Purpose: This paper proposes a procedure that may infer and identify interaction failures in a module. Methods: In design FMEA, we defined an interaction model between components and proposed a method for selecting a single component by using the standard specification classification table and four methods for choosing the related components. We also introduced the function tree for function and requirement characteristic analysis and proposed utilization of standard stress lists and 1st and 2nd stress analysis tables to determine the effect the stress analysis has on interactions. Finally, the interaction mechanism diagram was proposed and used to infer the failure mechanism. Process FMEA also established procedures in a similar way. Results: We established a procedure for predicting the failure mode due to interaction between components based on Company A's multi-step FMEA procedure. Conclusion: By applying the proposed interaction FMEA procedure to the development model, we were able to confirm the effect of the new derivation on the failure mode of interaction, which was not predicted by the existing FMEA.
Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.
본 논문에서는 양방향 dc-to-dc 컨버터의 고장원인, 고장영향, 고장 결과를 파악하기 위한 failure mode and effect analysis(FMEA)와 양방향 컨버터의 위험도를 고려한 fault-tree analysis(FTA)를 통해 고장률을 예측한다. 전기차의 구동전압을 효율적으로 상승시키기 위해 인버터 앞단에 부착되는 양방향 컨버터는 배터리 전력을 dc-link 커패시터로 방전시키는 승압모드와 회생전력을 배터리로 충전시키는 강압모드를 가진다. 양방향 컨버터의 동작 특성을 고려한 FMEA 결과를 바탕으로 컨버터의 위험도를 고려한 고장나무를 설계한다. 전기차 MCU용에 맞는 설계 파라메타를 설정하고 출력전압 리플과 인덕터 전류 리플에 따른 커패시터와 인덕터의 부품 고장률을 분석한다. 또한 동작 온도에 따른 주요부품의 고장률을 MIL-HDBK-217F를 이용하여 구한다. 마지막으로 부품 고장률을 고장나무의 기본 사상의 고장률로 반영하여 컨버터 고장률과 평균고장시간을 예측한다.
FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) is a failure analysis method for the system to identify the potential failure modes, and their effects and causes to reduce or mitigate the critical effects of the system. FMEA for railway was introduced with reliability of railway system, and this was used for identifying and analysing the possible hazards qualitatively to meet the requirements in early stage of business. In general, the overall failure data of system could be managed from design stage by FMEA, and also the countermeasures to prevent many predicted failures could be established by identification of failure modes and assement of failure effects by FMEA. Using these advantages of FMEA, the effectiveness of reliability improvement could be expected if FMEA is applied continuously in operation stage. It is essential that railway vehicles are maintained with high level of safety and reliability not to happen any failures in operation. This paper is proposed the proper FMEA for maintenance of railway vehicles compared with existing FMEA.
본 논문에서는 FMEA (Failure Mode Effect Analysis) 기법을 적용한 우편기계 유지보수 방법 제시하였다. 제안된 방법은 우편기계 모듈 및 부품에 대해 고장 유형을 정의하고, 고장 유형별 시스템에 주는 영향과 고장 빈도 및 검출도 등을 정의하여 고장 유형에 대한 시스템 위험도를 계산하여 그 값에 기반하여 점점 항목과 점검 주기를 조정하도록 하므로 시스템의 고장을 사전에 예방하고 시스템 가동율을 높이도록 하는 효율적인 유지보수 방법이다. 실제 현장에서 운영되고 있는 소형 통상 우편 구분 기계에 대해 제안된 방법의 적용 예를 보였다. 따라서 제안된 방법은 향후 국내 우편기계 유지보수에 적용시 유지보수 용이성과 효율성을 높일 것으로 기대한다.
An FMEA for the waterjet-lifter of a DSNM is performed to prevent the occurrence of device failure. A waterjet-lifter raises and transports manganese nodules from the deep-sea floor up to a somewhat elevated place, from which a pin-scraper transports the lifted nodules to the inner space of the DSNM. A concept design for a device using the axiomatic design methodology is shown as the mapping between the functional domain and physical domain. The FMEA for a DSNM is introduced briefly and the rating criteria of severity, occurrence, and detection for the DSNM are defined. The FMEA of the functional requirements of a DSNM device is accomplished. Three kinds of failure modes, as well as their effects and causes, are predicted. Current design control methods for detecting potential failures, such as physical or computational experiments, design confirmation, and mathematical calculation, are described and the recommended actions for several significant causes are suggested.
Failure mode and effects analysis (FMEA) is a widely used technique to assess or to improve reliability of products or processes at early stage of development. Traditionally, the prioritization of failures for corrective actions is performed by evaluating risk priority numbers (RPN). In practice, due to insufficient evaluation criteria specific to related products and processes, RPN is not always evaluated properly. This paper reestablishes an effective methodology for prioritization of failure modes in FMEA procedure. Revised evaluation criteria of RPN are devised and a refined FMEA sheet is introduced. To verify the proposed methodology, it is applied to inspection processes of PCB products.
본 연구에서는 고체 로켓 추진 기관의 신뢰성 분석을 위해 준-정량적 FMECA를 수행하였다. 준-정량적 FMECA는 고장모드 및 영향 분석(FMEA)과 치명도 분석(CA)를 포함하는 분석 기법으로서, FMECA 수행을 위해서 FMEA는 고체 로켓 추진 기관을 43개의 부품으로 나누어 각 부품에 대하여 도출된 총 137개의 고장모드에 대해 수행하였다. 또한 일부 고장모드의 고장률 데이터를 이용하여 치명도 분석을 수행하였다. 준-정량적 FMECA 수행을 통하여 고체 로켓 추진 기관의 각 부품에서 발생 할 수 있는 잠재적 고장모드와 고장원인 및 영향을 분석, 정리할 수 있었으며, 우선적인 개선 조치가 필요한 중요 고장모드를 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this research was to provide patients with safe preoperative preparatory procedures by removing any risk factors from the preparatory procedures by using failure mode and effects analysis, which is a prospective risk-managing tool. Methods: This was a research design in which before and after conditions of a single group were studied, Failure mode and effects analysis were applied for the preparatory procedures done before operations. Results: The preparation omission rate before the operation decreased from 2.70% to 0.04%, and operation cancellation rate decreased from 0.48% to 0.08%. Conclusion: Failure mode and effects analysis which remove any risk factors for patients in advance of the operation is effective in preventing any negligent accidents.
Several risk assessment techniques have been presented and investigated in previous research, focusing mainly on the failure mode and effect analysis (FMEA). FMEA can be employed to determine where failures can occur within industrial systems and to assess the impact of such failures. This research proposes a novel methodology for hazard analysis and risk assessments that integrates FMEA with the bow-tie model. The proposed method has been applied and evaluated in a real industrial process, illustrating the effectiveness of the proposed method. Specifically, the bowtie diagram of the critical equipment in the adopted plant in the case study was built. Safety critical barriers are identified and each of these is assigned to industrial process with an individual responsible. The detection rating to the failure mode and the values of risk priority number (RPN) are calculated. The analysis shows the high values of RPN are 500 and 490 in this process. A global corrective actions are suggested to improve the RPN measure. Further managerial insights have been provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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