품질과 신뢰성 - 5

KangMyungJoe·2022년 7월 6일

lgaimers

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해당 시리즈는 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다.

시스템은 사용시간이나 사용빈도의 증가에 따라 열화한다. 특정 운용조건에서 요구된 기능을 수행하지 못하는 경우, 시스템 고장이 발생하는데, 시스템 한 부품이 가동 중 고장날 경우 고장난 부품으로 인해 전체 시스템 작동이 중단되고 시스템 운용자의 안전까지 위협한다. 일반적으로 시스템의 고장 후 교체 비용이 예방보전 비용보다 크다.

보전은 안전하고 경제적으로 운전될 수 있는 조건으로 장비를 유지하는 게 목적이다.

보전을 결정하는 기본사항과 메커니즘은 다음과 같다.

보전 방식의 분류는 다음과 같다.

사후보전 (Breakdown Maintenance) : 점검 및 정기교환을 전혀 하지 않고 장비고장 후 수리하는 방식, 사후보전으로 하는 편에 장점이 있다. 주로, 고장이 나도 다른 곳에 미치는 영향 및 손실이 적은 경우나 열화경향의 산포가 크고 점검 및 검사할 수 없는 경우에 적용한다.
사후보전은 장비의 수명이 다할 때 까지 사용가능해 2차 고장이 없다면 보전비 및 수리비가 모두 저렴하다는 장점이 있지만, 고장이 늘어나고 생산공정에 미치는 영향이 클 경우에는 수율 및 생산능력이 저하된다는 단점도 존재한다.
시간기준보전 (Time Based Maintenance) : 장비의 열화에 가장 비례하는 파라미터(생산성, 작동횟수)로, 수리주기(이론값, 경험값)을 정하고 주기까지 사용시 무조건 수리한다.
시간기준보전은 점검등의 보전 공수가 적고 고장도 적은 장점이 있지만, Over Maintenance가 되어 수리비가 많이드는 단점이 있다.
상태기반보전 (Condition Based Maintenance) : 장비 열화상태를 각 측정 데이터와 그 해석에 따라서 오프라인 혹은 온라인 상태로 파악하며, 열화를 나타내는 값이 미리 정한 열화 기준에 달하면 수리한다.
상태기반보전은 TBM의 단점은 과잉 유지 관리를 방지하는 장점이 있지만, 감시 체계 설치에 대한 비용이 발생하고, TBM에 비해 보전인력이 더 필요할 가능성이 있는 단점이 있다.

주요 보전활동의 개념을 비교한 표는 다음과 같다.

TBM과 CBM, Corrective을 비교한 그래프인데, CBM이 비용을 줄이는 데에 있어 유의미한 결과로써 보인다.

예지보전의 역할

실질적인 시스템의 운용 및 열화 상태에 따라 고장발생 시점을 사전에 예측하여 선행보전활동의 수행을 지향
시스템의 상태를 파악하여 유지보수를 할지 결정하는 예지보전의 핵심요소는 설비의 열화를 측정, 분석하여 설비의 잔여수명을 정확하게 예측하며 고장이 일어나기 바로 직전에 유지보수를 실시함으로써 유지보수 주기보다 간격을 확장하고 유지보수비용 및 인력을 최소화한다.
향후 지향하는 스마트공장에서 스마트 품질경영의 가장 주요한 기술 중 하나가 공정의 이상유무나 고장을 사전에 예측, 미연에 방지하는 기술
예지보전을 실시할 때 무조건 진단 기기 혹은 수단을 선행적으로 생각하는 것이 아니라 장비를 교체하고 정비하는 사람을 바꾸면서 최선의 장비 조건을 만들어 그 상태를 유지관리 하기 위해 무엇을 측정하고자 하는가에 대한 목적을 명확히 하는게 중요

CBM의 구체적 추진방법

목적은 무엇인가 : 고장을 예지하는 것인가, 불량을 예지하는 것인가
유닛 단위인가, 부품 단위인가 : 검사를 진행하는 시스템의 단위는 무엇인가
성능열화상태는 알 수 있는가 : 유닛이나 부품의 마모율이 시간과 더불어 점증형이 되고 있는가
파라미터로서 생각할 수 있는 것은 무엇인가 : 열화의 형태로부터 최적의 파라미터 선정
파라미터의 측정 방법은 어떠한 것인가 : 어떤 기기로 무엇을 측정하는가
정기적으로 장비 측정 : 정기적으로 장비의 이상 유, 무를 측정
파라미터와 기능 열화간의 상관관계는 존재하는가 : 파라미터의 변화와 기능의 열화정도의 상관관계가 존재하는지, 측정결과를 통해 조사
잠정 기준 (경계값, Threshold)의 설정 : 열화 정도로 추정하여 잠정 한계 기준값을 설정
현물의 분해 조사 : 잠정 기준을 벗어난 것을 조사하여 상태를 확인
상관 관계를 입증 : 데이터를 누적시키면서 파라미터와 성능 열화의 상관 관계를 입증
경향 관리 시스템 구축 : 장래를 위해 컴퓨터를 활용한 경향 관리 시스템 구축

