발전설비용 회전기계의 소급적 신뢰도중심정비 사례 연구
저자
김희수(Heesoo Kim) ; 노영진(Youngjin Roh) ; 손정욱(Jungwook Son) ; 임강민(Gangmin Lim) ; 김선화(Seonhwa Kim)
발행기관
학술지명
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발행연도
2021
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Korean
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학술저널
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75-83(9쪽)
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본 논문에서는 소급적 신뢰도중심정비의 방법론을 회전기기의 정비 이력 데이터를 통하여 최적의 정비 주기를 도출한 사례를 소개하였다. 소급적 신뢰도중심정비는 대상 설비의 정비 현황을 분석하고, 설비의 신뢰도를 향상시키기 위하여 고장 라이브러리의 FMEA 결과를 기반으로 누락된 정비를 차기 정비전략에 적용하는 분석 방법이다. 본 연구에서 사례 연구로 활용한 데이터의 대상 설비는 펌프, 팬, 모터이며 사용된 정비 이력은 계획예방정비 정보이다. 사례 연구를 통하여 대상 설비에 대한 MTBF, MTTR, MTTI 의 핵심 지표가 도출되었으며, 이 지표는 정비 전략의 정비 주기를 결정하는 의사결정 알고리즘 변수로 활용되었다. 발전설비의 보수적인 예방정비로 인하여 고장 데이터의 확보가 어려우므로 본 연구에서는 선택적 의사 결정 알고리즘 적용이라는 개념을 도입하여 데이터를 분석하였다. 의사결정 알고리즘은 가용도 기준, 정비 시간 기준, 총 정비 비용 기준 알고리즘으로 구성되어 있으며, 대상 설비의 정비 이력에 따라 최적의 알고리즘을 적용하여 데이터 분석하였다. 또한 각각의 알고리즘은 Weibull Analysis 를 통한 주요 변수를 산출한 후 최적의 정비 주기 또는 검사 주기를 도출하였다.
더보기In this paper, we introduced a case of deriving an optimal maintenance cycle through retrospective reliability-based maintenance methodology through maintenance history data of rotating equipment. Hybrid reliability centered maintenance is an analysis method that analyzes the maintenance status of the target equipment and applies the missing maintenance to the next maintenance strategy based on the FMEA results of the failure library to improve the reliability of the equipment. The target machinery of the data used as a case study in this study are pumps, fans and motors, and the maintenance history used is information on planned preventive maintenance. Through the case study, the key indicators of MTBF, MTTR, and MTTI for the target equipment were derived, and this indicator was used as a decision algorithm variable to determine the maintenance cycle of the maintenance strategy. Because it is difficult to secure fault data due to the conservative preventive maintenance of machinery in power generation, this study analyzed the data by introducing the concept of applying an optional decision algorithm. The decision-making algorithm is composed of 3 algorithms (the availability, maintenance time and total maintenance cost). Data is analyzed by applying the optimal algorithm according to the maintenance history of the target machinery. In addition, each algorithm calculated the main variables through Weibull Analysis and then derived the optimal maintenance or inspection cycle.
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