통하여 컨테이너 크레인의 최적 예방정비 주기를 산출하고자한다. 시뮬레이션을 위한 입/출력 데이터는 아래 Table 4에 정의한다.
가설 설정
- Table 2와 같이 부품별 수명 분포는 와이블 분포, 로그 정규분포, 정규 분포, 로그 로지스틱 분포로 추정되었으나, 신뢰성 분석 시 자주 사용되는 와이블 분포로 가정하고 수명 모수를 추정하였다. 장비 구조 및 기능 분석, 그리고 예방정비 데이터분석을 통한 수명 정보는 예방정비 최적 주기 결정을 위한 데이터로 사용된다.
- 본 연구에서는 부산항의 실제 한달 간의 선박 입/출항 정보를 가지고 예방 실시 시점을 조정해보고자 한다. 본 논문에서는 선석은 5선석, 총 크레인수는 15대로 하며, 각 선석별로 3대의 크레인이 할당되어 있으며, 선박이 입항과 출항에 대해 동시에 작업을 시작하고 끝낸다고 가정한다. 컨테이너 크레인의 모든 예방 정비 활동은 작업에 영향을 주지 않는 유휴시간에만 이루어져야 하므로 작업과 중복이 되는 예방정비 일정은 조정되어야 한다.
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