KR20230119827A

KR20230119827A - 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법

Info

Publication number: KR20230119827A
Application number: KR1020220016045A
Authority: KR
Inventors: 이혜선; 이병성; 이승호; 조현창
Original assignee: 한국전력공사
Priority date: 2022-02-08
Filing date: 2022-02-08
Publication date: 2023-08-16

Abstract

본 발명은 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법에 관한 것으로, 전력설비의 운영, 점검, 철거 및 고장에 대한 데이터를 기반으로 생존분석 기반의 헬스 인덱스 평가표를 자동으로 생성함으로써, 데이터의 운용 및 관리가 용이하고 처리속도가 향상되며, 전력설비의 상태 평가를 통해 설비의 이력관리 및 교체시기 추론을 쉽게 수행할 수 있고 정확한 잔존 수명을 산출할 수 있으며, 전력설비의 고장을 예방하고 설비를 효과적으로 관리할 수 있다.

Description

설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법{MANAGEMENT APPARATUS AND OPERATING METHOD FOR CALCULATING REMAINED LIFE TIME OF FACILITY}

본 발명은 전력설비의 운영, 점검, 철거 및 고장에 대한 데이터를 기반으로 전력설비의 상태를 평가하고 잔존 수명을 추정하여 설비를 관리하는, 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법에 관한 것이다.

전력설비는 자연재해 포함한 고장, 이설 및 증설, 노후 등의 사유로 교체가 시행된다. 노후설비의 경우, 사용년수가 일정기간이 지나면 바로 교체를 수행하였으나, 최근 투자 효율성을 고려하여 자산의 상태에 따라 노후설비 교체유무를 결정하고 있다.

노후설비의 교체에 대한 우선순위는 자산의 상태에 따른 자산건전도를 통해 결정되며, 우선순위에 따른 리스트를 기반으로 전력설비를 교체한다.

자산건전도 평가란, 설비의 수명에 영향을 미치는 다양한 요소들에 가중치를 부여하여 자산의 상태를 점수화 시킨 것이다. 예를 들어 자산건전도 평가를 통해, 100점 만점에 80점 이상인 설비들은 Very Poor 등급을 부여하여 교체를 시행한다.

이러한 설비 교체 방법은, 사전고장예방에 효과를 가질 수 있으나, 실질적으로 자산건전도(헬스 인덱스, Health Index) 점수가 81점 이상이 되는 설비 중에서도 향후 5 내지 10 년 정도 더 사용할 수 있는 상태의 설비가 존재할 수 있다.

또한, 전력설비를 관리하기 위해 설비의 자산건전도(Health Index) 데이터를 활용하고 있으나, 개별 배전설비의 수명을 추론하기 때문에 데이터베이스는 단위설비별로 각각 하나의 데이터 테이블로 관리되고 있고, 모든 개체설비들의 자산건전도 항목(Health Index feature) 값들이 하나의 데이터베이스 테이블에 모두 기록되어 있다.

그에 따라 개체설비별 자산건전도(Health Index)에 대한 데이터 관리가 쉽지 않고, 데이터 디버깅(Data Debugging)이 어려워 처리 속도가 저하되는 문제가 있다.

종래의 자산건전도(Health Index)를 평가하는 방법을 개정하기 위해서는 다수의 전문가가 데이터를 분석하여 문제점을 찾고, 데이터와 설비의 상태에 대한 연관성을 도출해야하나, 많은 인력과 시간, 그리고 비용이 소요되는 문제가 있다.

따라서 자산건전도 평가를 위한 데이터의 관리 및 평가방법을 변경하고, 설비의 정확한 상태분석과 적정 교체시기 추론하여 운영효율을 높이는 방안이 필요하다.

관련 기술로 대한민국 공개특허 제2021-0051886호, "설비의 헬스 인덱스 평가 테이블을 자동으로 구성하는 방법"이 있다.

