초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

신뢰성성장시험관리는 제품개발프로그램의 초기단계에서 고장모드를 확인하고, 이를 개선 또는 제거하기 위해 설계를 변경하고, 그 결과 진행되는 신뢰성이 향상되는 변화를 추적할 수 있는 실용적인 방법이다. 본 연구의 목적은 AMSAA(Army Materiel Systems Analysis Activity)모델을 이용하여 신뢰성 성장을 계획하고 평가할 수 있는 실용적인 방법을 제시하는데 있다. 시험-개선 과정을 통하여 성장하는 신뢰성 수준의 변화에 대한 추적과 예측 가이드라인을 제시함으로써 현장에서 활용할 수 있는 방법을 보여준다.

신뢰성성장시험관리는 제품개발프로그램의 초기단계에서 고장모드를 확인하고, 이를 개선 또는 제거하기 위해 설계를 변경하고, 그 결과 진행되는 신뢰성이 향상되는 변화를 추적할 수 있는 실용적인 방법이다. 본 연구의 목적은 AMSAA(Army Materiel Systems Analysis Activity)모델을 이용하여 신뢰성 성장을 계획하고 평가할 수 있는 실용적인 방법을 제시하는데 있다. 시험-개선 과정을 통하여 성장하는 신뢰성 수준의 변화에 대한 추적과 예측 가이드라인을 제시함으로써 현장에서 활용할 수 있는 방법을 보여준다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 군사장비 , 자동차 및 전자, 중장비 개발 등에 적용된 최근의 신뢰성성장시험관리 기술은 각 분야의 경쟁적인 사업 환경아래에서 제품개발을 효율적으로 조직하여 신뢰성평가를 시작하고, 신뢰성성장 과정을 추적할 수 있도록 해준다. 본 논문에 설명된 분석 기술은 제품 및 공정설계 관련사항 및 검증시험 항목들에 대하여 사용환 경에 따른 신뢰성성장 진행과정을 확인하고, 그 결과로부터 성장시험곡선을 개발할 수 있게 한다. 또한, 설계단계사이의 여러가지 관련성을 확인하여 관찰하고, 그 정보를 다른 제품보증분석 들과 연결하여 고객요구사항에 대한 제품의 적합도를 적절히 평가하는데 도움을 준다.
• 한 시험단계에서 다른 시험단계로 전개될 때 시스템의 신 뢰성 수준이 향상되는 정도는 엔지니어링 개선조치의 정도에 따라 다르다. 본 연구에서는 AMSAA 모델을 활용하여 설계 개선 및 시정조치 후의 시스템의 신뢰성 수준 예측에 대한 가이드라인을 제시함으로써 개발단계에서 신뢰성 성장을 평가하고 추적할 수 있는 방법을 보여준다.
• 본 연구에서는 Test-Fix-Find-Testf] 일반적 성장시험상황에서 AMSAA 모델을 실용적으로 활용할 수 있는 신뢰성성장시험관리 방안을 제시하였다. 만약, 더 많은 시험시간과 더욱 빈번한 추적과 고장분석으로 고장모드에 대한 추가 데이터가 확보될 수 있으면, 이를 활용하여 3모수와 이블 곡선에 의한 초기 제품신뢰성평가 시 설계신뢰성에 대한 수준을 더욱 잘 평가할 수 있을 것이다.
• 본 연구의 목적은 개발시험기간 동안 발견된 고장모드에 대하여 제품의 설계 개선이나 시정 조치 (corrective act ion) 가 즉시, 혹은 지연되어 이루어지는 경우에도 적용할 수 있는 실용적인 신뢰성 평가 방법을 제시하는데 있다. 한 시험단계에서 다른 시험단계로 전개될 때 시스템의 신 뢰성 수준이 향상되는 정도는 엔지니어링 개선조치의 정도에 따라 다르다.

