| 4차년도 |
- 차상 데이터를 이용한 차상주요장치 상태 진단 및 예측 전략 수립- 주요부품 열화모델 및 복합진단 기술동향 조사와 적합성 검토- 기존 유지보수 시스템 연계 방안- 검수데이터 수집·분석 플랫폼(안) 및 차량상태 가시화(안) 개념설계- 모바일 유지보수 효율화 지원시스템 개념설계
|
○ 차량상태 진단 및 예측 기술동향조사○ 기존 TCMS 기술사양 조사 및 주요장치 상태데이터 활용 문제점 분석 - 기존 TCMS 시스템 구성 기술사양 및 상태 데이터 수집 현황 - 기존 TCMS 주요장치 상태 데이터 활용 문제점 분석○ 차종별 선정된 차상 주요장치 요구사항 조사 - 차량운행 연한 기준 ; 8호선(20년), 수인선(신형), ITX-새마을(7년) - 위험도(빈도수, 치명도)에 따른 상태진단 차상주요장치 적합성 검토(기술사양서와 해외적용사례 참조) - BOU, DCU, HVAC, SIV, CI 등○ 차상주요장치의 상태 진단 및 예측 전략 수립 - 차종별 요구사항 도출(현장의견 수렴) - 고장 검지 조건(임계치) 검토 - 『차상주요장치 상태 진단 및 예측 시스템』(차량 데이터를 이용한 차상주요장치 상태 데이터 서버) 개념설계○ 열화모델 및 복합진단 기술동향조사 - 차종별 주요부품 고장 통계 자료 수집 및 분석○ 주요부품 열화모델 적합성 검토 - 위험도(빈도수, 치명도)에 따른 주요부품 적합성 검토(기술사양서와 해외적용사례 참조) - Air Compressor, DCU, HVAC, 전력용콘덴서(CI 또는 SIV), 축상베어링 - 차내 복합진단(공기질, 온/습도 등) 개념설계○ 국내외 유지보수 시스템 기술동향 조사(현황 검토) - 해외 : CAF, Bombardier, Siemens, Alstom - 국내 : Korail과 도시철도 운영기관의 요구사항 및 니즈분석 (현장인터뷰, 국내외 기술사양서)○ 기존(도시/일반철도차량) 유지보수 시스템 연계 방안 - 국내외 EMU 구성품의 유지보수 주기 사례 조사 - 3개소(8호선, 수인선, ITX-새마을) 차량기지 유지보수 시스템의 데이터 분석 장비(통신/보안/수집/현시)구성 요구사항 도출 ○ 검수데이터 수집 및 분석 플랫폼(안) - 장치간 I/F 데이터 테이블 제시 - 정비지원 하위레벨 계층화(hierarchy) 식별 제시 ○ 플랫폼 연계 차량 상태 가시화(안) - 차상 주요장치와 열화모델 주요부품의 위험도(빈도수, 치명도) 식별등급 기준 제시○ 모바일을 활용한 유지보수 지원시스템 국내외 기술동향 조사 및 분석 - 해외 : 독일 Siemens, 미국 FRA, 중국 CRH 등 - 국내 : 현장 요구사항 및 니즈분석 - 정비작업지침과 도면을 활용한 증강현실(AR) 기술 개발 자료 구축○ 영상 기반 유지보수 지원시스템 개념설계 - 개발 내용 및 시나리오 작성 - 검수데이터 음성/영상 인식 기능 - 구성품 선정(컨텐츠 10종 포함)○ 2D/3D 모델기반 유지보수 교육 컨텐츠 대상 구성품 선정 - 도시철도차량 구성품 5종 - ITX-새마을 구성품 3종
|
| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
○ CBM 관점에서 철도운영기관은 본 연구 개발 최종 성과물인 최적 유지보수 지원시스템을 이용하여 도시/일반철도차량(기존/신조)을 대상으로 유지보수 교체주기를 능동적으로 결정함 - 기관사 중심의 기존 TCMS 정보를 계층화시켜 정비원에게 차량상태진단/예측 제공 - 대상 차량에 대해 기술사양 요구사항을 분석하고 주요장치에 대한 상태 진단 및 예측 모델을 개발하여 주변장치 적용 확대 - 열화모델 및 복합진단 기술 등을 통해 주요장치 진단 및 예측 전략 수립○ 최적 유지보수를 위해 예지정비를 위한 능동 유지보수 지원시스템에 활용 - 검수데이터, 철도차량 운영을 통해 수집된 차상 데이터 등을 통해 고장코드를 취득, 고장코드 분석 및 맵핑 기술로 주요장치 이상상태 진단 - 유지보수 데이터를 증강현실 기술을 기반으로 가시화하여 차량기지 서버실뿐만 아니라 현장에서도 유지보수 데이터 확인 가능 - 예지정비가 가능함으로써 보수품 확보의 최적화로 유지보수비용 절감 가능○ 본 과제에서 차상상태진단시스템, 센싱 기술 등을 