대한민국 공개특허 제2021-0051886호

본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 창출된 것으로서, 전력설비의 운영, 점검, 철거 및 고장에 대한 데이터를 기반으로 헬스 인덱스를 설정하고, 전력설비의 상태를 평가하여 헬스 인덱스에 대한 평가표를 생성하여 잔존 수명을 추정하는, 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템은, 복수의 설비에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 자동으로 개체설비별 헬스 인덱스(Health Index)를 생성하는 데이터 처리장치; 상기 헬스 인덱스를 저장하는 데이터베이스(DB); 및 상기 헬스 인덱스를 기반으로 생존분석을 통한 가중치 부여 및 점수 할당을 통해 헬스 인덱스 평가표를 생성하고, 상기 복수의 설비에 대한 잔존수명을 산출하고 상기 잔존수명에 따라 상기 복수의 설비를 교체시기를 결정하여 관리하는 설비 관리장치; 를 포함하고, 상기 데이터 처리장치는 상기 복수의 설비에 대한 데이터를 분석하여 사용 개월수의 값이 변경되는 시점을 기준으로 설비의 교체시점을 검출하고, 교체되는 설비를 별도의 설비로 분리하여 데이터를 저장하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터 처리장치는 CSV(comma separated value) 파일 형태로 개체설비별 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터 처리장치는 과거 데이터의 추적하여, 데이터 프레임 기반으로 파일 및 디렉토리 구조로 상기 헬스 인덱스에 대한 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 상기 헬스 인덱스에 대한 평가항목의 데이터 타입을 정의한 후 평가항목을 추출하고, 평가항목별로 생존분석을 통해 가중치를 부여하고 점수를 할당하여 상기 헬스 인덱스 평가표를 자동으로 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 상기 평가항목별로 생존수명을 산출하고, 1을 생존수명으로 나눈값을 상기 가중치로 부여하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 상기 가중치를 평가항목별 가중치의 합산값으로 나눈 후 할당가능한 점수의 최대치를 곱하여 상기 점수를 할당하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 평가항목별 버킷을 생성하고, 버킷별 생존분석을 수행한 후 그 결과를 비교하여 평가항목별 구간 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 한 그룹에 속하는 데이터의 개수가 설정갯수 이하인 경우 인접 버킷과 병합하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 생존분석 기법을 통해 설비의 평균수명을 추정하고, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 활용하여 개별설비별 잔존수명을 추정하는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 관리장치는 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 기반으로 조건별 생존곡선을 산출하고, 상기 조건별 생존곡선을 기반으로 목표기간별 고장율을 산출한 후, 상기 헬스 인덱스의 점수 및 고장율에 따라 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 설비의 잔존수명을 산출하는 관리장치의 동작방법은, 데이터 처리장치가, 복수의 설비에 대한 데이터를 수집하여 분류하고 개별설비별 헬스 인덱스를 생성하는 단계; 설비 관리장치가, 상기 헬스 인덱스를 기반으로 생존분석을 통한 가중치 부여 및 점수 할당을 통해 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계; 설비 관리장치가, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수에 대응하여, 상기 복수의 설비에 대한 잔존수명을 산출하는 단계; 및 설비 관리장치가, 상기 잔존수명에 따라 상기 복수의 설비를 교체시기를 결정하여 상기 복수의 설비를 관리하는 단계; 를 포함하고, 상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는, 상기 복수의 설비에 대한 데이터를 분석하여 사용 개월수의 값이 변경되는 시점을 기준으로 설비의 교체시점을 검출하고, 교체되는 설비를 별도의 설비로 분리하여 데이터를 저장하는 것을 특징으로 한다.

상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는, CSV(comma separated value) 파일 형태로 개체설비별 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는, 과거 데이터의 추적하여, 데이터 프레임 기반으로 파일 및 디렉토리 구조로 상기 헬스 인덱스에 대한 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는, 상기 헬스 인덱스에 대한 평가항목의 데이터 타입을 정의하는 단계; 상기 데이터 타입에 따라 상기 평가항목을 추출하는 단계; 상기 평가항목 별로 생존분석을 통해 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 가중치에 따라 점수를 할당하여 상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계; 를 포함한다.

상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는, 상기 평가항목별로 생존수명을 산출하고, 1을 생존수명으로 나눈값을 상기 가중치로 부여하고, 상기 가중치를 평가항목별 가중치의 합산값으로 나눈 후 할당가능한 점수의 최대치를 곱하여 상기 점수를 할당하는 것을 특징으로 한다.

상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는, 평가항목별 버킷을 생성하고, 버킷별 생존분석을 수행한 후 그 결과를 비교하여 평가항목별 구간 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.

상기 잔존수명을 산출하는 단계는, 생존분석 기법을 통해 설비의 평균수명을 추정하고, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 활용하여 개별설비별 잔존수명을 추정하는 것을 특징으로 한다.

상기 잔존수명을 산출하는 단계는, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 기반으로 조건별 생존곡선을 산출하고, 상기 조건별 생존곡선을 기반으로 목표기간별 고장율을 산출한 후, 상기 헬스 인덱스의 점수 및 고장율에 따라 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 한다.

일 측면에 따르면, 본 발명의 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템 및 그 동작방법은, 헬스 인덱스 평가표를 빅데이터 분석 및 생존분석 기법을 기반으로 자동으로 구성하여 주기적으로 반영함으로써 설비의 상태를 쉽게 추정하여 설비의 고장을 예방하고 보다 효과적으로 설비를 관리할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 생존분석 기반의 헬스 인덱스 평가표를 자동으로 생성함으로써, 설비의 이력관리 및 교체시기 추론하여 정확한 잔존 수명을 산출할 수 있고, 데이터를 근거로 건전도를 평가하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

본 발명은 자산의 교체이력을 자동으로 탐지할 수 있고, 개체설비별 헬스 인덱스 데이터를 개체설비별로 분류하고 관리함으로써, 처리 속도가 향상되고, 데이터 용량의 감소로 효율적 데이터베이스 운영이 가능하며, 데이터에 대한 접근을 용이하여 다른 시스템과 연계할 수 있어 시스템의 확장성을 향상시킬 수 있다.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 구성이 도시된 블록도이다.
도 2 는 도 1의 설비 관리장치 및 데이터 처리장치의 제어구성이 도시된 블록도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 데이터 처리 흐름이 도시된 도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법이 도시된 순서도이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 수명 산출을 위한 데이터 타입을 분류한 예시도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 수명 산출을 위한 데이터가 도시된 예시도이다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 항목별로 할당되는 점수에 대한 예시도이다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 항목별 점수표가 도시된 예시도이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 사용 년수 별 점수표가 도시된 예시도이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 목표기간 별 잔존수명이 도시된 예시도이다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 헬스 인덱스 기반 기대수명이 도시된 예시도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 설명하도록 한다.

이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 구성이 도시된 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템(100)(이하, 관리시스템)은 데이터 처리장치(120), 설비 관리장치(110) 및 데이터베이스(DB)(130)를 포함한다.

관리시스템(100)은 유선 또는 무선의 통신방식으로 상호 연결되고, 또한 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 경우에 따라 데이터 처리장치(120), 설비 관리장치(110) 및 데이터베이스(130)는 하나의 서버장치에 포함될 수 있고, 또한 데이터 처리장치(120) 설비 관리장치(110) 및 데이터베이스(130)는 각각 복수로 구비되어 데이터를 분산하여 처리할 수 있다.

