KR102515071B1 - Equipment parts management system - Google Patents
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Abstract
본 발명의 실시예에 따른, 장비 부품 관리 시스템은, 적용 대상 제품에 대한 장비 부품 정보를 입력받기 위한 입력부; 상기 장비 부품 정보를 기초로, 상기 장비 부품 정보에 포함된 데이터, 상기 적용 대상 제품의 제조사 및 상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하기 위한 분석부; 상기 분석부의 분석 결과를 기초로, 고장값을 산출하기 위한 산출부; 상기 고장값을 저장하고, 데이터 베이스를 형성하기 위한 저장부; 및 상기 고장값 및 상기 데이터 베이스를 기초로, 상기 적용 대상 제품에 대한 타당성을 평가하기 위한 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다. According to an embodiment of the present invention, the equipment parts management system includes an input unit for receiving equipment part information on a target product; an analyzer for analyzing data included in the equipment part information, a manufacturer of the applicable product, and a failure mode of the applicable product, based on the equipment part information; a calculation unit for calculating a failure value based on the analysis result of the analysis unit; a storage unit for storing the failure value and forming a database; and an evaluation unit for evaluating validity of the applicable product based on the failure value and the database.
Description
본 발명의 실시예는 장비 부품 관리 시스템, 특히 장비 및 부품에 대한 장비 부품 정보를 통한 고장형태를 식별하여, 장비나 부품에 따른 고장값을 분석하고, 확인 및 검토하여 최적의 제품을 제안할 수 있는 장비 부품 관리 시스템에 관한 것이다.An embodiment of the present invention is an equipment parts management system, in particular, it is possible to propose an optimal product by identifying a failure type through equipment part information on equipment and parts, analyzing, confirming, and reviewing failure values according to equipment or parts. It is about an equipment parts management system.
종래의 장비 부품 관리 시스템은, 최하위 부품단의 고장률에 대한 정보를 수집하여 장비에 대한 고장을 분석하였다. 이때 이용되는 하위 부품단의 고장률에 대한 정보는 각 부품의 제조사에서 부품에 대한 데이터(예컨대, 도면, 3차원 모델링, 데이터 시트(Datasheet)) 형태로 제공되었다. A conventional equipment parts management system collects information on the failure rate of the lowest component stage and analyzes the failure of the equipment. Information on the failure rate of the sub-components used at this time is provided in the form of data (eg, drawings, 3D modeling, datasheets) for the parts from the manufacturer of each part.
구축함, 전투기, 전차 등의 무기체계에는 다양한 첨단 장비와 부품이 사용되며, 이러한 장비 및 부품에 대한 신뢰도를 분석하기 위해서는 NPRD(Nonelectronic Parts Reliability Data), EPRD(Electronic Parts Reliability Data)와 같은 데이터가 이용되었다. 이때, NPRD 및 EPRD는 RAC(Reliability Analysis Center)에서 신뢰도 예측 분석에 사용할 수 있는 부품의 고장률을 제공하는 데이터북을 의미한다. NPRD는 기계 부품에 관련된 고장률을 다루고, EPRD는 전자 부품에 관련된 고장률을 다룬다. 또한, NSWC(Naval Surface Warfare Center)에서 제안하는 고장 물리를 고려한 고장률 모형이 제안되어 왔다. Various high-tech equipment and parts are used in weapon systems such as destroyers, fighter jets, and tanks, and data such as NPRD (Nonelectronic Parts Reliability Data) and EPRD (Electronic Parts Reliability Data) are used to analyze the reliability of these equipment and parts. It became. At this time, NPRD and EPRD refer to data books that provide failure rates of parts that can be used for reliability prediction analysis in the Reliability Analysis Center (RAC). NPRD deals with failure rates related to mechanical parts, and EPRD deals with failure rates related to electronic parts. In addition, a failure rate model considering failure physics proposed by the Naval Surface Warfare Center (NSWC) has been proposed.
상기 사항을 바탕으로, 하위 부품 중에서, 기계 부품은 NPRD, 전자 부품은 EPRD, 체결류는 NSWC 등의 분석 기준을 적용하거나, 제품들의 기본 정보를 기초로 MIL-HDBK-217F, Reliability Toolkit, ANSI/VITA 등을 이용하여 고장률이 예측되어 왔다. Based on the above, among sub-parts, analysis standards such as NPRD for mechanical parts, EPRD for electronic parts, and NSWC for fasteners are applied, or MIL-HDBK-217F, Reliability Toolkit, ANSI/ Failure rates have been predicted using VITA and the like.
그러나, 이렇게 예측된 고장률은 정확성이 낮은 문제가 있었고, 제공된 데이터에 의한 분석만을 수행하기 때문에 사람들의 예측값을 신뢰하지 못하고 인식이 매우 좋지 못한 문제가 있다. However, the predicted failure rate has a problem of low accuracy, and since only the analysis based on the provided data is performed, people do not trust the predicted value and the recognition is very poor.
