📍 강의 자료 출처 : LG Aimers
신뢰성 개념과 중요성
신뢰성
: 주어진 작동 환경에서 주어진 시간동안 시스템이 고장없이 고유의 기능을 수행할 확률
cf> 성질을 나타내면 '신뢰성', 확률을 나타내면 '신뢰도'
품질 vs. 신뢰성
신뢰성을 추정하기 위해서는 불완전한 데이터를 장기적으로 분석해서 미래의 고장률이나 신뢰서를 추정해야 하기 때문에 더 높은 전문성을 필요로 한다.
신뢰성 분석의 필요성
→ 고장의 원인 파악
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취약한 설계
: 제품이 초기부터 취약하게 설계되었거나 설계 오류 내지 부적합한 설계로 인한 고장의 원인 -
과부하
: 제품이 사용되는 과정에서 설계된 강도로는 견딜 수 없을 정도의 부하가 가해지도록 하는 고장 원인 -
강도와 부하의 산포
: 강도가 부하보다 더 높게 설계되었다고 하더라도 생산 혹은 사용 과정에서 강도 및 부하에 산포가 발생하여 부하가 강도보다 크게 되는 고장 원인 -
마모
: 초기에 충분한 강도로 설계된 제품이 사용에 따라 마모되어 고장을 유발하게 되는 원인 -
시간 매커니즘
: 배터리의 방전, 장시간 고온 노출 및 인장 부하에 의한 변형, 전자부품 파라미터 값의 변화 등 시간의 경과에 따라 발생하는 고장 원인 -
잠재된 오작동
: 모두 정상의 부품으로 제대로 조립된 제품이 특정 순서나 패턴으로 동작시킬 경우에만 발생하는 고장 원인 -
오류
: 설계 오류, SW 코딩 오류, 조립 오류, 시험 오류, 잘못된 사용, 부적적한 유지보수 등 각종 오류에 기인된 고장 원인
시스템 부품 고장
신뢰성 문제를 체계적이고 과학적으로 취급하기 위해서는 시스템의 고장을 수학적으로 설명할 수 있어야 한다.
신뢰성 척도
일반적인 신뢰성 척도는 다음과 같다.
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신뢰도(Reliability)
: 부품, 제품, 시스템 등이 주어진 사용 조건에서 일정 기간동안 요구되는 기능을 고장 없이 수행할 확률
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순간 고장율(Instaneous Failure Rate, Hazard Rate)
: 어떤 시점까지 동작하고 있는 시스템이 계속되는 단위시간 동안 고장을 일으킬 비율 -
평균 고장율(Average Failure Rate)
: 총 동작시간 동안의 고장개수
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평균 고장시간(MTTF; Mean-Time-To_Failure)
: 수리불가시스템(Non-repairable System)에서 고장이 발생하기까지의 평균 시간
→ 신뢰도 함수를 모든 구간에 대해 적분하여 구할 수 있다. -
평균 고장간격(MTBF; Mean-Time-Between-Failure)
: 수리가능시스템(Repairable System)에서 고장간격 간의 평균 동작시간
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보전도(Maintainability)
: 고장난 시스템이 주어진 조건 하에서 규정된 시간 내에 수리(보전)을 완료할 확률 -
가용도(Availability)
: 수리 가능한 시스템이 어떤 특정 시점에 기능을 유지하고 있을 확률 -
백분위 수명(Percentile Life)
신뢰성 데이터
신뢰성 데이터는 일반적으로 수명데이터와 성능데이터로 구분된다.
- 수명데이터
: 의도된 기능을 제대로 수행하고 있거나 고장인지의 여부로 판정하며, Binary data 형태이다.
예) 가속수명시험 - 성능데이터
: 시간 경과에 따른 제품의 성능을 측정하며, Continuous data 형태이다.
예) 가속열화시험
추가적으로 다음과 같은 데이터도 포함하기도 한다.
- 완전 데이터
: 모든 시료가 고장날 때까지 시험을 실시해서 완전한 고장 데이터를 구하는 방식 - 정시중단 데이터
: 시간을 정해놓고 그때까지의 고장 데이터와 중도절단 데이터를 기반으로 수명을 예측하는 방식
→ 시험 종료 시점 = 사전에 고정, 고장의 개수 = 랜덤 - 정수중단 데이터
: 고장의 개수를 정해놓고 시험을 실시하는 방식
→ 고장의 개수 = 사전에 고정, 시험 종료 시점 = 랜덤 - 구간데이터
: 일정한 시간마다 샘플을 체크하여 그 구간 내에 발생하는 고장의 개수를 기반으로 신뢰성을 예측하는 방식