데이터베이스(DB)(130)는 데이터 처리장치(120) 및 설비 관리장치(110)와 연결되어 복수의 설비에 대한 데이터를 저장한다. 데이터베이스(DB)(130)는 설비에 대한 데이터 및 데이터 처리장치(120)에 의해 생성되는 헬스 인덱스(Health Index) 및 수명정보를 저장한다.

데이터베이스(DB)(130)는 데이터 처리장치(120)에 의해 저장되는 데이터들을 항목 또는 설비별로 분리하여 저장하고, 저장되는 데이터에 대한 별도의 인덱스를 저장한다.

데이터 처리장치(120)는 복수의 설비에 대한 데이터를 수집하여 데이터베이스(DB)(130)에 저장한다.

데이터 처리장치(120)는 수집된 데이터를 필터링하여 불필요하거나 중복되는 데이터를 제거하고, 데이터를 설비별 또는 항목에 따라 분류하여 관리한다. 또한, 데이터 처리장치(120)는 데이터를 분석하여 특정 데이터를 추출하고, 지정된 형태로 변경하여 데이터베이스(DB)(130)에 저장한다.

데이터 처리장치(120)는 설비에 대한 데이터를 분석하여 자동으로 교체 이력을 검출하고 그에 대한 데이터를 생성한다.

데이터 처리장치(129)는 설비에 대한 데이터를 분석하여 자동으로 헬스 인덱스(Health Index)를 생성하여 데이터베이스(DB)(130)에 저장한다.

설비 관리장치(110)는 데이터 처리장치(120)에 의해 수집 및 처리되는 데이터를 기반으로 복수의 설비의 상태를 평가하여 헬스 인덱스 평가표를 생성하고, 헬스 인덱스 평가표의 점수를 기반으로 각 설비에 대한 잔존수명을 산출하여 설비를 교체, 수리 및 철거하도록 관리한다.

설비 관리장치(110)는 산출되는 설비의 잔존수명을 기반으로, 설비를 수리하거나, 또는 설비의 교체 및 철거하도록 그 순서와 시기를 결정한다.

설비 관리장치(110)는 설비에 대한 관리목록을 생성하여 해당 설비가 설치된 지역의 운영장치(미도시)로 수리, 교체 및 철거에 대한 지시를 전달하고, 응답을 기반으로 실제 처리상황에 대한 데이터를 저장한다.

도 2 는 도 1의 설비 관리장치 및 데이터 처리장치의 제어구성이 도시된 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110) 및 데이터 처리장치(120)는 각각 프로세서(111), 메모리(113), 및 통신모듈(112)을 포함한다.

통신모듈(112)은 복수로 구비되어 유선 또는 무선으로 복수의 설비, 설비 관리장치(110), 데이터 처리장치(120) 및 데이터베이스(DB(13) 간에 데이터를 송수신한다.

통신모듈(112)은 유선 또는 무선의 통신방식을 이용하며, 예를 들어 이더넷(Ethernet), 와이파이(WIFI), 블루투스(Bluetooth) 등의 근거리 통신, 이동 통신, 및 시리얼 통신 중 적어도 하나의 모듈을 포함하여 통신한다.

메모리(113)는 각각 데이터 처리장치(120) 또는 설비 관리장치(110)에서 데이터를 처리하는 과정에서 생성되는 데이터와 처리 결과 데이터를 저장한다.

메모리(113)는 데이터를 저장하고, 데이터베이스로부터 수신되는 데이터를 저장한다.

데이터 처리장치(120)의 메모리(113)는 데이터 처리를 위한 분석알고리즘, 기계학습 알고리즘, 생존함수 기반 데이터 처리 알고리즘을 저장하고, 각 알고리즘에 따라 데이터를 처리하는 과정에서 생성되는 데이터를 저장한다.

메모리(113)는 설비로부터 수신되는 데이터, 설비의 상태에 대한 데이터, 설비에 대한 자산평가 데이터, 헬스 인덱스, 헬스 인덱스 평가표 등을 저장한다.

메모리(113)는 램(RAM, Random Access Memory), 롬(ROM), EEPROM(Electrically Erased Programmable Rom) 등의 비휘발성 메모리, 플래시 메모리, SSD, HDD 등의 저장수단을 포함한다.

프로세서(111)는 설비 관리장치(110) 및 데이터 처리장치(120)에 각각 포함된다. 프로세서(111)는 적어도 하나의 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다.

데이터 처리장치(120)의 프로세서(111)는 복수의 설비로부터 데이터를 수집하고, 데이터를 분석하여 설비의 종류, 설비의 위치 등에 따라 데이터를 분류한다.

프로세서(111)는 수집되는 데이터를 분석하여 추가되는 설비, 교체되는 설비, 설비의 수리 이력을 분석하고, 분석결과를 바탕으로 설비에 대한 헬스 인덱스(Health Index)를 생성한다.

프로세서(111)는 종래의 자산건전도의 문제점을 해소하기 위하여, 전산화번호로만 관리되는 레거시데이터(과거 데이터)의 설비 정보를 추적하여, 개체설비별 헬스 인덱스 데이터베이스를 구성한다.

또한, 프로세서(111)는 CSV(comma separated value) 파일형태로 개체설비별 DB를 관리하는 구조로 구성하여 효율적인 데이터 디버깅(Data debugging)이 가능하도록 구성한다. CSV는 쉼표를 기준으로 항목을 구분하여 저장한 데이터이다.

프로세서(111)는 교체이력 탐지를 위한 알고리즘과 개체설비별 데이터 파싱을 수행하는 알고리즘으로 동작한다.

