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문제 정의
- 본 논문은 무기체계의 품질 개선을 위해 장비정비 정보시스템과 업체가 관리하는 업체 보증수리이력 그리고 사용자 불만 정보를 통합하는 방법을 제시한다. 다음으로 품질 개선 대상 부품을 선정하는 방안과 선정된 부품의 품질개선을 달성할 수 있는 품질 개선 프로세스를 제안하고, 실제 운용 중인 무기체계를 대상으로 품질 개선 프로세스를 시범 적용한 사례를 소개한다.
- 본 논문은 날이 갈수록 증가하는 북한의 위협에 대비하기 위하여 무기체계 품질 및 신뢰성 개선의 체계적인 접근 방법을 제시하고 있다. 체계적인 접근 방법 안에는 기존에 산재되어 있던 정비이력 자료를 통합하고, 통합된 자료에 기반을 두어 품질 개선이 필요한 부품을 추출하는 방법이 포함되어 있다.
- 본 논문은 무기체계의 품질 개선을 위해 장비정비 정보시스템과 업체가 관리하는 업체 보증수리이력 그리고 사용자 불만 정보를 통합하는 방법을 제시한다. 다음으로 품질 개선 대상 부품을 선정하는 방안과 선정된 부품의 품질개선을 달성할 수 있는 품질 개선 프로세스를 제안하고, 실제 운용 중인 무기체계를 대상으로 품질 개선 프로세스를 시범 적용한 사례를 소개한다.
제안 방법
- 3.1과 3.2절의 프로세스를 통해 품질 개선 대상으로 선정된 부품의 운용 특성을 조사한다. 부품의 운용 특성조사 항목으로는 사용 환경 분석과 고장 분석{FTA(fault tree analysis), FMECA(failure modes effects and criticality analysis)} 등이 있다.
- 운용 특성 조사 결과를 종합한 후, 국방기술품질원은 해당 무기체계의 품질보증을 담당하는 센터(국방기술품질원), 업체의 품질보증 관계자 그리고 군부대의 대표자(무기체계의 일선 배치 부대 대표자)와 함께 분석 결과를 검토한다. 검토 및 토의 과정을 거쳐 품질 개선 요소를 식별하고, 품목별 개선 방안 및 대책을 수립하여 대상 부품의 품질을 개선한다. 부품별 품질 개선 방안에는 부품의 소재 특성과 형상 등을 포함하는 기술 변경이나 해당 무기체계의 기술교범 개정 그리고 무기체계를 운용 및 정비하는 방법의 교육 등이 포함된다.
- 정상 임무 가능은 현 상태에서 주요 임무의 수행에 지장이 없는 고장이며, 부분 임무 가능은 주요 기능의 성능 저하를 유발하는 고장을 의미하며 마지막으로 임무 불가능 고장은 장비의 기동, 사격 등 주요 기능이 불가능한 고장을 의미한다(Defense Agency for Technology and Quality, 2011). 고장 분류를 식별하기 위해 장비 구조 체계 정보를 참고하여 해당 부품이 무기체계의 가동률과 직접적으로 관련된 핵심 부품인지 확인한다. 또한 고장 정비 자료 중 정상 임무가 가능한 경우는 주요 임무에 영향을 미치지 않으므로 품질 개선 대상으로 고려할 수 없다.
- 이를 위해 2장에서 소개한 고장 간격 간 운영시간에 대한 추정 자료를 이용한다. 고장시간 추정 자료를 통해 각 부품의 평균 수명이나 Ba 수명을 추정하고, 무기체계의 전체 부품의 평균적인 수명보다 떨어지는 부품을 추출한다.
- 체계적인 접근 방법 안에는 기존에 산재되어 있던 정비이력 자료를 통합하고, 통합된 자료에 기반을 두어 품질 개선이 필요한 부품을 추출하는 방법이 포함되어 있다. 그리고 제안한 품질 개선 프로세스를 현재 운용 중인 수송차량에 대해 적용하였다. 그 결과 10 종류의 품질 개선 대상부품을 식별하였고, 이 중 9 종류의 부품들에 대해 기술 변경 등의 품질 개선을 달성하였다.
- 다음으로 고장 정비 다발 부품으로 선정된 부품에 대해 신뢰성 분석을 수행하였으며, 각 부품 평균수명이 해당 무기체계의 평균값보다 낮은 부품을 추출하였다. 그 결과 선정된 부품은 [Table 5]과 같다.
