대기 및 예비 부품 : 통합 된 신뢰성 및 유지 보수 설계의 예

 

소개:

자산 가용성은 하위 시스템의 안정성과 장애로 인한 가동 중지 시간에 따라 달라집니다. 문제는 시스템 안정성과 가동 중지 시간이 서로 다른 분야에 속한다는 것입니다. 구성 요소 안정성은 안정성 엔지니어의 책임이고 가동 중지 시간은 유지 관리 및 운영 엔지니어가 해결하는 문제입니다.

안정성과 유지 관리 간의 상호 연결에 대한 놀라운 예는 대기 이중화로 시스템을 설계하는 것과 예비 부품 유지 관리 정책으로 이중화를 교체하는 것 중에서 선택하는 것입니다. 이 백서에서는 가용성과 비용 측면에서 두 접근 방식의 유사점과 차이점을 살펴 봅니다.

예 – 펌프 :

간단한 예를 들어 보겠습니다. 평균 고장 간격 (MTBF)이 3 년 (26,280 시간) 인 오일 펌프를 생각해보십시오. 펌프가 고장 나면 평균 수리 시간 (MTTR)은 1 주 (168 시간)입니다. 따라서 펌프 가용성은 99.365%입니다. 이는 매년 평균 2.3 일 동안 펌프를 사용할 수 없음을 의미합니다. 상황을 개선하기 위해 두 번째 펌프가 대기 상태 인 시스템을 설계하거나 두 번째 펌프를 근처에 예비 부품으로 배치 할 수 있습니다.

대기 시나리오 :

처음에는 주 펌프가 작동하고 백업 펌프가 작동하지 않습니다 (콜드 대기). 작동중인 펌프가 고장 나면 백업 펌프가 즉시 교체합니다. 고장난 펌프는 수리점으로 보내집니다 (핫 수리). 백업 펌프가 고장 나기 전에 수리 프로세스가 완료되면 시스템이 초기 상태로 돌아가고 그렇지 않으면 펌프 중 하나가 수리 될 때까지 시스템 고장이 발생합니다.

위에서 설명한 시나리오는 간단한 Markov 체인 다이어그램이 그림 1에 나와있는 갱신 프로세스로 모델링 할 수 있습니다.

그림 1 : 갱신 프로세스에 대한 Markov 체인 다이어그램. λ는 펌프 고장률이고 μ는 단일 펌프 수리 율입니다. 녹색 노드는 하나의 펌프가 작동하고 하나의 펌프가 대기중인 상태를 나타내고, 노란색 노드는 하나의 펌프가 작동 중이고 하나의 펌프가 수리되는 상태를 나타내며, 빨간색 노드는 두 펌프가 모두 고장난 상태를 나타냅니다. 수리 중입니다.

λ 펌프 고장률이고 μ 단일 펌프 수리 율입니다. 많은 경우 (위의 예 포함) λ / μ << 1 따라서 갱신 프로세스는 정상 상태 가용성이 다음과 같은 포아송 프로세스로 근사화 될 수 있습니다.

위에 제시된 값의 경우 가용성은 99.998% (평균 연간 다운 타임 10.5 분)로 크게 개선되었습니다.

 

단일 예비 시나리오 :

현장의 펌프가 고장 나면 즉시 예비 펌프로 교체됩니다. 고장난 펌프는 수리점으로 보내집니다. 예비 펌프가 고장 나기 전에 수리 프로세스가 완료되면 시스템이 초기 상태로 돌아가고 그렇지 않으면 펌프 중 하나가 수리 될 때까지 시스템 고장이 발생합니다.

 

유효성:

위에서 설명한 두 프로세스는 거의 동일합니다. 유일한 차이점은 단일 예비 시나리오에서는 백업 펌프가 저장실에서 대기하는 반면 대기 시나리오에서는 백업 펌프가 현장에서 대기하고 있다는 것입니다.

케이스 간의 차이를 고려하려면 펌프 교체 시간을 모델에 추가해야합니다. 이것은 다음과 같이 수행됩니다.