프로세서(111)는 설비 운영이력이 저장된 데이터베이스(DB)로부터 관련된 데이터, 예를 들면 헬스 인덱스(HI, Health Index)이력, 진단이력 등을 수집한다.

프로세서(111)는 취득한 데이터를 기반으로, 운영이력을 추적하고, 설비 운영이력 중 설비가 교체된 것으로 파악되는 데이터가 탐지되면, 그 시점을 기준으로 데이터를 분리하여 설비명을 재설정하여 관리한다.

예를 들면, 프로세서(111)는 HI 운영이력 테이블에서 A설비의 이력을 추적하다가, HI 점수가 갑자기 좋아진 경우, 설비가 교체된 것으로 판단하여 A-1 / A-2 식으로 데이터 분리 및 설비명 재설정 작업을 수행한다.

프로세서(111)는 설비의 사용 개월수 이력을 탐지하여 사용 개월수가 급격히 변화한 경우, 예를 들어 사용 개월수가 190에서 1로 변경되는 경우, 설비의 교체가 일어난 것으로 판단한다. 프로세서(111)는 이러한 사용 개월수가 변경되는 시점을 자동으로 탐지하고 이 시점을 기준으로 개체설비의 네임을 재부여 하여 개체설비의 이력추적 및 상태예측을 위한 데이터를 구성한다.

프로세서(111)는 개체설비 별 분류되는 데이터를 csv파일형식으로 메모리(113)에 저장한다. 프로세서(111)는 저장한 csv파일은 개체설비별로 관리한다. 프로세서(111)는 메모리에 저장된 데이터를 데이터베이스(DB)로 전송하여 데이터베이스에서 개체설비 별로 관리한다.

설비 관리장치(110)의 프로세서(111)는 분석결과 및 헬스 인덱스를 기반으로, 설비의 생애주기를 파악하여 설비에 대한 잔존수명을 산출한다. 또한, 프로세서(111)는 생존분석을 통한 가중치 부여를 통해 헬스 인덱스(HI) 평가표를 자동으로 구성한다.

프로세서(111)는 각 설비별 적합한 생존분석 기법을 통해 전력설비 평균수명을 추정하고, 헬스 인덱스(HI)의 점수를 활용하여 개별설비별 잔존수명을 추정하고, 모든 것을 종합하여 배전설비 상태추정 및 교체 우선순위를 도출한다.

프로세서(111)는 개체설비의 HI 데이터들 중에서 철거 된 설비 데이터를 파악한다. 예를 들어, 프로세서(111)는 연계된 레거시(예를 들면, SDIS 2.0, 4.0) 데이터 및 개발시스템의 마스터 데이터를 활용하여 개체설비 HI Data 중 철거설비 Data를 파악하고, 철거 사유를 매핑한다.

프로세서(111)는 설비수명과 관련 있는 평가항목을 추출하기 위해, 먼저 HI 평가항목의 데이터 타입을 정의하고, 생존곡선 혹은 위험율을 산정한다.

프로세서(111)는 후술하는 도 5와 같이 변수 타입을 분류하여 데이터를 분석한다.

프로세서(111)는 헬스 인덱스(HI) 평가에 필요한 평가항목을 자동으로 선정하여 중요도에 따른 가중치를 부여한다.

프로세서(111)는 운영데이터와 고장데이터를 활용하여 전력설비 평균수명을 추정한다. 프로세서(111)는 평균수명 추정시에는 일반적인 생존분석 기법을 사용하되, 설비 종류와 데이터 분석값에 따라 적합한 기법을 선택적으로 적용한다. 프로세서(111)는 잔존수명을 추정할 때에는 헬스 인덱스 평가표의 점수, 즉 헬스 인덱스(HI) 점수를 활용하여 추정하고, 설비별로 산정된 헬스 인덱스(HI) 점수에 따라, Cox 모델을 활용하여 잔존수명을 추정한다.

프로세서(111)는 평균수명 및 잔존수명 추정값을 활용하여 설비 교체우선순위 산정, 투자집행계획을 수립한다.

도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 데이터 처리 흐름이 도시된 도이다.

종래의 헬스 인덱스(Health Index) 관리 및 평가문제를 해소하기 위하여, 본 발명의 관리시스템(100)은, 헬스 인덱스를 생성하되, 종래와는 상이한 형태로 데이터를 구성하여 설비에 대한 데이터베이스를 구축한다.

도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 처리장치(120)는 복수의 설비에 대한 데이터를 수집한다(S10).

데이터 처리장치(120)는 데이터를 개체에 따라 분류하고, 필터링한다(S20). 데이터 처리장치(120)는 필요 없는 필드값을 제거하고, 중복된 데이터항목을 삭제한다. 그에 따라 종래의 데이터베이스보다 그 크기가 1/2 내지 1/10로 감소한다.

데이터 처리장치(120)는 수집되는 데이터를 분석하여 사용 개월수가 변경되는 시점으로 자동으로 추출하고, 해당 시점에 설비에 대한 개체명을 새로 설정하여 교체된 설비를 별도의 개체로써 관리하도록 한다.

데이터 처리장치(120)는 설비의 수명을 예측하기 위하여, 설비의 경년년수, 진단정보들의 집합체인 헬스 인덱스(Health Index) 정보를 개체설비별로 생성한다.

데이터 처리장치(120)는 데이터 디버깅을 통해 파일값이 잘못 할당된 부분을 수정한다.

데이터 처리장치(120)는 csv 파일 기반의 개체설비별 파일구조를 자동으로 생성하여 데이터 프레임 기반 파일 디렉토리 구조로 데이터베이스(DB)(130)를 구축한다(S30).