Human Health Management : 인간의 건강관리에 대한 패러다임이 치료에서 지속적인 건강상태 관리로의 변환이 필요 -> 기대수명이 60세로부터 80세로까지 연장
Engineering Asset Management : PHM becomes a game changer in O&M, 제조 운용 및 보전비용에 대한 획기적인 절감효과 기대

PHM과 CBM을 적용하여,

계획정비 빈도 감소 -> Logistic Down time 감소
고장 최소화 -> Maintenance cost 감소
갑작스러운 고장 방지 -> Availability 증가

신호전처리 프로세스

시스템에서 추출되는 신호 데이터는 잡음을 포함하는 경우가 대부분으로, 원신호만으로 시스템의 이상여부를 판단하기 어려운 특징이 있다. 이를 해결하기 위해 신호 데이터로부터 잡음을 제거하고 유의미한 특성을 추출하기 위해 가장 널리 사용되는 신호 처리기법으로 퓨리에 변환 및 웨이블릿 변환이 존재한다.

웨이블릿 변환 : 신호 데이터의 전처리 및 denoising, 잡음제거에 많이 사용된다. 몇 개의 유의한 웨이블릿 계수로서 전체 신호를 나타낼 수 있는 특성을 가지고 있기 때문에 데이터 축소 및 잡음제거 기법으로 폭넓게 인정받고 있다. 또한, 사인 코사인 함수를 기본함수로 사용하는 퓨리에 변환과 유사하지만 신호 데이터를 다른 주파수 성분들로 분해하고, 각 스케일에 해당하는 해상도 성분들을 파악할 수 있도록 하는 비선형 변환으로써 선형 변환인 퓨리에 변환과는 차이가 있다.

특징추출 프로세스

웨이블릿 변환을 통하여 산출된 웨이블릿 계수에 대해 특징추출의 방법으로 여러가지가 있지만 그중 최근에 개발된 hurst exponent, 허스트 지수가 있다.

허스트 지수 : 각 수준에서 산출된 웨이블릿 계수의 분산에 대한 기울기로써, 신호 데이터의 특정 구간에 대하여 웨이블릿 변환을 실시한 후 웨이블릿 계수의 분산에 대해 회귀분석을 실시, 허스트 지수를 추정한다. 또한 허스트 지수는 특정 구간에서 신호 데이터의 특징을 대표하며, 고장 진단 및 예지를 하기 위한 기초 데이터로 활용할 수 있다.
시스템의 이상여부를 감지하기 위해서는 다수의 주요 구성요소에 센서를 장착하여 다양한 특성치(온도, 가속도, 진동 등)를 측정하며, 측정된 신호 데이터는 다차원 신호 데이터로 구성되어 있어 차원이 커짐에 따라 복잡한 상관관계를 가져 시스템의 상태를 대변하는 특징추출이 힘들다. 이러한, 다차원 데이터로부터 차원을 축소하고 특성을 추출하기 위한 대표적인 방법으로 Principal Component Analysis : PCA 주성분분석이 있으며, 주성분분석은 변수의 공분산행렬을 직교분해함으로써 주성분이라 불리는 새로운 변수로 변환한다. 주성분분석은 잡음 데이터에 강건하며, 변수간 상관관계를 가지는 문제를 해결하고, 데이터의 차원을 축소하여 상위 몇 개의 주성분만으로 원변수의 변동을 80~90% 이상 설명할 수 있는 장점이 있어 특징추출 방법으로 널리 사용한다.

이상진단 및 예측 프로세스

신호 데이터로부터 웨이블릿 변환 후 허스트 지수 혹은 주성분분석을 통해 특징을 추출하고, 추출된 특징에 대해 다양한 통계적 방법을 사용하여 고장 진단 및 예지를 할 수 있다.

대표적 고장 진단 및 예지 방법으로는, 특징이 하나의 변수로 표현되는 단변량관리도, 여러 개의 변수형태로 표현되는 다변량관리도를 사용할 수 있다.

최근에는, 시스템의 고장 감지 및 진단 방법으로 이상 신호의 분류 및 예측을 위해 사용하는 머신러닝 기법인 인공신경망이나 서포트벡터머신 등이 활용된다.

최적의사결정시스템 구출 프로세스

열화데이터 분석을 통한 설비 고장시점이나 설비 신뢰도 예측 결과를 바탕으로, 언제 설비를 어떻게 수리하는 것이 최적인지를 결정하는 의사결정 알고리즘의 개발이 필요한데, 이는 언제 어떠한 방법으로 설비에 대한 보전 업무를 수행하느냐에 따라, 보전 만족도 및 보전 비용이 변화하게 된다.

일반적으로 보전 만족도와 관련있는 신뢰도 및 보전도를 제약조건으로 간주하고, 가용도를 고려했을 때 가용도를 최대화하거나 보전비용을 최소화하는 최적의 방안을 도출할 수 있다.