Be the Solver(문제회피)신뢰도 성장분석(RGA): 연구개발 및 필드데이터 분석

제품의 신뢰도를 높이고 보증하기 위한 ‘신뢰도 성장분석’ Reliability Growth Analysis 이 책은 자동차, 국방 무기체계, 냉장고 등 가전제품, 기계설비, 통신장비와 같은 시스템 제품을 대상으로 연구개발단계에서 신뢰도를 향상시키는 내용을 다룬다. 초기 설계에서 제작된 프로토타입이나 시험 표본은 설계 때 감지하지 못한 많은 내재된 문제점이 있으며, 시험을 통해 이들을 드러내고 개선 조치해가는 활동이 매우 중요하다. 이때 시험 과정에서 개선되고 있음을 수리적으로 검증해야 하는데, 여기에 데이터 전처리나 분석 및 해석에 다양한 기법이 쓰이며, 이 활동들을 가리켜 ‘신뢰도 성장 분석’이라고 한다. 국내에는 기업인 눈높이에 맞춘 서적이 전무한 실정이라 이 책이 그만큼 희소하고 많은 관심을 불러일으키리라 기대한다. 본문은 전공자가 아닌 일반 실무자들의 눈높이에서 개념과 용어를 기술하고, 이를 실무에 응용할 수 있는 기법을 원리적으로 설명한다. 엄밀한 예측을 통해 문제 해결 역량을 극대화하고, 모델링에 기반을 둔 제품의 연구를 바라는 모든 이들에게 훌륭한 가이드가 되어 줄 것이다.

󰡔Be the Solver󰡕 시리즈 전체 이해하기 들어가는 말 본문의 구성 Ⅰ. 신뢰성 성장분석 사전 학습 1. ‘수명분석’과 ‘신뢰도 성장분석’ 2. ‘신뢰도 성장분석’ 개요 2.1. 용어 정의 2.2. ‘신뢰도 성장시험’용 아이템(제품)의 분류 2.3. ‘신뢰도 성장시험’이 수행되는 ‘개발 단계(Stages)’ 3. 신뢰도 성장 관리 3.1. 기본 통계 모형의 선정법 3.2. ‘신뢰도 성장시험’ 방법과 산출 지표 3.3. ‘시험 국면’과 ‘개선 조치 기간(CAP)’의 관계 3.4. ‘신뢰도 성장시험’의 패턴과 해석 3.4.1. Test-Fix-Test 접근법 3.4.2. Test-Find-Test 접근법 3.4.3. Test-Fix-Test with Delayed Fixes 접근법 3.4.4. ‘시험 로드맵’과 ‘신뢰도 성장’의 경우의 수 3.5. ‘신뢰도 성장분석’에 쓰이는 데이터 유형 3.5.1. 고장 시간 데이터(Failure Time Data) 3.5.2. 다중 아이템 데이터-작동 시간이 알려짐 3.5.3. 다중 아이템 데이터-동시에 작동함 3.5.4. 다중 아이템 데이터-날짜가 포함됨 3.5.5. 그룹 데이터(Grouped Data) 3.5.6. 필드 아이템 데이터-복구 가능 3.5.7. 필드 아이템 데이터-플릿(Fleet) Ⅱ. 신뢰도 성장계획(Reliability Growth Planning) 1. 신뢰도 성장계획 모형 1.1. ‘신뢰도 성장계획’의 이론적 배경 1.2. ‘uane 모형’의 그래프 해석 1.3. ‘uane 모형’의 수학적 해석(=AMSAA Crow 모형) 2. 신뢰도 성장 곡선의 작성 2.1. ‘이상 성장 곡선(Idealized Growth Curve)’의 작성 2.1.1. AMSAA Crow Planning Model 2.1.2. Planning Model based on Projection Methodology(PM2)-Continuous 2.2. ‘계획 성장 곡선(Planned Growth Curve)’의 작성 3. 신뢰도 성장계획의 실사례 3.1. 신뢰도 성장계획 - ‘화재 진화 시스템’ 사례 3.2. 신뢰도 성장계획 - ‘탱크(Tank)’ 사례 Ⅲ. 신뢰도 성장추적분석(Reliability Growth Tracking Analysis) 1. 신뢰도 성장추적분석 개요 1.1. ‘실증 MTBF’와 ‘예상 MTBF’의 이해 1.2. ‘고장 시간’의 순서와 ‘TBF’ 1.3. ‘신뢰도 성장 모형’의 이론적 배경 1.3.1. 포아송 과정(Poisson Process) 1.3.2. Duane 모형(Duane Model) 1.3.3. RGTMC[또는 AMSAA Crow(NHPP) 모형] 2. 