데이터 처리장치(120)는 pooled 데이터 구조는 데이터베이스 관리 측면에서는 편리하나 설비의 건전도를 평가하는데 있어 비효율적이므로, 데이터 프레임 기반으로 파일 및 디렉토리 구조로 데이터베이스를 구축한다.

데이터 처리장치(120)는 레거시 데이터 연계, 데이터 중복 분석 및 파일 파싱 등 다양한 분석기능을 포함한다.

설비 관리장치(110)는 데이터 처리장치(120)에 의해 수집되는 데이터와 헬스 인덱스를 기반으로 가중치와 점수를 할당하여 헬스 인덱스 평가표를 생성하고, 이를 기반으로 설비의 수명을 산출하고, 전력설비에 대한 관리를 수행한다. 설비 관리장치(110)는 csv 파일 기반의 개체설비별 파일구조를 이용하여 자산상태 추론 알고리즘을 수행한다.

도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법이 도시된 순서도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 처리장치(120)는 설비에 대한 데이터를 수집하고, 레거시 데이터를 연계하여 데이터를 분석한다(S210).

데이터 처리장치(120)는 설비에 대한 데이터를 개체별로 분류하고 철거 사유를 매핑한다(S220).

설비 관리장치(110)는 개체별 분석을 위하여, 개체의 평가항목별 데이터 타입을 정의하고(S230), 평가 항목별 버킷을 생성한다(S240).

설비 관리장치(110)는 버킷 별로 생존함수를 기반으로 생존분석을 수행한다(S250). 설비 관리장치(110)는 생존분석결과를 기반으로, 그룹별 데이터의 개수를 설정개수와 비교하고, 그룹별 데이터의 개수가 설정개수 이하면 인접 버킷을 병합하고(S270), 버킷별 생존분석을 다시 수행한다(S250).

또한, 데이터 타입에 따라 데이터 개수가 설정개수 이하면 분석대상에서 제외할 수 있다. 설정개수는 전체 샘플갯수에 따라 변경될 수 있고, 예를 들어 전재 샘플갯수의 5%로 설정될 수 있다.

설비 관리장치(110)는 그룹별 데이터의 개수가 설정개수보다 크면 평가 항목별로 구간에 대한 가중치를 부여하여(S280), 헬스 인덱스 평가표(HI 평가표)를 생성한다(S290).

설비 관리장치(110)는 HI평가표를 기반으로 설비별 HI점수를 산정하고(S300), HI 점수별로 모형을 활용하여 수명을 분석한다(S310). 설비 관리장치(110)는 수명 분석결과를 바탕으로 설비별 잔존수명을 산출한다(S320). 설비 관리장치(110)는 설비별로 산정된 HI 점수에 따라, Cox 모델을 활용하여 잔존수명을 추정한다.

설비 관리장치(110)는 평균수명 및 잔존수명 추정값을 활용하여 설비 교체우선순위 산정 및 투자집행계획수립 등을 수행한다.

또한, 설비 관리장치(110)는 설비 종류와 데이터 분석값에 따라 분석기법을 변경할 수 있다. 설비 관리장치(110)는 수집된 데이터에 대하여 생존분석을 위한 데이터타입을 정의하고(S330), 생존분석결과를 기반으로 설비의 잔존수명을 산출한다(S340).

도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 수명 산출을 위한 데이터 타입을 분류한 예시도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110)는 설비수명과 관계있는 평가항목을 추출하기 위해, HI 평가항목의 데이터 타입을 정의하여 생존곡선 혹은 위험율 산정을 수행한다.

변수 타입은 다이나믹(Dynamic)과 스태틱(Static)으로 구분하고, 연속성, 카테고리에 따라 구분한다.

변수 타입은, 연속성에 대하여 다이나믹과 스태틱에 모두 적용하고, 예를 들어 사용년수, 최대부하량, 월평균온도 등의 항목에 적용한다.

또한, 카테고리에 대하여 오더(Ordered)와 플레인(Plain)으로 구분하여, 오더 및 다이나믹은 진단 건수에 적용하고, 오더 및 스태틱은 변압기 용량 등에 적용한다.

플레인 및 다이나믹은 진단결과에 적용하고 플레인 및 스태틱은 부하지역특성코드에 적용한다.

도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 수명 산출을 위한 데이터가 도시된 예시도이다.

설비 관리장치(110)는 생존함수 분석을 위하여, 평가항목별로 최적의 버킷(Bucket)을 구하기 위해 조건부 생존분포를 구하고 이를 결합과 분리를 통해 최적의 구간을 정한다.

설비 관리장치(110)는 최적 버킷(Bucket) 을 구하기 위하여, 버킷(Bucket) 별로 조건부 생존분포 (Survival distribution)를 산출하고, 이를 비교하여 버킷(bucket)의 결합 (Merge)과 분리 (Split)를 결정한다.

설비 관리장치(110)는 변수 타입별 페어와이즈 생존 분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 활용한다.

설비 관리장치(110)는, 버킷i의 생존분포가 Si(t), 버킷j의 생존분포가 Sj(t)이고, j가 i보다 크다고 가정할 때, 다음 수학식1과 같이 생존 분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 통해 버킷에 대한 생존분포를 산출한다.

즉 버킷i의 생존분포와 버킷j의 생존분포를 비교하여, 그 값이 동일하면 H₀, 버킷i의 생존분포가 더 크면 H₁으로 하여, 그룹 간에 생존 분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 수행한다.

변수 타입별로 다이나믹 및 연속성 변수(Dynamic & Continuous variable)의 경우, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 목표 HI 데이터(Target HI Feature Data)의 0, 5, 10, 15, 25, 50, 75, 90, 95, 100 % 에 대한 값을 기준으로 각 타임 스탭프(time stamp)에서 기록된 개체설비 데이터들을 (HI 데이터 프레임의 개별 열) 9개의 그룹으로 분류한다.

