본 논문에서는 시험단계에서 발생한 데이터를 기록하고 관리할 수 있는 DCACAS(Data collection, analysis and corrective action system) S/W에 관한 개발과정을 설명한다. DCACAS와 FRACAS(Failure reporting, analysis and...
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2022
Korean
505
KCI등재
학술저널
570-578(9쪽)
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본 논문에서는 시험단계에서 발생한 데이터를 기록하고 관리할 수 있는 DCACAS(Data collection, analysis and corrective action system) S/W에 관한 개발과정을 설명한다. DCACAS와 FRACAS(Failure reporting, analysis and...
본 논문에서는 시험단계에서 발생한 데이터를 기록하고 관리할 수 있는 DCACAS(Data collection, analysis and corrective action system) S/W에 관한 개발과정을 설명한다. DCACAS와 FRACAS(Failure reporting, analysis and corrective action system)는 신뢰성 관련 데이터를 수집하고 분석하여 문서화하는 메커니즘을 제공한다는 점에서 유사하며, DCACAS와 FRACAS는 주로 운영단계에서 활용된다. FRACAS와 관련된 대부분의 연구 및 S/W는 운영자가 운영단계에서 사용하며 운영단계의 고장 및 신인성 관리에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 양산 이전 단계인 시험단계에서 시정조치를 도출하여 적용할 경우 비용, 시간 측면의 효율성을 올릴 수 있다. 따라서 운영단계가 아닌 시험단계에서 활용할 수 있는 DCACAS S/W 개발에 관한 연구를 수행하였다. 해당 논문에서 수록된 DCACAS S/W는 유사 S/W의 기능을 분석하여 사용자가 시험단계에서 사용할 수 있도록 구성하였으며 도출한 기능을 토대로 구현하였다. 시험단계에서 사용하는 S/W이기 때문에 어떤 시험/검사를 하는지 정의할 수 있는 기능 또한 추가되었다. 해당 S/W는 사용자가 단계에 따라 시험 내용 및 시험 결과를 입력할 수 있도록 구현하였으며, S/W를 통해 관리한 데이터는 추후 새로운 시스템 개발 시 활용하여 신뢰성 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This paper describes the development process for DCACAS (Data collection, analysis, and corrective action system) S/W that can record and manage data generated in the test stage. DCACAS and FRACAS (Failure reporting, analysis, and corrective action sy...
This paper describes the development process for DCACAS (Data collection, analysis, and corrective action system) S/W that can record and manage data generated in the test stage. DCACAS and FRACAS (Failure reporting, analysis, and corrective action systems) are similar in that they provide a mechanism for collecting, analyzing, and documenting reliability-related data. DCACAS and FRACAS are mainly utilized in the operational stage. Most of the studies related to FRACAS are used by operators in the operation stage and focus on failure and reliability management in the operation stage. On the other hand, trial and error can be reduced, and cost and time efficiency can be increased if corrective measures are derived and applied in the test stage, which is the pre-production stage. Therefore, a study was conducted on the development of DCACAS S/W that can be used in the test stage rather than the operation stage. The DCACAS S/W in this paper analyzed the functions of similar S/W, configured it to be used by users in the test stage, and implemented it based on the derived functions. Because it is the S/W used in the test stage, a function to define which tests/inspections are performed was also added. The S/W was implemented so that a user can input test contents and test results according to stages. The data managed through S/W will be used to improve reliability in the future when developing a new system.
목차 (Table of Contents)
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딥러닝 기반 도로위험객체 인식 시스템 성능 향상 방법 개발
OPC UA 서버를 이용한 이기종간 스마트팩토리 장비의 데이터 처리 및 수집 시스템에 대한 연구
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