신뢰도 성장추적분석의 사례 2.1. 단일 아이템의 ‘고장 시간’으로 이루어진 데이터 2.2. 다중 아이템의 ‘고장 시간’으로 이루어진 데이터 2.2.1. ‘고장 시간’과 ‘작동 시간’ 모두 알려진 경우(Known Operating Times) 2.2.2. 다중 아이템을 동시에 작동시키는 경우(Concurrent Operating Times) 2.2.3. 다중 아이템을 동시에 작동시키는 경우(‘수정 시점’이 다름) 2.2.4. 다중 아이템에 날짜가 포함된 경우(Multiple Systems with Dates) 2.3. 그룹(또는 구간) 데이터 2.4. 결측 자료(Missing Data) 2.5. 불연속(기울기의 변화) 데이터 2.6. ‘일회성 아이템(One Shot System)’의 추적 2.7. ‘일회성 아이템’의 ‘혼합 데이터(Mixed Data)’ 2.8. 이산 데이터(Discrete Data) - RGTMD 2.8.1. ‘GTMD’의 기초 이론 2.8.2. ‘구성별 그룹 데이터’를 위한 모형 유도 2.8.3. ‘순차 데이터(Sequential Data)’를 위한 모형 유도 2.9. 설계 목표달성의 확인 2.10. ‘예상 MTBF’ 구하기 2.11. ‘예상 MTBF’ 산정에 관한 경험 사례 Ⅳ. 신뢰도 성장 예상분석(Reliability Growth Projection Analysis) 1. 신뢰도 성장 예상분석 개요 1.1. ‘신뢰도 성장 예상분석’을 위한 모형(Model) 1.2. ‘신뢰도 성장 예상분석’의 특징 1.3. ‘신뢰도 성장 예상 모형’의 ‘모수’ 특징 2. ACPM(AMSAA-Crow Projection Model) 2.1. ACPM 개요 2.2. ‘CPM’의 ‘고장 강도(Failure Intensity)’ 2.3. ‘CPM’의 ‘모수 추정(Parameter Estimation)’ 2.4. 신뢰도 성장 잠재력 2.5. ‘CPM’의 ‘적합도 검정(Goodness-of-Fit Test)’ 2.6. ‘CPM’ 사례 분석 2.6.1. Case Study 17: 올바른 분석과 ‘신뢰도 블록’ 분석법 2.6.2. Case Study 18: 한 개 아이템의 ‘D-모드’와 ‘EF’ 고려 2.6.3. Case Study 19: 다중 아이템의 ‘D-모드’와 ‘EF’ 고려 2.6.4. Case Study 20: ‘중도 절단 자료’ 형태가 포함된 예 2.6.5. Case Study 21: ‘신뢰도’와 ‘최적 정비 시간/비용’ 평가 2.6.6. Case Study 22: 플릿 데이터 분석-1 2.6.7. Case Study 23: 플릿 데이터 분석-2 3. CERPM(Crow Extended Reliability Projection Model) 3.1. ‘ERPM’ 개요 3.2. ‘ERPM’의 ‘고장 강도(Failure Intensity)’ 3.3. ‘ERPM’ 사례 분석 3.3.1. Case Study 24: ‘/BC/BD-모드’를 모두 포함한 분석 3.3.2. Case Study 25: ‘/BC/BD-모드’를 모두 포함한 ‘그룹 데이터’ 분석 4. 복구 가능 아이템의 신뢰도 실증시험 설계 부록(Appendix) A. ‘최소 제곱법’ 유도 B. ‘RGTMC(또는 AMSAA Crow(NHPP) 모형)’ 유도 C-1. MTBF의 ‘신뢰구간’ 계산표(정시 중단시험) C-2. MTBF의 ‘신뢰구간’ 계산표(정수 중단시험) D. 모형 적용을 위한 ‘고장 시간 데이터’ 최소 수량 E. ‘그룹 데이터’의 ‘순간 MTBF 구간 추정’ F-1. ‘그룹 데이터’ 분석 ‘R 코드’ F-2. ‘불연속 데이터’ 분석 ‘R 코드’ F-3. ACPM [표 Ⅳ-5] Case Study18 ‘R 코드’ F-4. ACPM [표 Ⅳ-11] Case Study20 ‘R 코드’ 색인