설비 관리장치(110)는 각 그룹에 속하는 개체설비 데이터들의 잔존수명(철거 일자-HI값 관찰일자) 분포들 (Survival distribution)에 대하여 그룹 간 페어와이즈 생존분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 9개의 그룹에 수행하여 버켓팅한다.

버켓팅은, 개별 데이터 값을 더 적은 수의 빈 단위나 그룹으로 나누는 프로세스로, 범주형 데이터 집합의 일부 값이 나머지 값보다 발생 빈도가 매우 적은 경우에 사용할 수 있고, 그에 따라 과적합을 줄일 수 있다.

도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 변수 타입 다이나믹 및 오더(Dynamic & Ordered Categorical variable)에 대하여, 목표 HI데이터(Target HI Feature Data)가 가질수 있는 값을 기준으로 각 타임 스탬프에서 기록된 개체설비 데이터들을 그룹화한다. HI 데이터 프레임의 개별 열 단위로 그룹화할 수 있다.

Value 1 내지 Value K에 대하여 각각 그룹넘버 1 내지 K를 설정하고, 생존분포를 각각 산출한 후 K개의 그룹을 버켓팅한다. Value i 는 Value i+1 보다 크다. 즉 Value1 은 Value 2보다 큰 값이다.

설비 관리장치(110)는 한 그룹에 속하는 데이터의 갯수가 전체 샘플갯수의 약 5% 이하일 경우, 인접 그룹과 그룹을 병합한다.

설비 관리장치(110)는 각 그룹에 속하는 개체설비 데이터들의 잔존수명(철거 일자-HI값 관찰일자) 분포들(Survival distribution)에 대하여 그룹 간 페어와이즈 생존분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 시행하여 K개의 그룹에 대하여 버켓팅한다.

도 6의 (c)에 도시된 바와 같이, 변수 타입이 다이나믹 및 플레인(Dynamic & Plain Categorical variable)인 경우, 설비 관리장치(110)는 목표 HI데이터(Target HI Feature Data)가 가질수 있는 값을 기준으로 각 타임 스탭프에서 기록된 개체설비 데이터들을 그룹화 한다.

설비 관리장치(110)는 한 그룹에 속하는 데이터의 갯수가 전체 샘플갯수의 5% 이하일 경우, 분석 대상에서 제외한다. 각 그룹들 사이에 순서는 관계가 없고, 그룹들을 바로 버킷으로 사용할 수 있다.

도 6의 (d)에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110)는 변수 타입이 스태틱 및 오더(Static & Ordered Categorical variable) 인 경우, 목표 HI 데이터(Target HI Feature Data)가 가질수 있는 값을 기준으로 각 개체설비 데이터들, 즉 개별 HI 데이터 프레임 파일을 하나의 데이터 객체로서 그룹화 한다.

설비 관리장치(110)는 한 그룹에 속하는 데이터의 갯수가 전체 샘플갯수의 5% 이하일 경우, 인접 그룹과 그룹을 병합한다.

설비 관리장치(110)는 각 그룹에 속하는 개체설비 데이터들의 수명(철거 일자-설비 제조일자) 분포들(Survival distribution)에 대하여 그룹 간 페어와이즈 생존분포 비교 테스트(Pair-wise Survival Distribution comparison test)를 K개의 그룹에 수행하여 버켓팅(Bucketing)한다.

도 6의 (e)에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110)는 변수 타입이 스태틱 및 플레인(Static & Plain Categorical variable)인 경우, 목표 HI 데이터(Target HI Feature Data)가 가질 수 있는 값을 기준으로 각 개체설비 데이터들, 즉 개별 HI 데이터 프레임 파일을 하나의 데이터 객체로 하여 그룹화 한다.

설비 관리장치(110)는 한 그룹에 속하는 데이터의 갯수가 전체 샘플갯수의 5% 이하일 경우, 분석 대상에서 제외한다. 각 Value A,Value B 내지 Value L들 사이에 순서는 관계없고, 각 그룹들을 바로 버킷으로 사용할 수 있다.

도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 항목별로 할당되는 점수에 대한 예시도이다.

설비 관리장치(110)는 HI 인자별 점수할당을 통해 최적의 HI 평가표를 구성한다.

설비 관리장치(110)는 버켓팅(Bucketing) 작업이 완료된 K개의 피쳐(Feature) 각각에 대해서 피쳐(Feature) 별 점수를 할당한다.

설비 관리장치(110)는 연속성(Continuous)과 오더(Ordered) 피처(Feature) 의 경우 가장 높은 레벨(level)의 버킷(Bucket)을 선정한다.

플레인(Plain) 피처(Feature)의 경우, 각 버킷에 속하는 개체설비 데이터의 잔존기대수명이 가장 낮은 버킷(Bucket)을 선정한다.

K 개의 피쳐(Feature) 각각에 대해서 선정된 각 버킷(Bucket)에 속하는 개체설비에 대해서 잔존기대수명을 추정한 후, 추정된 잔존기대수명의 역수를 가중치(weight)로 하여 100점의 점수를 각각의 피처(Feature)에 할당한다.

설비 관리장치(110)는 잔존기대수명 추정 시, 카플란 마이어 방식(Kaplan-meier estimation)를 사용할 수 있다.

