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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

소영국 (경남대학교, 慶南大學校)

지도교수
全榮鹿
발행연도
2015
저작권
경남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수4

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

Developing the optimized failure type classification mechanism for complex and repairable system
소영국 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2016.05 학술대회자료

2015

(A) study on the improvement of assessment method for reliability growth test result with the changing growth rate in the development of complex and repairable system
소영국 尖端工學科 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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1960년대부터 산업기기, 건설장비 및 군용장비 등의 제품개발에 미국방성에서 정립한 신뢰성성장관리 방법론이 적용되고 있다. 신뢰성성장관리의 목적은 ‘제품설계 및 시제품 제작 후에 신뢰성성장시험 진행하면서 고장을 확인·분석하고, 해결책을 적용 후 검증’을 반복하는 과정을 통해서 미리 설정한 신뢰성 목표에 도달하는데 있다. 신뢰성성장시험은 신제품의 시험결과를 평가하여 선정한 모형에 따라 신뢰성성장이 이루어져 가고 있는지, 양산 단계에서 목표로 설정한 신뢰성수준을 도달할 수 있을지를 예측하기 위한 시험으로 개발과정에서 개선 방향 및 개발제품의 양산여부 판정에 지대한 영향을 주기 때문에 시험결과의 정확한 평가 및 예측이 요구된다.
신뢰성성장시험은 개발하는 제품의 특성에 따라 적절한 신뢰성성장모형을 선정하여 적용한다. 신뢰성성장모형이 선정되면 제품개발 및 양산능력을 반영하여 시험계획을 수립하고, 신뢰성성장시험 결과를 평가하여 계획된 신뢰성성장을 따라가는지 판단하고, 평가된 시험결과를 바탕으로 신제품의 신뢰성을 예측한다. 신뢰성성장모형은 시험결과의 평가 및 신뢰성예측 내용에 지대한 양향을 주게 되므로 신중하게 선택해야 한다. 듀안모형(Duane model)과 암사모형(AMSAA model)은 가장 널리 사용되고 있는 신뢰성성장모형이다.
본 연구의 주 대상 제품은 건설장비/차량으로 복잡한 수리계 제품이다. 이런 유형의 제품은 듀안모형을 사용하여 신뢰성성장시험계획을 수립하여 적용하는 것이 보통이다. 굴삭기 및 덤프트럭을 주로 생산하는 세계적인 건설장비 제조업체인 C社는 자체적으로 개발한 방법을 적용하여 신뢰성성장관리를 하고 233
있으나 신뢰성성장모형으로 예측한 MTBF(예측MTBF)와 실제 시장에서의 MTBF(시장MTBF)의 차이가 매우 큰 것으로 파악되었다(평균 120%). 동일한 신뢰성성장시험 데이터로 듀안모형을 적용하여 MTBF를 예측한 경우에 평균 19%, 암사모형을 적용했을 때에는 평균 54%의 차이를 보여 C社의 방법보다 상대적으로 작은 차이가 있었다. 이는 신뢰성성장관리에서 설계변경 또는 완벽하지 않는 고장해결책의 적용 등으로 인해서 신뢰성성장시험 동안에 신뢰성성장률이 변하는 현상이 있기 때문에 나타나는 현상으로 파악할 수 있다. 최성훈 외(2006), Donovan과 Murphy(1999), MIL-STD-1635(1978) 등이 지적한 것처럼 듀안모형과 암사모형은 초기 고장에 지나치게 큰 영향을 받아 최신의 개발정보를 담고 있는 시험 후반부의 결과를 반영하지 못하는 한계가 있으며, 실제 사례에서도 성장률변화가 크거나 변화가 많은 경우에 이러한 현상이 나타나는 것으로 파악된다.
본 연구에서는 듀안모형과 암사모형을 이용하여 신뢰성성장률이 변화는 경우에 적용할 수 있는 신뢰성성장시험의 시험결과 평가방법 및 신뢰성 예측방법과 신뢰성성장곡선의 적합도를 객관적으로 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 신뢰성성장률이 변하는 경우에 신뢰성성장곡선의 적합도를 객관적으로 평가하기 위해서 평균 MTBF 갭(AMG, average MTBF gap)을 제안했다. AMG는 고장시점에서 누적MTBF와 성장모형곡선의 값의 차를 제곱하여 평균한 값으로 작을수록 모형의 적합도가 높은 평가 척도이다. 신뢰성장률의 변화를 판단하고 신뢰성성장관리를 진행하는 절차는 다음과 같다. 신뢰성성장률의 변화는 고장정보(누적MTBF)를 대수-대수그래프에 타점하여 신뢰성성장모형을 확인하고, AMG값을 계산하여 성장률변화 여부를 탐지한다. AMG값이 크거나 성장곡선과 고장정보 값이 일치하지 않는 점이 많으면 성장률변화가 있는 것으로 판단한다. 성장률변화가 있는 것으로 판단되면 타점된 점들 중에서 최근 3점 이상이 일정한 경향을 보이는 영역을 ‘영역2’로 하고, 이전 부분인 ‘영역1’과 분리한다. 분리된 각 영역에서 신뢰성성장모형의 매개변수를 구한다. 신뢰성예측은 ‘영역2’에 최근의 정보가 포함되어 있으므로 이 영역에서 얻은 정보로 구한 신뢰성성장곡선을 사용한다. 234
본 논문에서 제시한 방법을 Demko(1993)의 사례, C社의 개발결과, 가상 데이터에 대해서 적용하였다. 제안한 적합도 평가 기준인 AMG는 각 모형의 예측의 정확도를 나타내는 적절한 도구로서 AMG가 작으면 예측MTBF와 시장MTBF의 차이가 작다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 신뢰성성장 평가방법을 적용함으로 C社의 평가방법이 보여주었던, 평균 120%의 차이가 17%로 줄었다. 추가로 총 11개의 사례 중에 3개에서 마이너스 성장률을 보여주고 있으며 이에 대해서는 추가적인 검토가 필요하다. 마이너스 성장률을 보여주는 사례를 제외할 경우, 예측MTBF와 시장MTBF의 차이의 평균이 약 6%가 되어 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 또한 적합도 평가 척도인 AMG도 이러한 경향을 잘 반영하고 있다. 본 연구를 통해 개발장비의 시장품질을 보다 정확히 예측할 수 있는 평가방법과 프로세스를 구축하게 되었고, 이를 통해 개발과정에서의 성과를 보다 정확히 판단할 수 있게 되어 낭비요소를 제거한 최적의 제품개발효과를 볼 수 있게 되었고, 초기 양산품의 저 품질비용을 보다 정확히 예측할 수 있게 됨으로써 개발제품의 양산 여부 등을 포함한 중요한 사업적 결정에 중요한 기여를 할 수 있게 되었다.
본 연구의 가장 중요한 목적인 예측MTBF와 시장MTBF의 차이를 감소시키는 문제를 제시한 절차와 방법으로 해결 방안을 확보하였다. 또한 제안한 적합도 평가 척도인 AMG도 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다. 그러나 본 연구에서 제안한 방법에 대한 통계적인 엄격성에 대한 이론적인 근거는 충분히 제시하지 못했다. 향후 적합도 평가 척도로 사용했던 AMG에 대한 통계적 성질 분석에 대한 연구와 신뢰성성장률 변화를 판정하는 객관적인 기준에 대한 추가 연구가 필요하다. 또한 신제품 개발과정 및 양산시점에서의 제품의 품질비용을 반영한 신뢰성성장관리 방법에 대해 연구를 진행할 필요가 있다.

