RAMS에 대한 계산 방법

중요한 제품/시스템을 설계할 때 RAMS(신뢰성, 가용성, 안전 및 유지 가능성) 측면을 고려해야 합니다.
RAIL [1] [2] [3], 항공 우주 [4], 방위 [5], 자동차 [6] 및 의료 기기 [7]와 같은 많은 산업에서 RAMS 분석에 대한 표준이 정의되었습니다.
표준은 수행해야하는 분석 유형을 정의합니다. 다음 표에는 일반적인 분석이 나와 있습니다.

전문서비스 분야	3) 분석	내용
MTBF	평균 고장 간격	환경 및 작업 프로필을 고려하여 구성 요소 및 어셈블리 MTBF를 계산합니다. MTBF 계산은 안전성, 신뢰성 및 유지 보수성 분석의 기초입니다.
안전성	고장 모드, 영향 및 중요도 분석 (FMECA) [8]	단일 장애 모드 (빈도, 심각도 및 위험)의 결과 분석
안전성	결함 트리 분석 [9] (FTA)	하위 이벤트의 복잡한 조합으로 인해 발생하는 안전 이벤트의 발생률과 확률을 계산합니다.
신뢰성 및 가용성	신뢰성 블록 다이어그램 [10] (RBD)	시스템 작동에 필요한 최소한의 기능에 따라 복잡한 시스템의 안정성, 가용성, MTBF (Mean Time Between Failure) 및 MTTR (Mean Time To Restore)을 계산합니다.
신뢰성 및 가용성	마르코프 사슬 [11]	Markov 체인을 사용하면 가능한 각 시스템 상태 및 상태 간 전환 속도를 모델링하여 복잡한 시스템을 분석 할 수 있습니다.
유지 보수성	재고 예비 부품 가용성	주문형 재고에서 예비 부품을 사용할 수있는 확률을 계산합니다.
유지 보수성	운영 가용성에 대한 예비 부품 영향	예비 부품 부족으로 인한 복원 시간 증가를 고려하여 시스템 운영 가용성을 계산합니다.
유지 보수성	테스트 가능성 분석 [12]	높은 장애 모드 범위와 빠른 장애 격리를위한 내장 테스트 (BIT) 계획을 설계합니다.

표 1 : 주요 RAMS 분석

 

FMECA는 단일 고장 모드 이벤트의 영향을 처리하므로이 계산은 매우 간단합니다.

분석 된 시스템의 구성 요소 상태 간의 상호 의존성으로 인해 다른 계산이 매우 복잡해질 수 있습니다.
사례:
중앙 재고는 두 대의 헬리콥터에 예비 부품을 제공합니다. 한 헬리콥터가 예비 부품을 소비하면 두 번째 헬리콥터의 예비 부품 가용성이 감소합니다.

복잡한 시스템의 동작을 계산하는 방법에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 분석 – 방정식 및 수치 적분 사용
• Monte Carlo 시뮬레이션 – 무작위 이벤트에 의해 트리거되는 가능한 많은 시나리오 시뮬레이션

각 방법에는 각 방법을 사용해야하는시기를 나타내는 장단점이 있습니다.

다음 표에는 각 방법의 장점, 단점 및 사용이 요약되어 있습니다.

 

	분석	시뮬레이션
장점	분석 알고리즘을 세 심하게 설계하면 [13] 매우 짧은 계산 시간에 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 예 : 10 미만의 고장 확률 요구 사항-9 비행 시간당 쉽게 확인할 수 있습니다.	시뮬레이션은 매우 유연하여 최소한의 가정으로 매우 복잡한 시스템을 모델링 할 수 있습니다.
단점	분석 계산을 허용하려면 근사치를 사용해야하는 경우가 많습니다. 안전 분석을 위해 근사치는 "최악의 경우", 즉 고장 확률에 대한 상한을 제공해야합니다.	높은 정확도를 얻으려면 많은 시뮬레이션을 수행하고 평균을 내야합니다. 이것은 많은 계산 리소스와 시간이 필요할 수 있습니다.
용도	안전성 결함 트리 분석은 종종 안전 이벤트의 발생 확률에 사용됩니다. 분석 계산을 통해 빠르고 정확한 분석이 가능합니다.   예비 최적화 예비 최적화의 목표는 필요한 시스템 가용성을 제공 할 가장 저렴한 예비 부품 조합을 찾는 것입니다. 빠른 분석 계산을 사용하면 많은 예비 옵션을 빠르게 스캔 할 수 있습니다. 스마트 최적화 엔진과 결합하면 최적의 예비 부품 조합을 얻을 수 있습니다.   유효성 안정된 상태 가용성 (시스템 구성 요소 간의 상관 관계가 감소하는 경우 충분히 오랜 시간 후 시스템 가용성)을 빠르고 정확하게 계산할 수 있습니다.   수명주기 비용 (LCC) 평균 수명주기 비용 및 각 수명 연도의 평균 비용 구성 요소의 상한을 빠르게 계산할 수 있습니다.	가용성 및 신뢰성 Monte Carlo 시뮬레이션은 구성 요소의 운영 기간 간의 상관 관계를 고려하여 포인트 가용성 및 신뢰성 (시간 경과에 따른 가용성 / 신뢰성의 곡선)을 제공 할 수 있습니다.   수명주기 비용 (LCC) 모든 이벤트에 비용을 첨부하여 시간 경과에 따른 비용 누적 방법을 보여주는 곡선을 포함하여 수명주기 비용을 계산할 수 있습니다.

표 2 : 분석 계산과 Monte Carlo 시뮬레이션 비교

 

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서지

[1] EN 50126 : 2017 철도 애플리케이션. 신뢰성, 가용성, 유지 보수성 및 안전성 (RAMS)의 사양 및 시연. 일반 RAMS 프로세스.
[2] EN 50128 : 2011 철도 애플리케이션. 통신, 신호 및 처리 시스템. 철도 제어 및 보호 시스템 용 소프트웨어.
[3] EN 50129 : 2018 철도 애플리케이션. 통신, 신호 및 처리 시스템. 신호를위한 안전 관련 전자 시스템.
[4] SAE ARP4761 : 1996 민간 항공기 시스템 및 장비에 대한 안전 평가 프로세스를 수행하기위한 지침 및 방법.
[5] MIL-STD-882E : 2012 시스템 안전.
[6] ISO 26262 : 2018 도로 차량 기능 안전.
[7] ISO 14971 : 2007 의료 기기 – 의료 기기에 대한 위험 관리 적용.
[8] IEC 60812 : 2018 고장 모드 및 영향 분석 (FMEA 및 FMECA).
[9] IEC 61025 : 2007 결함 트리 분석 (FTA).
[10] IEC 61078 : 2016 신뢰성 블록 다이어그램.
[11] IEC 61165 : 2006 마르코프 기술 적용.
[12] MIL-HDBK-2165 : 1995 시스템 및 장비에 대한 테스트 가능성 핸드북, DOD.
AS &. Y. Bot, "Fault Tree Analysis, 얼마나 정확합니까?", ESREL 2017, 2017.