먼저 유효 수리 율을 정의하십시오. μ * 식의 가용성. 1은

μ * Eqs를 사용하여 찾을 수 있습니다. 1과 2 :

μ * 펌프 고장이 발생했을 때 역 평균 가동 중지 시간을 나타냅니다. 다음으로 펌프 교체 시간을 정의하십시오. , 새로운 가용성 ㅏ* is :

계수 식에서. 4는 펌프 교체의 세부 사항과 이에 따른 정교한 Markov Chain 프로세스에 따라 다릅니다. 식. 4는 펌프 교체시기에 따른 펌프 시스템의 예상 가용성을 보여줍니다. 일반적으로 예비 부품 케이스의 경우 운송, 제거 및 조립 시간으로 인해 대기 케이스에 비해 더 큽니다. 따라서 대기 펌프를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 지금까지 고려되지 않은 또 다른 요소가 있습니다. 바로 비용입니다.

비용:

일반적으로 시스템 중단 시간당 높은 비용이 발생합니다. 수명주기 동안 총 가동 중지 시간은 다음과 같습니다.

어디 하위 다운 타임이고 생명 수명주기입니다. 대기 시나리오의 다른 비용 요소는 병렬 배관, 전원 공급 장치 및 증가 된 바닥 공간에 대한 수요 때문입니다. 예비 부품 시나리오에는 보관 및 포장 비용이 필요합니다.

다운 타임이 매우 비싸면 일반적으로 대기 솔루션이 선호됩니다. 실제로 많은 정유소, 원격 급 수소 및 중요 시스템에서 대기 설계가 사용됩니다.

많은 동일한 시스템이 공유 스톡을 사용할 때 대기 장치 대신 예비 펌프를 사용하는 이점이 분명해집니다. 그러면 더 적은 수의 펌프 장치를 구매해야합니다. 이것은 상당한 재정적 절약을 제공합니다.

예 – 10 개의 펌프 :

10 개의 펌프가 직렬로 연결된 라인을 고려하십시오. 고 가용성을 유지하기 위해 두 가지 가능성이 고려됩니다.

 

대기 시나리오 :

각 펌프에 대해 대기 펌프가 추가되었다고 가정합니다 (총 20 개의 펌프 포함). 또한 고장시 펌프 전환 시간이 무시할 만하다고 가정합니다.

주요 비용은 500,000$의 단일 펌프 비용, 5,000$의 단일 펌프 수리 비용, 시간당 20,000$의 다운 타임 손상입니다. apmOptimizer 소프트웨어를 사용하여 20 년의 수명주기에 대한 총 비용은 11,373,720$이고 라인 가용성은 99.979%입니다.

 

예비 시나리오 :

10 개의 예비 펌프 대신 예비 펌프 2 개가 저장됩니다 (총 12 개 펌프). 두 개의 예비 펌프의 재고는 현장의 모든 펌프가 공유합니다. 펌프 전환 시간은 2 시간으로 가정합니다.

주요 비용은 500,000$의 단일 펌프 비용, 5,000$의 단일 펌프 수리 비용, 시간당 20,000$의 다운 타임 손상입니다. apmOptimizer 소프트웨어를 사용하여 20 년의 수명주기에 대한 총 비용은 8,997,945$이고 가용성은 99.924%입니다.

 

비교:

대기 설계는 예비 설계에 비해 더 높은 가용성을 제공하지만이 가용성을 달성하기위한 수명주기 비용은 예비 설계보다 2,375,000$ 이상 더 높습니다. 스페어 시나리오에 대한 최적의 스페어 수는 2 개입니다. 스페어 수가 적을수록 가용성이 낮아 높은 패널티가 발생하는 반면 추가 스페어 (3 개 이상)를 추가하면 가용성이 거의 향상되지 않습니다.

 

결론:

이 백서에서는 예비 장치를 사용하는 것과 예비 장치를 사용하는 것의 유사점과 차이점에 대해 논의했습니다. 이것은 일반적으로 신뢰성 엔지니어의 업무 인 이중화 설계와 유지 보수 엔지니어가 고전적으로 설정 한 유지 보수 정책 사이에 존재하는 연결의 예입니다.

위의 예는 자산 설계 단계에서 일찍이 고려해야 할 신뢰성과 유지 관리의 필요성을 보여줍니다.

 

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