목차

ACKNOWLEDGMENTS
TABLE OF CONTENTS = i
ABSTRACT = xviii
1 Introduction = 1
1.1 Research Background (Motivation) = 1
1.2 Research Objective = 3
1.3 Research Background and Method = 7
1.3.1 Research Background = 8
1.3.2 Software for Reliability Analysis = 9
1.4 Major Research Trend =11
1.5 Dissertation Overviews = 13
2. Theory of Reliability-Growth Methodology = 15
2.1 Concept of Reliability = 15
2.1.1 System (or Product) = 16
2.1.2 Specified condition (for operation or working) = 17
2.1.3 Desired period = 18
2.1.4 Failures = 21
2.1.5 Reliability Characteristics = 24
2.2 Concept of Reliability-Growth = 25
2.2.1 Concept of reliability-growth = 26
2.2.2 Reliability-growth management and models = 27
2.3 Concept of Reliability-Growth Management = 29
2.4 Important Elements of Reliability-Growth Management = 32
2.5 Reliability-Growth Test = 34
2.6 Reliability-Growth Models for Complex and Repairable Products = 38
2.6.1 Roles of reliability-growth models = 39
2.6.2 Classification of reliability-growth models = 40
2.6.3 Duane model = 43
2.6.4 Crow-AMSAA model = 51
2.6.5 AMSAA Extended Projection model = 57
2.6.6 Summary of reliability-growth models = 61
2.7 Literatures Review = 63
2.7.1 Reliability-growth management = 63
2.7.2 Reliability-growth test = 64
2.7.3 Reliability-growth assessment and projection = 65
3. Assessing Result with Conventional Method and Issues = 75
3.1 Assessing Case 1 from Simulation Result and Literature = 75
3.1.1 Assessing Case 1-1 of the constant reliability-growth rate from Monte Carlo Simulation = 77
3.1.2 Assessing Case 1-2 of the changing reliability-growth rate from Demko research = 80
3.2 Assessing Case 2 from Actual Developing Results for Complex and Repairable Products = 84
3.2.1 Concept of the company C’s calculating method of reliability level (or MTBF) = 85
3.2.2 Assessing Case 2-1 = 89
3.2.3 Assessing Case 2-2 = 91
3.2.4 Assessing Case 2-3 = 92
3.2.5 Assessing Case 2-4 = 93
3.2.6 Assessing Case 2-5 = 94
3.2.7 Assessing Case 2.6 = 95
3.2.8 Assessing Case 2-7 = 96
3.2.9 Assessing Case 2-8 = 97
3.2.10 Assessing Case 2-9 = 98
3.2.11 Assessing Case 2-10 = 99
3.2.12 Assessing Case 2.11C = 99
3.2.13 Summary of Case 2 assessing result = 100
3.3 Assessing Case 3 from Monte Carlo Simulation = 103
3.3.1 Assessing Case 3-1 = 105
3.3.2 Assessing Case 3-2 = 105
3.3.3 Assessing Case 3-3 = 106
3.3.4 Assessing Case 3-4 = 107
3.3.5 Assessing Case 3-5 = 108
3.3.6 Assessing Case 3-6 = 108
3.3.7 Assessing Case 3-7 = 109
3.3.8 Assessing Case 3-8 = 110
3.3.9 Assessing Case 3-9 = 111
3.3.10 Assessing Case 3-10 = 111
3.3.11 Assessing Case 3-11 = 112
3.3.12 Assessing Case 3-12 = 113
3.3.13 Assessing Case 3-13 = 114
3.3.14 Assessing Case 3-14 = 115
3.3.15 Assessing Case 3-15 = 115
3.3.16 Assessing Case 3-16 = 116
3.3.17 Assessing Case 3-17 = 117
3.3.18 Assessing Case 3-18 = 117
3.3.19 Assessing Case 3-19 = 118
3.3.20 Assessing Case 3-20 = 119
3.3.21 Summary of Case 3 assessing result = 120