지상변압기를 예로 하여 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용년수를 기준으로 잔존기대수명을 산출하여 버킷레벨 1-6에 대하여 6레벨의 버킷을 선정하고, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, NDIS 이용률을 기반으로 잔존기대수명을 산출하여 버킷레벨 4를 선정하고, 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 고장경험검수에 따라 잔존기대수명을 산출하여 레벨 1,2 중 레벨2를 선정하고, 도 7의 (d)에 도시된 바와 같이 열화상 진단건수를 기반으로 잔존기대수명을 산출하여 레벨 2를 선정하고, 도 7의 (e)에 도시된 바와 같이, 변압기 용량을 기준으로 잔존기대수명을 산출하여 레벨 2를 선정하며, 도 7의 (f)에 도시된 바와 같이, 부하지역 특성코드를 기반으로 잔존기대수명을 산출하여 레벨 A를 각 피처에 대한 버킷으로 선정할 수 있다.

도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 항목별 점수표가 도시된 예시도이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110)는 앞서 설명한 도 7에서의 각 피쳐들에 대하여 선정된 버킷을 바탕으로 잔존기대수명에 가중치를 부여하고, 점수를 할당한다.

설비 관리장치(110)는 1을 잔존기대수명으로 나눈값으로 가중치를 부여하고, 피쳐별 가중치의 합산값을 이용하여, 피쳐별 가중치를 합산값으로 나누어 100을 곱한 값을 피쳐별 점수로 할당할 수 있다.

예를 들어, 피쳐 중 사용년수에 대하여 선정된 버킷 6레벨의 잔존수명42에 대하여 가중치는 0.02381을 부여하고 그에 대한 점수를 45 할당한다. 가중치는 1을 잔존기대수명으로 나눈값이고, 피쳐별 가중치의 합산값은 0.05333이므로 할당점수는 45가 된다.

도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 사용 년수 별 점수표가 도시된 예시도이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 설비 관리장치(110)는 피쳐 내 점수를 할당한다. 피쳐(Feature) 내의 각 버킷(Bucket)에 속하는 개체설비에 대해서 잔존기대수명을 추정한 후(카플란 마이어 방식(Kaplan-meier estimation) 사용), 추정된 잔존기대수명의 역수를 가중치(weight)로 각 피처(Feature)에 할당된 점수를 각각의 버킷(Bucket)에 할당한다.

예를 들어 지상변압기를 예로 하여 사용 년수에 따른 할당점수가 45이므로, 버킷 레벨 1 내지 6에 대하여, 각각 잔존수명과 가중치를 산출하고, 그에 대한 점수를 할당한다.

레벨1의 경우 선전 버킷이 (0, 66)이고, 잔존기재수명은 214이므로 가중치는 0.0047이고, 할당점수는 45를 기준으로 약 8이 된다.

한편, 설비 관리장치(110)는 생존분석 기반 배전설비 상태추정을 위한 수명을 추정한다.

설비 관리장치(110)는 수명추정을 위하여 평균수명과 잔존수명 추정 2가지로 구분한다. 설비 관리장치(110)는 평균수명의 경우 운영중 설비 데이터와 철거설비 데이터를 활용하여 산정하며, 잔존수명은 설비의 헬스 인덱스 평가효의 점수를 활용하여 산정한다.

그에 따라 설비 관리장치(110)는 생존 함수 S(t)를 수학식2와 같이 정의하고, 수명은 수학식 3을 기반으로 추정한다. 설비 관리장치(110)는 수학식 3과 같이 평균수명 산정 알고리즘은 카플란 마이어 방식(Kaplan-Meier)을 활용할 수 있다.

t는 시간이고, F(t)는 0에서 무한대까지의 누적분포함수(cumulative distribution function)이다.

도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 목표기간 별 잔존수명이 도시된 예시도이다.

설비 관리장치(110)는 HI를 활용한 수명추정은 Cox 모형을 이용할 수 있다. 설비 관리장치(110)는 수학식 4를 기반으로 Cox 모형(Cox Proportional Hazards Model)을 생성한다.

설비 관리장치(110)는 생성된 조건부 생존곡선(conditional survival curves)을 기반으로 목표개월 내에 설비가 고장날 확률(고장율, Hazard rate)를 산출한다.

도 10의 (a) 내지 (c)는 설정된 목표개월에 대하여 각각 헬스 인덱스(HI) 10, 25, 45인 경우에 대한 고장율을 도시한 것이다.

HI 별로 목표개월 내에 설비가 고장날 확률 각각 상이하게 나타난다.

도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 헬스 인덱스 기반 기대수명이 도시된 예시도이다.

설비 관리장치(110)는 앞서 설명한 도 10의 고장율을 기반으로, 수명 추정 시 목표 고장율(Target Hazard rate)를 설정하고, HI 별 조건부 생존곡선(conditional hazard rate curve)을 이용하여 고장율(hazard rate)이 목표 고장율(target hazard rate)을 초과하는 기간을 산출함으로써 잔조수명을 추정한다.

도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, HI가 25인 경우(즉 HI점수가 25인 경우), 고장율별 잔존기대수명을 산출할 수 있다. HI 25에서 고장율이 0.05인 경우 제 1 시간(LT1)을 잔존기대수명으로 산출할 수 있다. 제 1 시간은 약 300 개월이다.

도 11의 (b)에 도시된 바와 같이, HI가 75인 경우, 고장율 0.05에 대하여 제 2 시간(LT2)을 잔존기대수명으로 산출할 수 있다. 제 2 시간은 약 50개월이다.

도 11의 (c)에 도시된 바와 같이, HI가 95인 경우 고장율 0.05에 대하여 제 3 시간(LT3)을 잔존기대수명으로 산출할 수 있다. 제 3 시간은 약 20개월이다.