본 발명의 목적은 각 단계별 항목에 최적화된 분석을 통하여 고장 정보의 정확도를 높일 수 있는 장비 부품 관리 시스템을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to provide an equipment parts management system capable of increasing the accuracy of failure information through analysis optimized for each stage item.
본 발명의 다른 목적은 고장 정보와 축적된 데이터베이스를 이용하여 최적의 고장형태를 분석하여 장비나 부품의 선정을 평가하고, 다른 장비나 부품을 제안할 수 있는 장비 부품 관리 시스템을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide an equipment and parts management system capable of evaluating the selection of equipment or parts by analyzing the optimal failure mode using failure information and an accumulated database, and suggesting other equipment or parts.
본 발명의 실시예에 따른, 장비 부품 관리 시스템은, 적용 대상 제품에 대한 장비 부품 정보를 입력받기 위한 입력부; 상기 장비 부품 정보를 기초로, 상기 장비 부품 정보에 포함된 데이터, 상기 적용 대상 제품의 제조사 및 상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하기 위한 분석부; 상기 분석부의 분석 결과를 기초로, 고장값을 산출하기 위한 산출부; 상기 고장값을 저장하고, 데이터 베이스를 형성하기 위한 저장부; 및 상기 고장값 및 상기 데이터 베이스를 기초로, 상기 적용 대상 제품에 대한 타당성을 평가하기 위한 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다. According to an embodiment of the present invention, the equipment parts management system includes an input unit for receiving equipment part information on a target product; an analyzer for analyzing data included in the equipment part information, a manufacturer of the applicable product, and a failure mode of the applicable product, based on the equipment part information; a calculation unit for calculating a failure value based on the analysis result of the analysis unit; a storage unit for storing the failure value and forming a database; and an evaluation unit for evaluating validity of the applicable product based on the failure value and the database.
본 발명에서, 상기 평가부의 평가 결과를 기초로, 평가 점수가 기준 점수 이하인 경우, 상기 데이터 베이스로부터 상기 적용 대상 제품과 다른 제품을 제안하기 위한 제안부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, based on the evaluation result of the evaluation unit, when the evaluation score is equal to or less than the reference score, it is characterized in that it further comprises a proposal unit for suggesting a product different from the target product from the database.
본 발명에서, 상기 분석부는, 상기 적용 대상 제품에 대한 상기 장비 부품 정보의 데이터를 분석하기 위한 데이터 분석부; 상기 적용 대상 제품의 제조사에 대한 제조 능력을 분석하기 위한 제조사 분석부; 및 상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하기 위한 형태 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the analysis unit, a data analysis unit for analyzing the data of the equipment part information for the product to be applied; a manufacturer analysis unit for analyzing the manufacturing capability of the manufacturer of the product to be applied; And characterized in that it comprises a form analysis unit for analyzing the failure form of the product to be applied.
본 발명에서, 상기 데이터 분석부는, 상기 장비 부품 정보로부터 형상 정보 및 세부 정보를 추출하기 위한 정보 추출부; 및 상기 형상 정보 및 상기 세부 정보를 기초로 크기 인자, 재질 인자, 무게 인자, 성능 인자 및 소프트웨어 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 적용 대상 제품을 분석하기 위한 제1 적용부를 포함하고, 상기 형상 정보는, 상기 적용 대상 제품의 도면 및 3차원 모델링 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 세부 정보는, 상기 적용 대상 제품의 데이터 시트, NPRD, EPRD 및 NSWC 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the data analysis unit, information extraction unit for extracting shape information and detailed information from the equipment parts information; and a first application unit for analyzing the product to be applied by applying weights to a size factor, a material factor, a weight factor, a performance factor, and a software factor based on the shape information and the detailed information, wherein the shape information includes at least one of a drawing and a 3D model of the product to be applied, and the detailed information includes at least one of a data sheet, NPRD, EPRD, and NSWC of the product to be applied.
본 발명에서, 상기 제조사 분석부는, 상기 적용 대상 제품의 제조사의 분야별 공정 등급을 판단하기 위한 공정 등급 판단부; 및 상기 공정 등급을 기초로, 제조 인자, 설계 인자, 품질 인자, 시스템 인자 및 외부 요인 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 제조사의 제조 능력을 분석하기 위한 제2 적용부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the manufacturer analysis unit, a process grade determination unit for determining the process grade for each field of the manufacturer of the product to be applied; and a second application unit for analyzing the manufacturing capability of the manufacturer by applying weights to manufacturing factors, design factors, quality factors, system factors, and external factor factors based on the process grade.
본 발명에서, 상기 형태 분석부는, 상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 판단하기 위한 형태 판단부; 및 상기 형태 판단부에 의해 판단된 상기 고장 형태를 기초로, 파손 인자, 손상 인자, 깨짐 인자, 기밀 인자 및 소프트웨어 오류 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 고장 형태를 분석하기 위한 제3 적용부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the shape analysis unit, a shape determination unit for determining the failure mode of the product to be applied; and a third application unit configured to analyze the failure mode by applying weights to a failure factor, a damage factor, a breaking factor, a confidentiality factor, and a software error factor based on the failure mode determined by the configuration determination unit. It is characterized by doing.