- 동일한 무기체계에 대해서 각 군에서 운용 중인 장비정비 정보시스템의 운용 및 정비이력, 방위산업체의 업체 보증수리이력, 각 군에서 제기한 사용자 불만 정보를 온/오프라인을 통해 수집한다. 수집한 자료에는 정비 발생 원인에 대한 언급이 없으므로 단순한 예방 정비 차원의 부품 교환인지 아니면 고장에 따른 교환인지 구분해야 한다.
- 통합된 자료중 운용이력의 주행거리/시간 항목은 연간 단위로만 기록되어 있기 때문에 고장 간격 간 운용시간 및 운용거리를 알 수 없는 한계를 가진다([Figure 2] 참조). 따라서 부품 및 무기체계별 평균수명(mean time between failure(MTBF)) 등의 신뢰성 정보를 추정하기 위해 고장 간격 간 운용시간 및 거리에 대한 정보를 다음의 과정을 이용해 산출한다. 우선 수리를 위해 정비부대 혹은 종합정비창에 입고한 날짜와 출고한 날짜를 365일 기준으로 변환한다 (예: 2월 2일 = 33, 2월 22일 = 53 등).
- 품질 개선 대상 부품의 실제 야전 운용·정비 실태를 파악하기 위해 운용부대를 방문하여 정비관, 운전병 등을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 수행하였다. 또한 고장 부품에 대한 고장 분석을 수행하고 이를 통해 고장 모드와 영향도 그리고 발생 원인을 파악하였다. 다음으로 관련 기관(국방기술품질원, 육군본부, 군수사령부, 납품업체)과 공동으로 품질 개선 간담회를 개최하였으며, 품질 개선 조치가 필요하지 않은 1 품목을 제외한 나머지 9 품목에 대해서 기술 변경, 사용자 교육 등의 품질 개선 조치를 취하였다.
- 산출된 운용시간 및 거리를 활용해 신뢰성 정보를 추정할 수 있는데, 신뢰성 정보의 추정 방법으로는 특정한 수명 분포를 가정하지 않는 비모수적(non-parametric) 방법과 수명 분포를 가정하는 모수적(parametric) 방법이 있다 (Lawless, 2011). 무기체계의 경우 정비자료를 이용해 수명 분포를 추정할 수 있으므로 비모수적인 방법보다는 모수적 방법을 사용하여 신뢰성 분석을 수행한다. 모수의 추정 방법으로 최소자승추정법(least square estimation)과 최우추정법(maximum likelihood estimation)이 있다(Sung, 2015).
- 향후 연구 방향은 다음과 같다. 본 연구에서는 시범적으로 수송차량에 대해서만 품질 개선 프로세스를 적용하였다. 따라서 좀 더 다양한 무기체계에 대해 확대 적용할 필요가 있다.
- 우선 고장 다발 품목을 식별하기 위해 파레토 차트를 이용한 정비 빈도 분석을 수행하였다. 분석 대상인 수송차량의 부품 그룹별 정비 빈도를 정리한 후 파레토 차트를 이용해 전체 정비건 수 중 70% 이상을 차지하는 부품 그룹(예제에서는 73% 이상인 부품 그룹을 선정)을 식별하고, 식별된 부품 그룹들에 포함된 부품을 고장 정비 다발 부품으로 선정하였다([Figure 5] 참조).
- 운용 특성 조사 결과를 종합한 후, 국방기술품질원은 해당 무기체계의 품질보증을 담당하는 센터(국방기술품질원), 업체의 품질보증 관계자 그리고 군부대의 대표자(무기체계의 일선 배치 부대 대표자)와 함께 분석 결과를 검토한다. 검토 및 토의 과정을 거쳐 품질 개선 요소를 식별하고, 품목별 개선 방안 및 대책을 수립하여 대상 부품의 품질을 개선한다.
- 이 연구에서 제안한 무기체계 품질 개선 프로세스는 자료의 수집 및 정제, 품질 개선 부품 선정 그리고 품질 개선방안의 도출까지 총 3단계로 구성되어 있다. 각 품질 개선 프로세스의 단계별 세부 수행 내용은 다음과 같다.
- 수집한 자료에는 장비정비 정보시스템의 자료와 해당 차량을 납품한 업체의 보증수리이력, 그리고 국방기술품질원으로 제출된 사용자 불만 정보가 포함되어 있다. 이 자료에 대해 3.1절에서 제안한 임무 영향 고장 기준을 적용하여 9,115건의 임무영향 고장 정비 자료를 추출하였다([Table 4] 참조).
