ApmOptimizer

Fleet 및 자산

BQR의 apmOptimizer는 자산 유지보수 및 물류 최적화를 위한 통합 솔루션이며, 자산 설계 또는 점검 중 전략적 의사결정을 지원합니다.

apmOptimizer는 운영 프로파일, 고장, 검사, 유지보수, 예비 부품, 가동 중지 시간 및 비용을 설명하는 유연한 모델을 기반으로 자산변화를 예측합니다.

apmOptimizer의 최적화 모듈은 높은 자산 가용성을 유지하면서 수명주기 비용 (LCC)을 최소화하는 최적의 유지보수 및 물류 정책을 식별합니다.

주요 모듈

  • 수명주기 비용 분석
  • 수리 수준 분석 (수리 또는 교체)
  • 예비 부품 재고 최적화
  • 유지보수 주기 최적화
  • 예측 유지보수 (PdM) 최적화
  • 성능 분석
  • RCM 및 MSG-3 관리
상담 및 데모 요청

다음 다이어그램은 유지관리 및 물류 최적화를 위한 표준적 방법을 보여줍니다.

효과

  • 예비 부품, 유지보수 및 가동중지 비용을 평균적으로 35% 절감
  • CAPEX와 OPEX의 균형
  • 자산 가용성 최적화: 장비 중요도를 정의할 필요 없음

강점

  • 최적의 PdM 시스템 선택을 위한 의사결정 지원 시스템 : 자산의 센서 및 IIoT에 대한 예상 ROI 분석
  • 고품질 최적화를 위한 빠른 분석

특징

1) 분석

  • 자산 신뢰성 및 가용도 모델링
  • 예비 부품 최적화로 재고 관리
  • 업무의 그룹핑을 포함한 유지보수 최적화
  • 성능 (제조) 모델링

2) 모델링 지원

  • 명백하고 점진적이며 숨겨진 고장유형
  • 고장 분포
  • 다중화

3) 사용자 편의적

  • 부품 번호 라이브러리
  • Excel 또는 타 BQR 모듈에서 데이터 가져오기
  • Fault Tree 보기
  • 신뢰성 블록 다이어그램 보기
  • 고장유형 및 영향 보기
  • 유지보수 작업 및 자원 내용 또는 직접적 수치 입력으로부터 수리/교체 시간 및 비용계산
계층구조 Tree 예시

분석 수행 절차

1) 가져오기 (선택 사항)

  • BQR의 핵심 데이터베이스를 사용하여 BQR의 FMECA에서 블록계층 구조, 부품 및 고장유형 가져오기
  • 또는 CSV 파일에서 데이터 가져오기

 

2) 사용자 입력

  • 수명주기기간 및 운영 프로파일과 같은 프로젝트 데이터 정의
  • 각 블록에 대한 신뢰성 모델 정의, 수리 및 교체 정책 정의
  • 자산의 물류 옵션 정의: 예비품, OEM, 대리점 및 운송 경로를 포함
  • 검사 비용, 유지보수 작업 및 가동 중지시간 정의
  • 각종 검사 및 유지보수 작업에 필요한 자원 정의 (선택 사항)

 

3) 분석

  • 소프트웨어에 의한 사용자 데이터 유효성 검사. 데이터가 누락된 경우 사용자에게 알림
  • 예상 자산변동 및 LCC 계산. 또한 주요 고장 및 비용 동인 파악
  • 자산의 고가용성을 유지하면서 LCC를 줄이기 위한 예비 부품 수량, 유지보수 및 물류 정책 최적화
  • 자산 성과 계산

 

4) 보고서

  • 각 블록에 대한 상세 신뢰성 및 가용성 요소
  • LCC의 상세 내역
  • 권장 사항 : 예비 부품 수량, 검사 및 예방 유지보수 일정
  • Excel, HTML 또는 Word 파일 형태로 저장
연도별 수명주기 비용
예비 부품 및 유지보수 최적화

정의

사후 유지보수 (Corrective Maintenance) 장비고장 후 장비 상태를 개선하는 것을 목표로 하는 조치.
검사 (Insoection) 장비상태 식별작업. 상태가 저하된 것으로 판명되면 예방 유지보수 조치가 예정됩니다.
수명주기 비용 (LCC) 수명주기 동안 자산 유지관리 비용: 검사, 사후 및 예방 유지보수, 예비품 조달, 운송 및 보관, 가동 중지 손실 및 고장으로 인한 담보 손상 포함
예방 유지보수 (Preventive Maintenance) 장비가 고장나기 전에 장비상태를 개선하는 것을 목표로 하는 조치.
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