구현하기 위해서는 반도체 소자를 비롯하여 각종 센서류, 고성능 프로세서, 저장장치 등이 활용되므로 관련 전방 산업분야 활성화 기대○ 차상의 TCMS 데이터, 센싱(열화) 데이터와 검수 데이터로부터 최적 유지보수 지원시스템을 개발하기 위한 빅데이터 ETL(Extract/Transfer/Loading) 연계 기술 확보를 통해 항공 등 다양한 데이터를 활용하는 산업분야로 기술적 확대 가능 ○ 도시 철도차량 및 일반 철도차량에 적용하고자 하는 주요장치 상태진단과 예측기술과 예지 정비를 위한 능동 유지보수 지원 기술은 4차 산업기술인 빅데이터, IoT, 진단 기술 능력을 배양하고, 자체 설계기술 및 제작기술을 보유하게 됨으로서 IT 산업 및 방위산업 등에 응용할 수 있음○ IT 기술 강국으로서 IoT, 빅데이터를 활용한 4차 산업기술을 접목, 구현함으로써 선진국 기술이전을 탈피하여 국내 기술력으로 충분히 극복 가능○ 본 과제를 통해 개발하고자 하는 시스템이 성공적으로 개발 완료되면 현재 발생되는 문제를 해결할 수 있으며, 철도 선진국의 기술종속에 대응할 수 있음 ○ 계층화(Hierarchy)에 따른 각 장치의 세부 고장정보(취약 개소, 고장등급)와 정비원의 의사결정 가능으로 철도차량 정비원의 기술력 향상 도모○ 철도차량의 심각한 장애를 제외한 이상 징후는 차기 정비주기까지 제공으로 선제적 대응 가능으로 예지정비 기술 확보○ 차량과 부품의 유지보수 이력과 운행 노선별 고장 상관분석이 가능하여 계절, 노선별 고장 유형/패턴 분석 등의 기술력 보유○ 차량 내부설비 실시간 진단에 따른 향상된 승차감 및 쾌적성 제공할 수 있는 기술력 보유
|
| 사회 경제적 파급효과 |
○ (검수업무의 능동 유지보수 지원) 매 3~7일마다 인력에 의존하여 이루어지고 있는 일상 또는 월상 검수를 능동형 유지보수 지원시스템 기반으로 운영됨으로 유휴인력을 효율적으로 투입하여 정비 외주화를 줄일 수 있음○ 본 과제를 통해 상용화 성공시 기술료, 기술이전과 지식재산권에 관한 주도적 역할과 함께 수익창출 가능○ 글로벌 철도 유지보수시장 개척 및 참여 가능성과 확대(예, 싱가폴 LTA 경우 CBM 기반 자산 정보 통합 소프트웨어 구축 비용은 210억 규모)○ 차상 주요장치 상태 진단 및 예측 기술개발을 통해 사고예방으로 기회비용 환산 시 막대한 경제적 이득 효과○ 동일본철도 E235계 전차 INYTEROS 고장예지건수(’17.10.∼‘18.9.) : 총 12건 사고 예방○ 주요부품의 보수주기 그룹핑을 통한 보수주기 연장 가능으로 유지보수 비용 절감○ (온라인 모니터링)자동화 기기에 의한 모니터링으로 데이터의 축적이 용이하게 되며, 장기간에 걸친 상태변화를 분석함으로써 고장예방을 통한 안전성 및 가용성 향상○ (상태기반검수)상태에 기반한 유지보수체계의 확립을 통하여 불안감에서 주기적으로 수행하던 일상, 월상검수주기 연장 및 장기적으로 일상검수의 폐지○ RCM 분석을 통해 얻은 데이터로 효율적인 유지보수 가격과 주기를 제안○ 유지보수 주기 증가에 따라 노동 비용 감소○ 유지보수 주기 변화에 따라 안전/운영 임계점에 영향을 미치지 않음○ 158 DMU 도어 시스템 예상 비용절감 : 0.9~1.7억원/년 절감 : 2억원/년 투자(2년)→3.2년 후 손익 분기점○ RCM 전체 적용 시 예상 절감 비용(8%) :5.9~10.8억원/년 절감
|
| 활용방안 |
○ 개발한 차상 주요장치 상태진단 및 예측시스템 성능시험 및 현차 시험 등에 대한 인증 확보○ 도시철도차량(7 또는 8호선, 수인선), 일반철도차량(ITX-새마을) 등에 차상 주요장치 상태진단 시스템과 차량기지 능동 유지보수 지원시스템 도입○ 기존 설치, 운용되고 있는 유지보수 시스템 교체시 대체품으로 가능 ⇒ 지속적인 연구개발을 통해 실용화할 수 있는 수준의 제품을 개발함○ (고급기술 안정적 확보 ) 유지보수인력의 고령화로 인한 경험전수가 차단되는 위험성으로부터 탈피하며 유지보수인력이 지속적이며, 안정적 수준의 유지보수 수행○ 철도안전법에 따른 철도차량정비사 교육훈련 컨텐츠 활용과 6대 도시 철도운영기관 및 민간 운영기관 홍보교육
|
이 누리집은 대한민국 공식 전자정부 누리집입니다.