본 발명에서, 상기 평가부는, 상기 저장부에 의해 형성된 데이터 베이스를 로드하기 위한 데이터 베이스 로드부; 및 상기 산출부에 의해 산출된 상기 고장값과 상기 데이터 베이스를 기초로, 상기 적용 대상 제품의 공간 활용도, 소프트웨어 신뢰성, 정비도, 인체 공학 설계 및 부품 수급률에 대하여 평가함으로써, 최종 평가 결과를 생성하기 위한 최종 평가 결과 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the evaluation unit, a database load unit for loading the database formed by the storage unit; And generating a final evaluation result by evaluating space utilization, software reliability, maintenance, ergonomic design, and parts supply rate of the applicable product based on the failure value calculated by the calculation unit and the database. It is characterized in that it includes a final evaluation result generation unit for.
본 발명에서, 상기 고장값은, 상기 적용 대상 제품의 고장률, 제조사의 제조 능력 및 고장 형태를 기초로 산정되는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the failure value is characterized in that it is calculated based on the failure rate of the product to be applied, the manufacturing capability of the manufacturer, and the failure type.
본 발명에서, 상기 가중치는, 상기 데이터 베이스에 저장된 값인 것을 특징으로 한다. In the present invention, the weight is characterized in that it is a value stored in the database.
본 발명에서, 상기 평가부는, 상기 제안부에 의해 제안된 새로운 제품에 대하여 다시 평가를 진행하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the evaluation unit is characterized in that the new product proposed by the proposal unit is evaluated again.
본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템은, 각 단계별 항목에 최적화된 분석을 통하여 고장 정보의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.The equipment parts management system according to an embodiment of the present invention has an effect of increasing the accuracy of failure information through an analysis optimized for each step item.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템은, 고장 정보와 축적된 데이터베이스를 이용하여 최적의 고장형태를 분석하여 장비나 부품의 선정을 평가하고, 다른 장비나 부품을 제안할 수 있는 효과가 있다.In addition, the equipment parts management system according to an embodiment of the present invention has the effect of evaluating the selection of equipment or parts by analyzing the optimal failure mode using failure information and the accumulated database, and suggesting other equipment or parts. there is
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석부를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제조사 분석부를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 형태 분석부를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 평가부를 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing an equipment parts management system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing an analysis unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a data analysis unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing a manufacturer analysis unit according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing a shape analysis unit according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram showing an evaluation unit according to an embodiment of the present invention.
본 발명을 더욱 상세히 설명한다.The present invention is described in more detail.
이하 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예 및 그 밖에 당업자가 본 발명의 내용을 쉽게 이해하기 위하여 필요한 사항에 대하여 상세히 기재한다. 다만, 본 발명은 청구범위에 기재된 범위 안에서 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로 하기에 설명하는 실시예는 표현 여부에 불구하고 예시적인 것에 불과하다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention and other matters necessary for those skilled in the art to easily understand the contents of the present invention will be described in detail. However, since the present invention can be implemented in many different forms within the scope described in the claims, the embodiments described below are merely illustrative regardless of whether they are expressed or not.
동일한 도면부호는 동일한 구성요소를 지칭한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께, 비율, 및 치수는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. "및/또는"은 연관된 구성들이 정의할 수 있는 하나 이상의 조합을 모두 포함할 수 있다.Like reference numerals designate like components. Also, in the drawings, the thickness, ratio, and dimensions of components are exaggerated for effective description of technical content. “And/or” may include any combination of one or more that the associated elements may define.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. Singular expressions may include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
또한, "아래에", "하측에", "위에", "상측에" 등의 용어는 도면에 도시된 구성들의 연관관계를 설명하기 위해 사용된다. 상기 용어들은 상대적인 개념으로, 도면에 표시된 방향을 기준으로 설명된다.In addition, terms such as "below", "lower side", "above", and "upper side" are used to describe the relationship between components shown in the drawings. The above terms are relative concepts and will be described based on the directions shown in the drawings.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms such as "include" or "have" are intended to indicate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but that one or more other features, numbers, or steps are present. However, it should be understood that it does not preclude the possibility of existence or addition of operations, components, parts, or combinations thereof.
