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문제 정의
- 본 연구에서는 장기적인 유지 보수 비용의 절감을 위해 유지 보수 과정에서 획득된 자료를 데이터베이스화하고, 이 자료로부터 각 장비의 신뢰도를 예측. 고장모드의 정의 및 영향분석, 고장 트리 분석 및 평균수리시간예측 등의 기능을 수행하는 동시에, 분석된 자료와 유지 보수의 경험을 바탕으로 효율적인 예방정비 절차를 정의하고, 그 결과를 피이드백하는 도시철도차량의 예방 정비시스템을 구축하고자 한다. 앞으로 예방정비시스템과 연계된 전문가 시스템을 구축하여 유지보수작업에 효율성을 극대화가 필요하다.
- 고장발견 (Failure Finding) 목적의 조사는 비활동적인 (예, Standby 시스템) 설비의 잠재된 고장을 발견할 목적으로 이 것이 수행된다.
- 본 연구에서 성공적으로 RCM 프로그램을 개발하기 위해 예방정비시스템 개발을 위한 기초 작업과 상용 프로그램 분석을 통해 데이터 처리 및 관리 기술을 분석 확립하고 예방정비시스템 개발을 위한 가이드라인 제시하도록 한다. 도시철도 차량 고장유형 분류시스템 구축을 위해서는 고장 유형 분석, 중요 고장에 대하여 핵심적인 부품 파악 체계화를 완료함으로서 프로그램개발의 신뢰성을 갖출 수 있을 것이다.
- 도시철도 전동차는 고가의 부품으로 구성되어 유지 보수비용이 높을 뿐만 아니라 유지 보수를 위하여 차량 운용 스케쥴에서 차량을 떼어내는 복잡한 절차가 필요하게 되어 차량의 효율적인 운영에 크게 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 장기적인 유지 보수 비용의 절감을 위해 유지 보수 과정에서 획득된 자료를 데이터베이스화하고, 이 자료로부터 각 장비의 신뢰도를 예측. 고장모드의 정의 및 영향분석, 고장 트리 분석 및 평균수리시간예측 등의 기능을 수행하는 동시에, 분석된 자료와 유지 보수의 경험을 바탕으로 효율적인 예방정비 절차를 정의하고, 그 결과를 피이드백하는 도시철도차량의 예방 정비시스템을 구축하고자 한다.
- 본 연구의 목적인 예방 정비시스템의 Pilot 시스템 개발인 예방 정비시스템인 RAMS 모듈 개발. 고장분석 모듈 개발, 정비요청 모듈 개발을 완료 할 것이다.
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