- 최우추정법을 이용하여 부품별 수명 분포와 모수를 결정하는데 개별 부품 혹은 무기체계의 수명 분포는 사전에 알려지지 않았으므로 지수(exponential)와 와이블(Weibull), 정규 그리고 대수정규분포에 대해 Anderson-Darling 통계량이 가장 작게 산출되는 분포를 수명 분포로 선택한다. 이 후 선택한 수명 분포를 기반으로 평균수명(MTBF), Ba 수명 등의 신뢰성 척도를 추정한다.
- 고장 분석 중 결함나무분석은 고장의 잠재 원인을 식별하고 고장 확률을 추정하는 방법이며, FMECA는 고장 모드 및 영향도와 치명도를 해석하는 방법으로 각 부품의 고장이 무기체계에 어느 정도의 영향을 주는지 파악하는 방법이다. 이러한 운용 정보를 획득하기 위해 해당 장비를 운용하는 일선 부대와 정비 부대를 직접 방문하고 실무자 면담 및 설문조사를 실시하는 등 정성적인 분석도 동시에 수행한다. 정성적인 분석은 다음의 [Table 3]과 같이 부대별, 계절별 그리고 무기체계 구성별 분석을 포함한다.
- 품질 개선 대상 부품의 실제 야전 운용·정비 실태를 파악하기 위해 운용부대를 방문하여 정비관, 운전병 등을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 수행하였다.
대상 데이터
- 우선 고장 다발 품목을 식별하기 위해 파레토 차트를 이용한 정비 빈도 분석을 수행하였다. 분석 대상인 수송차량의 부품 그룹별 정비 빈도를 정리한 후 파레토 차트를 이용해 전체 정비건 수 중 70% 이상을 차지하는 부품 그룹(예제에서는 73% 이상인 부품 그룹을 선정)을 식별하고, 식별된 부품 그룹들에 포함된 부품을 고장 정비 다발 부품으로 선정하였다([Figure 5] 참조). 선정된 고장 정비 다발 부품은 디스크 클러치와 실린더 조립체 등 25 품목이다.
- 분석 대상인 수송차량의 부품 그룹별 정비 빈도를 정리한 후 파레토 차트를 이용해 전체 정비건 수 중 70% 이상을 차지하는 부품 그룹(예제에서는 73% 이상인 부품 그룹을 선정)을 식별하고, 식별된 부품 그룹들에 포함된 부품을 고장 정비 다발 부품으로 선정하였다([Figure 5] 참조). 선정된 고장 정비 다발 부품은 디스크 클러치와 실린더 조립체 등 25 품목이다.
- )를 수집하였다. 수집한 자료에는 장비정비 정보시스템의 자료와 해당 차량을 납품한 업체의 보증수리이력, 그리고 국방기술품질원으로 제출된 사용자 불만 정보가 포함되어 있다. 이 자료에 대해 3.
- 이를 위해 고장 다발 부품과 평균 수명이 무기 체계의 평균 수명에 비해 낮은 부품을 선택해야 한다. 우선 고장 다빈도 부품을 식별하기 위해 파레토 차트를 활용하여 누적 고장 빈도를 도출한 후 전체 고장 수리 건수 중 70% 이상을 차지하는 부품을 품질 개선 대상 후보로 선정한다.
- 우선 수송차량에 대해 약 4만 건의 수리이력 자료(3년, ‘10. 4. 1. ~ ’13. 3. 31.)를 수집하였다.
- 마지막으로 각 군에서 국방기술품질원으로 품질 문제를 제기한 자료를 수집한 사용자 불만 자료가 있다. 이 자료는 품질 불만 발생부대, 품질 불만 장비 및 부품명, 재고 번호, 결함/조치 등으로 구성되어 있다. 품질 불만 정보는 앞의 두 자료에 비해 양이 적으며 간헐적으로 발생하기 때문에 장비정비 정보체계와 업체 보증수리이력을 보조하여 고장 분석 및 사례 분석용 자료로 활용할 수 있다.
- 이렇게 두 가지 기준인 정비 빈도와 신뢰성 분석 결과를 종합하여 품질 개선 대상 부품을 선정한다([Figure 3]참조). 하나의 무기체계를 대상으로 해당 무기체계의 평균 수명 이하인 동시에 잦은 수리로 유지 및 정비 비용이 큰 부품을 품질 개선 대상으로 선정함으로써 해당 무기체계의 평균수명 및 가용도 등의 향상과 유지비용의 절감을 동시에 달성할 수 있다.
- 다음으로 무기체계 및 부품별의 신뢰성 분석을 실시하여 무기체계의 평균수명에 미치지 못하는 부품을 식별한다. 이를 위해 2장에서 소개한 고장 간격 간 운영시간에 대한 추정 자료를 이용한다. 고장시간 추정 자료를 통해 각 부품의 평균 수명이나 Ba 수명을 추정하고, 무기체계의 전체 부품의 평균적인 수명보다 떨어지는 부품을 추출한다.