즉, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 이하의 설명에서 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 전기적으로 연결되어 있는 경우도 포함할 수 있다. 또한, 도면에서 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. That is, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be implemented in various different forms, and in the following description, when a part is connected to another part, it is directly connected. In addition, it may also include a case where the other element is electrically connected with another element interposed therebetween. In addition, it should be noted that the same reference numerals and symbols refer to the same components in the drawings, even if they are displayed on different drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템(10)을 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing an equipment
도 1을 참조하면, 장비 부품 관리 시스템(10)은 입력부(100), 분석부(200), 산출부(300), 저장부(400), 평가부(500) 및 제안부(600)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the equipment
입력부(100)는 장비 부품 정보를 입력받을 수 있다. 예컨대, 입력부(100)는 사용자로부터 장비 부품 정보를 별도의 입력 인터페이스를 통하여 직접적으로 입력받을 수 있다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 입력부(100)는 이미지 감지 센서를 이용하여 제품이나 부품의 외관 또는 코드를 감지함으로써, 장비 부품 정보를 도출할 수 있다. The
이때, 장비 부품 정보는 적용 대상 제품에 대한 도면, 3차원 모델링, 데이터 시트, NPRD, EPRD, NSWC, 제조사 분야별 공정 등급, 고장 형태에 대한 가중치 등을 포함할 수 있다. At this time, the equipment part information may include a drawing of the product to be applied, a 3D modeling, a data sheet, NPRD, EPRD, NSWC, a process grade for each manufacturer field, weights for failure types, and the like.
본 명세서에서, NPRD 및 EPRD는 RAC(Reliability Analysis Center)에서 신뢰도 예측 분석에 사용할 수 있는 부품의 고장률을 제공하는 데이터북을 의미하고, 또한, NSWC는 Naval Surface Warfare Center에서 제안하는 고장 물리를 고려한 고장률 모형을 의미한다.In this specification, NPRD and EPRD refer to data books that provide failure rates of parts that can be used for reliability prediction analysis in the Reliability Analysis Center (RAC), and NSWC is a failure rate considering failure physics proposed by the Naval Surface Warfare Center means model.
분석부(200)는 적용 대상 제품에 대한 장비 부품 정보를 기초로, 장비 부품 정보에 포함된 데이터, 적용 대상 제품의 제조사 및 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석할 수 있다. 즉, 분석부(200)는 도면, 3차원 모델링, 데이터 시트, NPRD, EPRD, NSWC, 제조사 분야별 공정 등급, 고장 형태에 대한 가중치에 대한 정보를 기초로, 적용 대상 제품에 대하여 분석을 수행할 수 있다. The
예컨대, 분석부(200)는 장비 부품 정보에 포함된 데이터를 분석하기 위해, 도면, 3차원 모델링 등의 형상 정보와 데이터 시트, NPRD, EPRD, NSWC 등의 세부 정보를 기초로, 크기, 재질, 무게, 성능, 소프트웨어 인자에 대하여 가중치를 적용하여, 장비 부품 정보에 대응하는 적용 대상 제품을 분석할 수 있다.For example, the
그 다음, 분석부(200)는 제조사의 제조 능력에 대하여 분석을 수행하기 위하여, 제조사의 분야별 공정 등급을 기초로 제조, 설계, 부품 품질, 시스템, 외부 요인 등에 가중치를 적용하여 제조 능력을 분석할 수 있다.Then, in order to analyze the manufacturing capability of the manufacturer, the
마지막으로, 분석부(200)는 파손, 손상, 깨짐, 기밀, 소프트웨어 오류 등에 가중치를 적용하여 다양한 고장 형태를 분석할 수 있다. Finally, the
산출부(300)는 분석부의 분석 결과를 기초로 고장값을 산출할 수 있다. 고장값은 제품에 대한 분석뿐만 아니라, 제조사의 능력 및 고장 형태에 대한 가중치가 추가적으로 반영된 값을 의미할 수 있다. 예컨대, 고장값은, 적용 대상 제품의 고장률(예컨대, 제1 분석 결과), 제조사의 제조 능력(예컨대, 제2 분석 결과) 및 고장 형태(예컨대, 제3 분석 결과)를 기초로 합산됨으로써 산정될 수 있다. The
저장부(400)는 고장값을 저장하고, 데이터 베이스를 형성할 수 있다. 이때, 데이터 베이스는 장비 부품 관리 시스템(10)의 내부 저장 장치에 형성될 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예에 따라, 외부 저장 서버로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템(10)은 데이터 베이스를 활용하여 비교 분석을 수행할 수 있다. The
평가부(500)는 고장값 및 데이터베이스를 기초로 적용 대상 제품에 대한 타당성을 평가할 수 있다. 예컨대, 평가부(500)는 공간 활용도, 소프트웨어 신뢰성, 정비도, 인체공학 설계, 부품 수급률 등을 비교분석하고 제품을 평가할 수 있고, 평가부(500)는 제품 평가를 통해 선정된 부품에 대한 신뢰도를 판단할 수 있다.The
제안부(600)는 평가부(500)의 평가 결과를 기초로, 다른 제품을 제안할 수 있다. 예컨대, 제안부(600)는 평가부(500)에 의해 판단된 제품의 평가 점수(예컨대, 신뢰도를 나타내는 점수)가 기준 점수 이하인 경우, 데이터 베이스로부터 평가된 적용 대상 제품과 다른 제품을 제안할 수 있다. 즉, 제안부(600)는 보다 적절한 제품을 제안할 수 있다.The
이때 평가부(500)는 제안부(600)에 의해 제안된 새로운 제품에 대하여 다시 평가를 진행하고, 제안부(600)에 의해 제안된 제품의 타당성을 평가할 수 있다. 이를 통해 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템(10)은 제안되는 제품에 대하여 다시 평가를 진행함으로써, 보다 적절한 제품을 제안할 수 있다.At this time, the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 분석부(200)를 나타내는 도면이다. 2 is a diagram showing an
도 2를 참조하면, 분석부(200)는 데이터 분석부(210), 제조사 분석부(220) 및 형태 분석부(230)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
데이터 분석부(210)는 적용 대상 제품에 대한 장비 부품 정보의 데이터를 분석할 수 있다. 예컨대, 데이터 분석부(210)는 적용 대상 제품에 대한 형태 정보나 상세 정보에 기초하여 적용 대상 제품을 분석할 수 있다.The
제조사 분석부(220)는 적용 대상 제품에 대한 제조 능력을 분석할 수 있다. 예컨대, 제조사 분석부(220)는 적용 대상 제품의 제조사에 대하여 제조, 설계, 부품 품질, 시스템, 외부 요인 등의 공정 단계 별로 제조 능력을 분석할 수 있다. The