3.4 Summary of Assessing Result with Conventional Method = 122
4. Improved Assessing Methodology and Application Cases = 124
4.1 New GOF Scale of Average MTBF Gap (AMG) = 125
4.1.1 GOF evaluation result for Case 1 = 128
4.1.2 GOF evaluation result for Case 2 = 130
4.1.3 GOF evaluation result for Case 3 = 131
4.1.4 Summary of GOF calculation results = 132
4.2 Improvement of Assessing Process and Method = 132
4.2.1 Plotting test data and reliability-growth curves for Duane and AMSAA models without considering a changing reliability-growth rate = 134
4.2.2 Graphically evaluating the gap between the test data and the reliability-growth curves of Duane model and AMSAA model = 134
4.2.3 Calculate the GOF and select the changing point of reliability-growth rate = 135
4.2.4 Calculate the parameters and the cumulative / instantaneous MTBF iii of Duane / AMSAA models for Section 1 = 136
4.2.5 Calculate the parameters and the cumulative / instantaneous MTBF of Duane / AMSAA models for Section 2 = 137
4.2.6 Calculate the GOF to evaluate the effectiveness of new assessing method in case of changing reliability-growth rate = 138
4.2.7 Plot the new reliability-growth curve and graphically evaluating the reduced gap = 138
4.3 Application of Improved Assessing Method to Case 1 =139
4.3.1 Re-assessing Case 1-1 with the constant reliability-growth rate = 139
4.3.2 Re-assessing Case 1-2 with the changing reliability-growth rate = 139
4.4 Application of Improved Assessing Method to Case 2 =146
4.4.1 Re-assessing Case 2-1 = 146
4.4.2 Re-assessing Case 2-2 = 148
4.4.3 Re-assessing Case 2-3 = 150
4.4.4 Re-assessing Case 2-4 = 152
4.4.5 Re-assessing Case 2-5 = 154
4.4.6 Re-assessing Case 2-6 = 156
4.4.7 Re-assessing Case 2-7 = 158
4.4.8 Re-assessing Case 2-8 = 160
4.4.9 Re-assessing Case 2-9 = 162
4.4.10 Re-assessing Case 2-10 = 164
4.4.11 Re-assessing Case 2-11 = 166
4.4.12 Summary of application results in all Case 2 = 168
4.5 Application of Improved Assessing Method to Case 3 = 171
4.5.1 Re-assessing Case 3-1 = 171
4.5.2 Re-assessing Case 3-2 = 174
4.5.3 Re-assessing Case 3-3 = 176
4.5.4 Re-assessing Case 3-4 = 178
4.5.5 Re-assessing Case 3-5 = 180
4.5.6 Re-assessing Case 3-6 = 182
4.5.7 Re-assessing Case 3-7 = 185
4.5.8 Re-assessing Case 3-8 = 187
4.5.9 Re-assessing Case 3-9 = 189
4.5.10 Re-assessing Case 3-10 = 191
4.5.11 Re-assessing Case 3-11 = 193
4.5.12 Re-assessing Case 3-12 = 195
4.5.13 Re-assessing Case 3-13 = 197
4.5.14 Re-assessing Case 3-14 = 199
4.5.15 Re-assessing Case 3-15 = 201
4.5.16 Re-assessing Case 3-16 = 204
4.5.17 Re-assessing Case 3-17 = 206
4.5.18 Re-assessing Case 3-18 = 208
4.5.19 Re-assessing Case 3-19 = 210
4.5.20 Re-assessing Case 3-20 = 212
4.5.21 Summary of application results in all Case = 214
4.6 Summary of Assessing Result with Improved Assessing Method = 218
5. Conclusion = 221
REFERENCES = 225
국문 요약 = 233

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