최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.45 no.4, 2017년, pp.649 - 664
김성준 (강릉원주대학교 산업경영공학과) , 최병학 (강릉원주대학교 신소재금속공학과) , 김우식 (한국가스공사 가스연구원)
Purpose: This paper introduces the technology of prognostics for Industry 4.0 and presents its application procedure for fitness-for-service assessment of natural gas pipelines according to ISO 13374 framework. Methods: Combining data-driven approach with pipe failure models, we present a hybrid sch...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
인더스트리 4.0은 무엇을 표방하는가? | 0이 컴퓨터 기반의 자동화로 요약된다면, 인더스트리 4.0은 Cyber-Physical System을 기반으로 사물인터넷에 의해 생산설비와 부품 간에 실시간 정보교환이 스스로 이루어지고 이를 통해 생산의 모든 단계가 최적화되는 스마트공장을 표방한다(IBM 2017). | |
PHM 수행을 위한 기법 두 가지는 무엇인가? | PHM 수행을 위한 기법은 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 물리적 고장모델에 기초하는 Model-based Approach이고 다른 하나는 수집된 데이터에 의해 구축된 대용모델을 이용하는 Data-driven Approach이다(An et al. 2015, Bae 2016, Kwon et al. | |
상태기반정비 혹은 예지정비가 도입된 이유와 절차의 구성은 어떠한가? | 상태기반정비 혹은 예지정비는 설비의 고장진단 문제를 다루기 위해 도입되어 왔으며 그 절차는 데이터획득 및처리, 진단, 고장예지, 의사결정지원 등으로 구성된다. 여기서 고장예지 (Prognostics)는 "an estimation of time to failure and risk for one or more existing and future failure mode"라고 ISO 13381-1에서 정의한 바와 같이 잔여수명의 추정을 골자로 하고 있다(Sikorska 2011). |
An, D., Kim, N. H., and Choi, Joo-Ho. 2015. "Practical options for selecting data-driven or physics-based prognostics algorithms with reviews." Reliability Engineering and System Safety 133:223-236.
Bae, S. J. 2016. "Data-based Prognostics and Health Management," IE Magazine 23(4):9-12.
Bazan, F. and Beck, A. 2013. "Stochastic process corrosion growth models for pipeline reliability." Corrosion Science 74:50-58.
Cosham, A., Hopkins, P., and McDonald, K. 2007. "Best Practice for The Assessment of Defects in Pipelines." Engineering Failure Analysis 14:1245-1265.
Dundulis, G., Zutautaitee, I., Janulionis, R., Usspuras, E., Rimkeviccius, S., and Eid, M. 2016. "Integrated failure probability estimation based on structural integrity analysis and failure data: Natural gas pipeline case." Reliability Engineering and System Safety 156:195-202.
Hasan, S., Khan, F., and Kenny, S. 2012. "Probability assessment of burst limit state due to internal corrosion." International Journal of Pressure Vessels and Piping 89:48-58.
IBM. 2017. http://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/industry-4-0-meets-cognitive-iot/, Accessed October 31.
ISO. 2017. http://www.iso.org, Accessed October 31.
Kim, S. B., and Kang, S. H., 2016. "Data science leads 4th Industrial Revolution." IE Magazine 23(3):9-13.
Kwon, D., Hodkiewicz, M. R., Fan, J., Shibutani, T., and Michael Pecht. 2016. "IoT-Based Prognostics and Systems Health Management for Industrial Applications." IEEE Access 4:3660-3670.
Javed, K., Gouriveau, R., and Zerhouni, N. 2017. "State of the art and taxonomy of prognostics approaches, trends of prognostics applications and open issues towards maturity at different technology readiness levels." Mechanical Systems and Signal Processing 94:214-236.
Lee, J., Bagheri, B., and Kao, H. 2015. "A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems." Manufacturing Letters 3:18-23.
Lee, S., and Youn, B D.. 2015. "Industry 4.0 and Prognostics and Health Management." Noise and Vibration 25(1):22-28.
Muller, A., Marquez, A., and Iung, B. 2008. "On the concept of e-maintenance." Reliability Engineering and System Safety 93:1165-1187.
Nunez, D. L., and Milton Borsato. 2017. "An ontology-based model for prognostics and health management of machines." Journal of Industrial Information Integration 6:33-46.
Ossai, C., Boswell, B., and Davies, I. 2015. "Pipeline failures in corrosive environments - A conceptual analysis of trends and effects." Engineering Failure Analysis 53:36-58.
Pecht, M., and Rubyca Jaai. 2010. "A prognostics and health management roadmap for information and electronics- rich systems." Microelectronics Reliability 50:317-323.
Seo, B., Jang, B., and Youn, B. D. 2015. "Prognostics and Its Engineering Applications with Vision." Noise and Vibration 25(1):7-15.
Sikorska, J., Hodkiewicz, M., and Ma, L. 2011. "Prognostic modelling options for remaining useful life estimation by industry." Mechanical Systems and Signal Processing 25:1803-1836.
Zheng, X., and Fang, H. 2015. "An integrated unscented Kalman filter and relevance vector regression approach for lithium-ion battery remaining useful life and short-term capacity prediction." Reliability Engineering and System Safety 144:74-82.
Zio, E. 2016. "Some Challenges and Opportunities in Reliability Engineering." IEEE Transactions on Reliability 65(4):1769-1782.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.