형태 분석부(230)는 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석할 수 있다. 예컨대, 형태 분석부(230)는 파손, 손상, 깨짐, 기밀, 소프트웨어 오류 등의 다양한 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석할 수 있다.The
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석부(210)를 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing a
도 3을 참조하면, 데이터 분석부(210)는 정보 추출부(211) 및 제1 적용부(212)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the
정보 추출부(211)는 장비 부품 정보로부터 형상 정보 및 세부 정보를 추출할 수 있다. 여기서, 형상 정보는 적용 대상 제품의 도면 및 3차원 모델링 중 적어도 하나를 포함하고, 세부 정보는 적용 대상 제품의 데이터 시트, NPRD, EPRD 및 NSWC 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The
제1 적용부(212)는 형상 정보 및 세부 정보를 기초로 크기 인자, 재질 인자, 무게 인자, 성능 인자 및 소프트웨어 인자에 대하여 가중치를 적용할 수 있다. 이를 통해 제1 적용부(212)는 적용 대상 제품을 분석하여 제1 분석 결과(AR1)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제1 분석 결과(AR1)는 제1 적용부(212)의 가중치 적용 및 합산에 따른 산출 값을 포함할 수 있다. The
상기 인자들에 대한 가중치 값들은 데이터 베이스에 포함되어 있거나, 입력되는 장비 부품 정보에 포함된 값일 수 있다. 그리고, 가중치 값들은 기설정된 값으로서 사용자에 의해 수정되거나 결과에 따른 피드백에 따라 자동으로 수정될 수 있다. Weight values for the factors may be values included in the database or input equipment part information. In addition, the weight values may be modified by the user as preset values or automatically modified according to feedback according to the result.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제조사 분석부(220)를 나타내는 도면이다. 4 is a diagram showing a
도 4를 참조하면, 제조사 분석부(220)는 공정 등급 판단부(221) 및 제2 적용부(222)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the
공정 등급 판단부(221)는 적용 대상 제품의 제조사의 분야별 공정 등급을 판단할 수 있다. The process
제2 적용부(222)는 공정 등급을 기초로, 제조 인자, 설계 인자, 품질 인자, 시스템 인자 및 외부 요인 인자에 대하여 가중치를 적용할 수 있다. 이를 통해, 제2 적용부(222)는 적용 대상 제품의 제조사의 제조 능력을 분석하여 제2 분석 결과(AR2)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제2 분석 결과(AR2)는 제2 적용부(222)의 가중치 적용 및 합산에 따른 산출 값을 포함할 수 있다. The
상기 인자들에 대한 가중치 값들은 데이터 베이스에 포함되어 있거나, 입력되는 장비 부품 정보에 포함된 값일 수 있다. 그리고, 가중치 값들은 기설정된 값으로서 사용자에 의해 수정되거나 결과에 따른 피드백에 따라 자동으로 수정될 수 있다. Weight values for the factors may be values included in the database or input equipment part information. In addition, the weight values may be modified by the user as preset values or automatically modified according to feedback according to the result.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 형태 분석부(230)를 나타내는 도면이다. 5 is a diagram showing a
도 5를 참조하면, 형태 분석부(230)는 형태 판단부(231) 및 제3 적용부(232)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5 , the
형태 판단부(231)는 적용 대상 제품의 고장 형태를 판단할 수 있다.The
제3 적용부(232)는 고장 형태를 기초로, 파손 인자, 손상 인자, 깨짐 인자, 기밀 인자 및 소프트웨어 오류 인자에 대하여 가중치를 적용할 수 있다. 이를 통해, 제3 적용부(232)는 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하여 제3 분석 결과(AR3)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제3 분석 결과(AR3)는 제3 적용부(232)의 가중치 적용 및 합산에 따른 산출 값을 포함할 수 있다. The
상기 인자들에 대한 가중치 값들은 데이터 베이스에 포함되어 있거나, 입력되는 장비 부품 정보에 포함된 값일 수 있다. 그리고, 가중치 값들은 기설정된 값으로서 사용자에 의해 수정되거나 결과에 따른 피드백에 따라 자동으로 수정될 수 있다. Weight values for the factors may be values included in the database or input equipment part information. In addition, the weight values may be modified by the user as preset values or automatically modified according to feedback according to the result.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 평가부(500)를 나타내는 도면이다. 6 is a diagram showing an
도 6을 참조하면, 평가부(500)는 데이터 베이스 로드부(510) 및 최종 평가 결과 생성부(520)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the
데이터 베이스 로드부(510)는 저장부에 의해 형성된 데이터 베이스를 로드할 수 있다. The
최종 평가 결과 생성부(520)는 산출부에 의해 산출된 고장값과 데이터 베이스를 기초로, 적용 대상 제품의 공간 활용도, 소프트웨어 신뢰성, 정비도, 인체 공학 설계 및 부품 수급률에 대하여 평가함으로써, 최종 평가 결과(FER)를 생성할 수 있다. The final evaluation
상술한 방식을 통하여, 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템은, 각 단계별 항목에 최적화된 분석을 통하여 고장 정보의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.Through the above method, the equipment parts management system according to an embodiment of the present invention has an effect of increasing the accuracy of failure information through an analysis optimized for each step item.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 장비 부품 관리 시스템은, 고장 정보와 축적된 데이터베이스를 이용하여 최적의 고장형태를 분석하여 장비나 부품의 선정을 평가하고, 다른 장비나 부품을 제안할 수 있는 효과가 있다.In addition, the equipment parts management system according to an embodiment of the present invention has the effect of evaluating the selection of equipment or parts by analyzing the optimal failure mode using failure information and the accumulated database, and suggesting other equipment or parts. there is