따라서 본 발명은 데이터 처리장치(120)는 데이터 프레임 기반의 파일 구조로 데이터베이스를 구축하고 설비에 대한 평가항목별 생존분석을 통해 가중치를 부여하고 점수를 할당하여 헬스 인덱스 평가표를 생성하고, 설비 관리장치(110)는 헬스 인덱스 평가표를 기반으로 조건부 생존곡선을 산출하여 고장율을 산출하고 이를 바탕으로 잔존수명을 추정하여 설비의 교체시기를 결정하고 설비 교체우선순위 산정하며 투자집행계획 수립하는 등 설비를 관리할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.

100: 관리시스템 110: 설비 관리장치
111: 프로세서 113: 메모리
120: 데이터분석장치 130: 데이터베이스(DB)

Claims

복수의 설비에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 자동으로 개체설비별 헬스 인덱스(Health Index)를 생성하는 데이터 처리장치;
상기 헬스 인덱스를 저장하는 데이터베이스(DB); 및
상기 헬스 인덱스를 기반으로 생존분석을 통한 가중치 부여 및 점수 할당을 통해 헬스 인덱스 평가표를 생성하고, 상기 복수의 설비에 대한 잔존수명을 산출하고 상기 잔존수명에 따라 상기 복수의 설비를 교체시기를 결정하여 관리하는 설비 관리장치; 를 포함하고,
상기 데이터 처리장치는 상기 복수의 설비에 대한 데이터를 분석하여 사용 개월수의 값이 변경되는 시점을 기준으로 설비의 교체시점을 검출하고, 교체되는 설비를 별도의 설비로 분리하여 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터 처리장치는 CSV(comma separated value) 파일 형태로 개체설비별 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터 처리장치는 과거 데이터의 추적하여, 데이터 프레임 기반으로 파일 및 디렉토리 구조로 상기 헬스 인덱스에 대한 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 상기 헬스 인덱스에 대한 평가항목의 데이터 타입을 정의한 후 평가항목을 추출하고, 평가항목별로 생존분석을 통해 가중치를 부여하고 점수를 할당하여 상기 헬스 인덱스 평가표를 자동으로 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 상기 평가항목별로 생존수명을 산출하고, 1을 생존수명으로 나눈값을 상기 가중치로 부여하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 상기 가중치를 평가항목별 가중치의 합산값으로 나눈 후 할당가능한 점수의 최대치를 곱하여 상기 점수를 할당하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 평가항목별 버킷을 생성하고, 버킷별 생존분석을 수행한 후 그 결과를 비교하여 평가항목별 구간 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 한 그룹에 속하는 데이터의 개수가 설정갯수 이하인 경우 인접 버킷과 병합하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 생존분석 기법을 통해 설비의 평균수명을 추정하고, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 활용하여 개별설비별 잔존수명을 추정하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 설비 관리장치는 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 기반으로 조건별 생존곡선을 산출하고, 상기 조건별 생존곡선을 기반으로 목표기간별 고장율을 산출한 후, 상기 헬스 인덱스의 점수 및 고장율에 따라 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템.
데이터 처리장치가, 복수의 설비에 대한 데이터를 수집하여 분류하고 개별설비별 헬스 인덱스를 생성하는 단계;
설비 관리장치가, 상기 헬스 인덱스를 기반으로 생존분석을 통한 가중치 부여 및 점수 할당을 통해 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계;
상기 설비 관리장치가, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수에 대응하여, 상기 복수의 설비에 대한 잔존수명을 산출하는 단계; 및
상기 설비 관리장치가, 상기 잔존수명에 따라 상기 복수의 설비를 교체시기를 결정하여 상기 복수의 설비를 관리하는 단계; 를 포함하고,
상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는,
상기 복수의 설비에 대한 데이터를 분석하여 사용 개월수의 값이 변경되는 시점을 기준으로 설비의 교체시점을 검출하고, 교체되는 설비를 별도의 설비로 분리하여 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 11 항에 있어서,
상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는, CSV(comma separated value) 파일 형태로 개체설비별 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 11 항에 있어서,
상기 헬스 인덱스를 생성하는 단계는, 과거 데이터의 추적하여, 데이터 프레임 기반으로 파일 및 디렉토리 구조로 상기 헬스 인덱스에 대한 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 11 항에 있어서,
상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는,
상기 헬스 인덱스에 대한 평가항목의 데이터 타입을 정의하는 단계;
상기 데이터 타입에 따라 상기 평가항목을 추출하는 단계;
상기 평가항목 별로 생존분석을 통해 가중치를 부여하는 단계; 및
상기 가중치에 따라 점수를 할당하여 상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계; 를 포함하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 14 항에 있어서,
상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는,
상기 평가항목별로 생존수명을 산출하고, 1을 생존수명으로 나눈값을 상기 가중치로 부여하고, 상기 가중치를 평가항목별 가중치의 합산값으로 나눈 후 할당가능한 점수의 최대치를 곱하여 상기 점수를 할당하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 14 항에 있어서,
상기 헬스 인덱스 평가표를 생성하는 단계는,
평가항목별 버킷을 생성하고, 버킷별 생존분석을 수행한 후 그 결과를 비교하여 평가항목별 구간 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 11 항에 있어서,
상기 잔존수명을 산출하는 단계는,
생존분석 기법을 통해 설비의 평균수명을 추정하고, 상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 활용하여 개별설비별 잔존수명을 추정하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.
제 11 항에 있어서,
상기 잔존수명을 산출하는 단계는,
상기 헬스 인덱스 평가표의 점수를 기반으로 조건별 생존곡선을 산출하고, 상기 조건별 생존곡선을 기반으로 목표기간별 고장율을 산출한 후, 상기 헬스 인덱스의 점수 및 고장율에 따라 설비의 잔존수명을 산출하는 것을 특징으로 하는 설비의 잔존수명을 산출하는 관리시스템의 동작방법.