『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’

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