이상 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 또는 이들 중 하나 이상이 조합에서 구현 가능하다. The functional operations described in this specification and the embodiments related to the present subject matter are implemented in digital electronic circuits, computer software, firmware, or hardware, or in a combination of one or more of them, including the structures disclosed in this specification and their structural equivalents. possible.
본 명세서에서 기술하는 주제의 실시형태는 하나 이상이 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위하여 또는 그 동작을 제어하기 위하여 유형의 프로그램 매체 상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상이 모듈로서 구현될 수 있다. 유형의 프로그램 매체는 전파형 신호이거나 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수 있다. 전파형 신호는 컴퓨터에 의한 실행을 위하여 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위하여 생성되는 예컨대 기계가 생성한 전기적, 광학적 또는 전자기 신호와 같은 인공적으로 생성된 신호이다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조합 또는 이들 중 하나 이상이 조합일 수 있다.Embodiments of the subject matter described herein relate to one or more computer program products, that is, one or more computer program instructions encoded on a tangible program medium for execution by or controlling the operation of a data processing device. It can be implemented as a module. A tangible program medium may be a propagated signal or a computer readable medium. A propagated signal is an artificially generated signal, eg a machine generated electrical, optical or electromagnetic signal, generated to encode information for transmission by a computer to an appropriate receiver device. The computer readable medium may be a machine readable storage device, a machine readable storage substrate, a memory device, a combination of materials that affect a machine readable propagating signal, or a combination of one or more of these.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 또는 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 또는 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. A computer program (also known as a program, software, software application, script, or code) may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted language or a priori or procedural language, and may be a stand-alone program or module; It may be deployed in any form, including components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment.
컴퓨터 프로그램은 파일 장치의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 또는 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상이 모듈, 하위 프로그램 또는 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 또는 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상이 스크립트) 내에 저장될 수 있다. A computer program does not necessarily correspond to a file on a file device. A program may be contained within a single file provided to the requested program, or within multiple interacting files (e.g., one or more of which stores a module, subprogram, or piece of code), or within a file holding other programs or data. may be stored within a part (eg, one or more scripts stored within a markup language document).
컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.A computer program may be deployed to be executed on a single computer or multiple computers located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.
부가적으로, 본 특허문헌에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블록도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다. Additionally, the logic flow and structural block diagrams described in this patent document describe corresponding actions and/or specific methods supported by corresponding functions and steps supported by the disclosed structural means. It can also be used to build software structures and algorithms and their equivalents.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상이 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.The processes and logic flows described herein can be performed by one or more programmable processors executing one or more computer programs to perform functions by operating on input data and generating output.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예컨대 범용 및 특수 목적의 마이크로프로세서 양자 및 어떤 형태의 디지털 컴퓨터의 어떠한 하나 이상이 프로세서라도 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리나 랜덤 액세스 메모리 또는 양자로부터 명령어와 데이터를 수신할 것이다. Processors suitable for the execution of computer programs include, for example, both general and special purpose microprocessors and any one or more processors of any type of digital computer. Generally, a processor will receive instructions and data from either read-only memory or random access memory or both.
