This paper propose Adaptive Maintenance as a new type of maintenance for machine failures which are unpredictable. A purpose of adpative maintenance is to decrease inconsistency. In order to pick up some of problems the traditional maintenance policy, We discussed Time Based Maintenance(TBM) and Condition Based Maintenance(CBM) with Bath-Tub Curve. By using Machine Condition Diagnosis Technique (CDT), Monitored condition maintenance deals with the dynamic decision making for diagnosis procedures at maintenance and caution level. Adaptive Maintenance is a powerful tool for Total Production Maintenance(TPM).
Industrial equipment reliability improvement and maintenance is gaining attention as the next great opportunity for manufacturing productivity improvement. Reactive maintenance is expensive because of extensive unplanned downtime and damage to machinery. To avoid such an unplanned machine downtime, it is needed to use proactive maintenance approach by either using historical maintenance data or by sensing machine conditions. This paper discusses failure diagonosis and prediction based on the condition-based maintenance and reliability technique. Thus, by enabling such a framework, it can bring us more efficient planning and execution of maintenance to reduce costs and/or increase profits.
An important trend in the sustainment of military aircraft is the transition from preventative maintenance to condition based maintenance (CBM). For CBM, it is essential that the actual system condition can be measured and the measured condition can be reliably extrapolated to a convenient moment in the future in order to facilitate the planning process while maintaining flight safety. Much research effort is currently being made for the development of technologies that enable CBM, including structural health monitoring (SHM) systems. Great progress has already been made in sensors, sensor networks, data acquisition, models and algorithms, data fusion/mining techniques, etc. However, the transition of these technologies into service is very slow. This is because business cases are difficult to define and the certification of the SHM systems is very challenging. This paper describes a possibility for fielding a SHM system on legacy military aircraft with a minimum amount of certification issues and with a good prospect of a positive return on investment. For appropriate areas in the airframe the application of SHM will reconcile the fail-safety and slow crack growth damage tolerance approaches that can be used for safeguarding the continuing airworthiness of these areas, combining the benefits of both approaches and eliminating the drawbacks.
미국은 총 수명주기 비용을 최소화하고 운용 가동률 향상을 위해 총 수명주기 체계관리(TLCSM, Total Life Cycle System Management)를 추진 중이다. 실천전략의 하나로 CBM+(Condition Based Maintenance +)를 새로운 무기체계에 적용할 것을 요구하고 있다. F-35 항공기는 개발단계에서부터 CBM+ 개념 하에서 PHM(건전성 예측 및 관리)을 적용하였다. 본 연구에서는 군수용 고정익 항공기 구성품 PHM 적용을 위하여 기술 동향, 국내 PHM 기술 수준 및 해외 기술발전 추세를 분석하였다. 또한, PHM 기술 요소를 분석하여 군수용 고정익 항공기 기술 요소 획득 로드맵 5단계를 구성하였다.
본 연구에서는 LNG-FPSO 선박에 탑재되어 있는 장비들의 운영효율을 최대화하기 위한 상태기반유지보수(CBM) 활동을 지원하는 보전시스템을 개발하였다. 개발된 보전시스템에서는 상태기반유지보수를 수행할 주요 장비들을 식별하여 이를 PWBS(Product Work Breakdown Structure)로 정의하였고 식별된 장비들로부터 실시간 수집되는 센서데이터를 이용하여 장비들의 고장분석과 최적 유지 보수 방안을 결정하기 위한 경제성평가 등을 수행하며, 이들을 수행하기 위해 필요한 입출력 데이터를 저장, 관리하는 고장사례 및 유지보수데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템의 성능검증을 현재 개발 중인 LNG-FPSO 선박의 Inlet 시스템의 Compressor와 화물창의 Pump Tower 등과 같은 주요 장비들을 대상으로 실시하였고 이를 바탕으로 상태기반유지보수의 가능성을 확인하였다.
전통적인 선박 모니터링 방식은 단순 정보 조회나 매뉴얼에 의한 수동적인 모니터링이었다면, 자율운항 선박에서는 주요 기기의 모니터링 개념이 데이터 기반의 예측 모델링 적용이 필수적이다. 선박의 주요 기기 5종에 대한 CBM(Condition Based Monitoring) 정보와 PMS(Planed Maintenance System) 정보를 통합 GUI(Dashboard) 형태로 선육간 구성하여, 선박-육상간 최적의 상태 모니터링과 신제적인 예방 정비 활동이 가능하도록 서비스를 제공한다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
Since urban railway transit is one of the most essential transportation systems, its power facilities must ensure high reliability and safety. Currently, urban railway operating organizations perform TBM (Time Based Maintenance) on power facilities. However, in order to improve management efficiency and system safety, CBM (Condition Based Maintenance) is preferred. Among various power facilities, mold transformers has been chosen as the object of study since it is widely used for the purpose of minimizing volume and weight, and due to safety against fire. In this paper, various transformer failure cases due to electric, thermal, mechanical and environmental factors have been collected and analyzed. In addition, investigation on national and international condition based maintenance cases and the characteristics of sensors widely used for transformer monitoring has been performed to suggest the optimal condition based maintenance technique for urban railway systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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