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주제분류

논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

(부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수
정상화
발행연도
저작권
부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수4

표지

초록· 키워드

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본 논문은 스마트팩토리를 추진하면서 중소기업이 겪고 있는 구축 후 설비 고장 발생 시 유지보수 상에서 발생하는 주요 문제점으로, 불명확한 설비 고장 정보를 전달함으로써 현물 파악이 지체되는 현상에 대해 시스템적으로 지원이 가능한 개선 방법론에 대해 고찰해보고자 한다.

이를 개선하기 위한 주안점으로서는 설비 고장으로 인한 이상 발생 시 설비 유지보수 엔지니어가 직접 현장에 가지 않고서도, 설비 고장유형을 실시간으로 파악이 가능하도록 하여 빠른 의사결정을 지원할 수 있는 체계를 구축하는 것이 연구 목적이다.

본 연구를 통해 설비 고장 발생 시 공정별, 공정 내 설비별, 설비 내 하위 부속품인 기구, 전장, 제어 부문에 대해 고장유형별로 데이터 코드를 부여한 후 발생 점유율 기준으로 실시간 현황 차트가 가시화될 수 있도록 시스템을 구현하였다.

이로써 해당 설비 고장 유형에 대해 적합한 설비 유지보수 엔지니어를 즉시 선발할 수 있었으며, 담당 엔지니어는 적절한 조치사항을 준비 후 현장에 파견할 수 있어 현장을 반복해서 방문하여 설비고장을 확인하는 시간적 낭비 행태가 근본적으로 개선할 수 있었다.

이를 통해 중소기업은 한정된 설비 유지보수 인적 자원에 대해 효율적으로 운영이 가능한 지원 체계가 갖추어질 수 있음에 따라 제조 경쟁력 증대에도 기여할 수 있을 것이다.

목차

  1. 1. 서론 1
    1.1. 연구의 배경 1
    1.2. 연구의 목적 2
    1.3. 논문의 구성 4
    2. 이론적 배경 및 관련 연구 5
    2.1. 카운터타이머 제품 개념 5
    2.2. 카운터타이머 제품 생산라인 개념 6
    2.3. 설비 고장 발생 시 문제 해결 전개 프로세스 개념 12
    2.4. 설비 가동률과 정지도 개념 13
    3. 연구내용 및 방법 15
    3.1. 카운터타이머 제품 생산라인 데이터 수집 및 관리 현황 15
    3.2. 설비 고장유형 데이터 분류 방법 18
    3.3. 설비 고장유형 데이터 수집 방법 22
    3.4. 설비 고장유형 데이터 통신 검증 방법 26
    4. 연구 결과 31
    4.1. 설비 고장유형 데이터 분석 방법 31
    4.2. 실험 결과 33
    4.3. 실험 결과 분석 34
    5. 결론 37
    5.1. 연구결과 요약 37
    5.2. 향후 연구방안 37

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