컴퓨터의 핵심적인 요소는 명령어와 데이터를 저장하기 위한 하나 이상이 메모리 장치 및 명령을 수행하기 위한 프로세서이다. 또한, 컴퓨터는 일반적으로 예컨대 자기, 자기 광학 디스크나 광학 디스크와 같은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상이 대량 저장 장치로부터 데이터를 수신하거나 그것으로 데이터를 전송하거나 또는 그러한 동작 둘 다를 수행하기 위하여 동작가능 하도록 결합되거나 이를 포함할 것이다. 그러나, 컴퓨터는 그러한 장치를 가질 필요가 없다.The core elements of a computer are one or more memory devices for storing instructions and data and a processor for executing instructions. Also, a computer is generally operable to receive data from or transfer data to one or more mass storage devices for storing data, such as magnetic, magneto-optical disks or optical disks, or to perform both such operations. combined with or will include them. However, a computer need not have such a device.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. The present description presents the best mode of the invention and provides examples to illustrate the invention and to enable those skilled in the art to make and use the invention. The specification thus prepared does not limit the invention to the specific terms presented.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art or those having ordinary knowledge in the art do not deviate from the spirit and technical scope of the present invention described in the claims to be described later. It will be understood that the present invention can be variously modified and changed within the scope not specified.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.Therefore, the technical scope of the present invention is not limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be defined by the claims.
10: 장비 부품 관리 시스템 100: 입력부
200: 분석부 300: 산출부
400: 저장부 500: 평가부
600: 제안부10: equipment parts management system 100: input unit
200: analysis unit 300: calculation unit
400: storage unit 500: evaluation unit
600: proposal unit
Claims (10)
상기 장비 부품 정보를 기초로, 상기 장비 부품 정보에 포함된 데이터, 상기 적용 대상 제품의 제조사 및 상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하기 위한 분석부;
상기 분석부의 분석 결과를 기초로, 고장값을 산출하기 위한 산출부;
상기 고장값을 저장하고, 데이터 베이스를 형성하기 위한 저장부; 및
상기 고장값 및 상기 데이터 베이스를 기초로, 상기 적용 대상 제품에 대한 타당성을 평가하기 위한 평가부를 포함하되,
상기 분석부는,
상기 적용 대상 제품에 대한 상기 장비 부품 정보의 데이터를 분석하기 위한 데이터 분석부;
상기 적용 대상 제품의 제조사에 대한 제조 능력을 분석하기 위한 제조사 분석부; 및
상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 분석하기 위한 형태 분석부를 포함하며,
상기 제조사 분석부는,
상기 적용 대상 제품의 제조사의 분야별 공정 등급을 판단하기 위한 공정 등급 판단부; 및
상기 공정 등급을 기초로, 제조 인자, 설계 인자, 품질 인자, 시스템 인자 및 외부 요인 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 제조사의 제조 능력을 분석하기 위한 제2 적용부를 포함하고, 상기 제2 적용 대상 제품의 제조사의 제조 능력을 분석하여 제2 분석 결과(AR2)를 생성하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.an input unit for receiving information on equipment parts for applicable products;
an analyzer for analyzing data included in the equipment part information, a manufacturer of the applicable product, and a failure mode of the applicable product, based on the equipment part information;
a calculation unit for calculating a failure value based on the analysis result of the analysis unit;
a storage unit for storing the failure value and forming a database; and
An evaluation unit for evaluating the feasibility of the applicable product based on the failure value and the database,
The analysis unit,
a data analysis unit for analyzing data of the equipment part information for the applicable product;
a manufacturer analysis unit for analyzing the manufacturing capability of the manufacturer of the product to be applied; and
It includes a form analysis unit for analyzing the form of failure of the product to be applied,
The manufacturer analysis unit,
a process grade determination unit for determining a process grade for each field of a manufacturer of the product to which the application is applied; and
A second application unit for analyzing the manufacturing capability of the manufacturer by applying weights to manufacturing factors, design factors, quality factors, system factors, and external factors based on the process grade, and the second application target Characterized in that the second analysis result (AR2) is generated by analyzing the manufacturing capability of the manufacturer of the product.
Equipment parts management system.
상기 평가부의 평가 결과를 기초로, 평가 점수가 기준 점수 이하인 경우, 상기 데이터 베이스로부터 상기 적용 대상 제품과 다른 제품을 제안하기 위한 제안부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 1,
Based on the evaluation result of the evaluation unit, when the evaluation score is equal to or less than the reference score, further comprising a proposal unit for proposing a product different from the applicable product from the database,
Equipment parts management system.