이론/모형
- 모수의 추정 방법으로 최소자승추정법(least square estimation)과 최우추정법(maximum likelihood estimation)이 있다(Sung, 2015). 최소자승추정법은 관측 중단 자료가 아닌 완전 자료에 주로 사용하는 방법이므로, 현재 운용 중인 무기체계를 다루는 이 연구에서는 관측 중단 자료를 활용할 수 있는 최우추정법을 적용한다(Nelson, 2009). 최우추정법을 이용하여 부품별 수명 분포와 모수를 결정하는데 개별 부품 혹은 무기체계의 수명 분포는 사전에 알려지지 않았으므로 지수(exponential)와 와이블(Weibull), 정규 그리고 대수정규분포에 대해 Anderson-Darling 통계량이 가장 작게 산출되는 분포를 수명 분포로 선택한다.
성능/효과
- 그리고 제안한 품질 개선 프로세스를 현재 운용 중인 수송차량에 대해 적용하였다. 그 결과 10 종류의 품질 개선 대상부품을 식별하였고, 이 중 9 종류의 부품들에 대해 기술 변경 등의 품질 개선을 달성하였다. 군사 기밀이기 때문에 정확한 수치를 언급할 수 없지만, 품질 개선 활동을 통해 상당한 양의 국방 예산을 절감할 수 있었다.
- 또한 고장 부품에 대한 고장 분석을 수행하고 이를 통해 고장 모드와 영향도 그리고 발생 원인을 파악하였다. 다음으로 관련 기관(국방기술품질원, 육군본부, 군수사령부, 납품업체)과 공동으로 품질 개선 간담회를 개최하였으며, 품질 개선 조치가 필요하지 않은 1 품목을 제외한 나머지 9 품목에 대해서 기술 변경, 사용자 교육 등의 품질 개선 조치를 취하였다. 품질 개선 사항 중에서 일반에 공개할 수 있는 기술 변경의 내용은 [Table 6]에 나타나 있다.
후속연구
- 따라서 좀 더 다양한 무기체계에 대해 확대 적용할 필요가 있다. 다음으로 세 종류의 정보시스템에 산재된 정보를 자동적으로 통합할 수 있는 정보시스템 구축 연구가 필요하다. 본 연구에서는 세 종류의 정보시스템 자료를 수동적으로 정리하였으나 자동화된 정보시스템이 구축되어 있다면, 더욱 쉽고 빠르게 무기체계의 품질 개선이 가능할 것이다.
- 다음으로 세 종류의 정보시스템에 산재된 정보를 자동적으로 통합할 수 있는 정보시스템 구축 연구가 필요하다. 본 연구에서는 세 종류의 정보시스템 자료를 수동적으로 정리하였으나 자동화된 정보시스템이 구축되어 있다면, 더욱 쉽고 빠르게 무기체계의 품질 개선이 가능할 것이다. 이러한 연구와 정보시스템 구축을 통해 국민의 세금으로 충당되는 국방예산을 더욱 효율적으로 집행할 수 있을 것이다.
- 본 연구에서는 세 종류의 정보시스템 자료를 수동적으로 정리하였으나 자동화된 정보시스템이 구축되어 있다면, 더욱 쉽고 빠르게 무기체계의 품질 개선이 가능할 것이다. 이러한 연구와 정보시스템 구축을 통해 국민의 세금으로 충당되는 국방예산을 더욱 효율적으로 집행할 수 있을 것이다.
- 대한민국은 건국 이래 약 70여 년간 다양한 무기체계를 사용하였으며 이에 따라 다양한 수리이력을 보유하고 있다. 이러한 이력들이 적절하게 정리되어 있다면, 무기체계의 수명을 정교하게 예측하고 품질 개선의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다. 하지만 2000년대 이전의 정보시스템 수준은 현재와 달리 현저히 낮았으며, 너무나 다양하고 많은 수량의 무기체계가 도입되어 운용되고 있었으므로, 무기체계의 품질 개선을 위한 수리이력 정보가 산재되어 정리되지 못하였다.
- 이 자료는 품질 불만 발생부대, 품질 불만 장비 및 부품명, 재고 번호, 결함/조치 등으로 구성되어 있다. 품질 불만 정보는 앞의 두 자료에 비해 양이 적으며 간헐적으로 발생하기 때문에 장비정비 정보체계와 업체 보증수리이력을 보조하여 고장 분석 및 사례 분석용 자료로 활용할 수 있다.
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