Remanufacturing Decision-Making and Remaining Useful Life-Based Replacement Optimization
연구 내용
GIS 센서 데이터로 잔존수명을 예측하고 부품 교체 비용과 연계된 의사결정 절차를 구성하여 온라인 리마뉴팩처링에서 교체 시점과 범위를 정하는 연구
리마뉴팩처링은 설비의 라이프사이클 가치를 높이기 위해 교체가 필요한 부품과 교체 시점을 정확히 산정해야 합니다. 본 연구는 GIS(Gas Insulated Switchgear)와 같은 대형 설비를 대상으로 센서 기반 데이터로 Remaining Useful Life(RUL)를 예측하고, 선택된 센서를 바탕으로 부품 교체 비용을 반영하는 의사결정 구조를 제안합니다. 또한 잔존수명 예측 모델을 통해 교체 시나리오를 비교하고, 센서 기반 중요도 선택이 대체 의사결정의 성능을 개선하는지를 검증합니다. 이를 통해 OEM 기반 운영 관점에서 교체 판단을 데이터 중심으로 구현합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 리마뉴팩처링 의사결정에서 핵심인 교체 부품 선정과 경제적 가치 반영 문제를 GIS 데이터에 적용하기 위해 잔존수명 예측 모델을 구성하였습니다. 2022년에는 가속수명시험을 통해 데이터 수집을 수행하고, 트리 기반 RUL 회귀로 예측 성능을 비교 검증하는 연구를 수행하였습니다. 이후 2025년에는 온라인 리마뉴팩처링 관점으로 확장하여 컴포넌트 단위 의사결정과 라이프사이클 가치 최적화를 목표로 하는 프레임을 제시하였습니다. 연구 흐름은 센서 기반 상태추정에서 부품 교체 가치 판단으로 이어집니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
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구분
제목
Data-Driven Component-Level Decision-Making for Online Remanufacturing of Gas-Insulated Switchgear
Remanufacturing Decision-Making for Gas Insulated Switchgear with Remaining Useful Life Prediction