상기 데이터 분석부는,
상기 장비 부품 정보로부터 형상 정보 및 세부 정보를 추출하기 위한 정보 추출부; 및
상기 형상 정보 및 상기 세부 정보를 기초로 크기 인자, 재질 인자, 무게 인자, 성능 인자 및 소프트웨어 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 적용 대상 제품을 분석하기 위한 제1 적용부를 포함하고,
상기 형상 정보는, 상기 적용 대상 제품의 도면 및 3차원 모델링 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 세부 정보는, 상기 적용 대상 제품의 데이터 시트, NPRD, EPRD 및 NSWC 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 1,
The data analysis unit,
an information extraction unit for extracting shape information and detailed information from the equipment part information; and
A first application unit for analyzing the product to be applied by applying weights to size factors, material factors, weight factors, performance factors, and software factors based on the shape information and the detailed information;
The shape information includes at least one of a drawing and a three-dimensional modeling of the product to be applied,
Characterized in that the detailed information includes at least one of the data sheet, NPRD, EPRD and NSWC of the applicable product.
Equipment parts management system.
상기 형태 분석부는,
상기 적용 대상 제품의 고장 형태를 판단하기 위한 형태 판단부; 및
상기 형태 판단부에 의해 판단된 상기 고장 형태를 기초로, 파손 인자, 손상 인자, 깨짐 인자, 기밀 인자 및 소프트웨어 오류 인자에 대하여 가중치를 적용함으로써, 상기 고장 형태를 분석하기 위한 제3 적용부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 1,
The shape analysis unit,
a form determination unit for determining a failure form of the applicable product; and
And a third application unit for analyzing the failure mode by applying weights to a breakage factor, a damage factor, a breaking factor, a confidentiality factor, and a software error factor based on the failure mode determined by the shape determination unit. characterized in that,
Equipment parts management system.
상기 평가부는,
상기 저장부에 의해 형성된 데이터 베이스를 로드하기 위한 데이터 베이스 로드부; 및
상기 산출부에 의해 산출된 상기 고장값과 상기 데이터 베이스를 기초로, 상기 적용 대상 제품의 공간 활용도, 소프트웨어 신뢰성, 정비도, 인체 공학 설계 및 부품 수급률에 대하여 평가함으로써, 최종 평가 결과를 생성하기 위한 최종 평가 결과 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 6,
The evaluation unit,
a database load unit for loading the database formed by the storage unit; and
Based on the failure value calculated by the calculation unit and the database, space utilization, software reliability, maintenance, ergonomic design, and parts supply rate of the applicable product are evaluated to generate a final evaluation result. Characterized in that it comprises a final evaluation result generation unit,
Equipment parts management system.
상기 고장값은, 상기 적용 대상 제품의 고장률, 제조사의 제조 능력 및 고장 형태를 기초로 산정되는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 7,
The failure value is characterized in that it is calculated based on the failure rate of the product to be applied, the manufacturing capability of the manufacturer, and the failure type.
Equipment parts management system.
상기 가중치는, 상기 데이터 베이스에 저장된 값인 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.According to claim 8,
Characterized in that the weight is a value stored in the database,
Equipment parts management system.
상기 평가부는, 상기 제안부에 의해 제안된 새로운 제품에 대하여 다시 평가를 진행하는 것을 특징으로 하는,
장비 부품 관리 시스템.
According to claim 2,
Characterized in that the evaluation unit re-evaluates the new product proposed by the proposal unit.
Equipment parts management system.
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002183224A (en) * | 2000-12-08 | 2002-06-28 | Fuji Electric Co Ltd | System for evaluating product design |
| KR101262289B1 (en) * | 2012-08-20 | 2013-05-15 | 매크로이에스아이 주식회사 | Method for analyzing failure rate and computer readable record-midium on which program for excuting method thereof |
| KR101798168B1 (en) * | 2016-11-25 | 2017-11-15 | 엘아이지넥스원 주식회사 | Apparatus and method for controlling constructing database in regard to fault isolation |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100419296B1 (en) | 2003-07-18 | 2004-02-19 | (주)아이겐웍스 | A Method and Program for Analyzing Failure Modes |
| KR100739081B1 (en) | 2005-07-15 | 2007-07-13 | (주)지디엔피솔루션 | Method for analyzing a failure mechanism |
| KR101876632B1 (en) * | 2016-09-27 | 2018-07-09 | 한국수력원자력 주식회사 | An apparatus for commercial grade capacity dedication and method thereof |
-
2021
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002183224A (en) * | 2000-12-08 | 2002-06-28 | Fuji Electric Co Ltd | System for evaluating product design |
| KR101262289B1 (en) * | 2012-08-20 | 2013-05-15 | 매크로이에스아이 주식회사 | Method for analyzing failure rate and computer readable record-midium on which program for excuting method thereof |
| KR101798168B1 (en) * | 2016-11-25 | 2017-11-15 | 엘아이지넥스원 주식회사 | Apparatus and method for controlling constructing database in regard to fault isolation |
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