제안 방법

• 1. 신뢰성성장 작동시험환경을 결정하고, 왕복시험 사이클을 개발한다.
• 3. 시험결과를 평가하고 다른 선행된 분석연구결과들과 비교한다.
• 7대의 시작품 자동차에 대하여 각각 20, 000 Km의 주행시험을 행하였다. 자동차의 주요 부분 (powertrain, shassy, body, electrical, climate)에 대한 시험결과 데이터를 이용한 분석 결과는 다음과 같다.
• 신뢰성성장시험관리 과정을 개발함으로서 신뢰성 수준은 계속적으로 추적될 수 있고, 조치를 취하고 다른 분석결과들과 비교되어 초기신뢰성예측을 수립하고, 제품설계에 포함된 확신을 증가 시킨 후 검증시험에 들어갈 수 있도록 한다. 이러한 신뢰성성장관리 프로세스는 제품개발 사이클 에 있어서 초기 단계 동안에 신뢰성을 확립하는데 도움을 줄 수 있는 미케니즘이다.
• 신뢰성성장시험은 예측한 고장모드의 정확성과 각 고장모드와 관련된 고장수의 분포, 그리고, 개발사이클의 초기에 수행된 최고스트레스에서의 신뢰성 예측, FMEA, FTA 등에 의해 제공된 전체 신뢰성평가에 대한 세부사항들을 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다.

성능/효과

• Duane[5]이다. Duanee 시험 데이터를 관찰한 결과 누적고장시간 대 누적고장수를 로그-로그 그래프에 타점하였을 때 직선으로 나타나는 것을 발견하였다. 정의된 수학모델은 다음과 같다.
• 총 시험시간 T₁ = 140, 000 시간이며, 시험결과 데이터로부터 고장수는 102개이었다. 모수 β,λ는 최우추정치(1)로 부터 B =0.

후속연구

• 그러나, 실제적으로는 개선조치 전후의 효율성에 대하여 통계적인 신뢰수준을 가지고 합리적으로 평가할 수 있는 충분한 고장데이터가 없는 경우가 대부분이다. 결과적으로, 정보의 부족과 데이터베이스의 부족은 비현실적인 개선효율요소를 고려하는 결과가 있을 수 있어서, 과도하게 낙관적이거나 비관적으로 되어 시스템의 신뢰성 수준에 대한 평가를 바르게 하지 못한다. 각 고장모드에 대한 개선효율을 잘 평가하기 위해서는 각 시험단계별로 다량의 데이터를 확보하는 것이 중요하다.
• 본 논문에 설명된 분석 기술은 제품 및 공정설계 관련사항 및 검증시험 항목들에 대하여 사용환 경에 따른 신뢰성성장 진행과정을 확인하고, 그 결과로부터 성장시험곡선을 개발할 수 있게 한다. 또한, 설계단계사이의 여러가지 관련성을 확인하여 관찰하고, 그 정보를 다른 제품보증분석 들과 연결하여 고객요구사항에 대한 제품의 적합도를 적절히 평가하는데 도움을 준다.
• 본 연구에서는 Test-Fix-Find-Testf] 일반적 성장시험상황에서 AMSAA 모델을 실용적으로 활용할 수 있는 신뢰성성장시험관리 방안을 제시하였다. 만약, 더 많은 시험시간과 더욱 빈번한 추적과 고장분석으로 고장모드에 대한 추가 데이터가 확보될 수 있으면, 이를 활용하여 3모수와 이블 곡선에 의한 초기 제품신뢰성평가 시 설계신뢰성에 대한 수준을 더욱 잘 평가할 수 있을 것이다.
• 시험기간 중 B 모드가 발견되었을 때, 개선을 위해 상당한 시간이 필요한 경우에 그 때마다 시험을 중단할 수는 없으므로 시험의 z진행과 동시에 개선활동이 이루어질 때 현재의 신뢰성 수준을 예측하는 것이 필요하다. 이러한 상황에서 해당 고장모드에 대하여 개선될 수준을 합리적으로 예측하고 이를 신뢰성평가에 개선크레딧으 로 적용할 수 있다면 개발과정을 정상적으로 관리하는데 매우 도움이 될 것이다. 개선크레딧의 기준은 엔지니어링 경험을 바탕으로 한 고장 원인확인, FMEA해석 및 설계검증(demonstration)의 정도에 따라 결정하여야 한다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기