철도차량 운영 효율화를 위한 유지보수 의사결정 모델 개발 연구
Study on Developing a Maintenance Decision-Making Model for Enhancing Operational Efficiency of Railway Rolling Stock
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초록
국내외 운영기관은 4차 산업혁명 이후 AI, IoT, 빅데이터 등 신기술을 활용하여, 전통적인 정비방식에서 벗어나 상태기반 유지보수와 예지 정비로의 전환을 모색하고 있으나, 기존 체계의 개선보다는 변화 자체에 집중한 결과, 무분별한 모니터링 시스템이 과도하게 구축되어 유지보수의 효율성과 최적화가 저해되고 있다. 이에 본 연구는 철도차량의 10년간 유지보수 데이터를 바탕으로 RAMS 기법을 적용해 고장 위험도를 분석·평가하였으며, 안전도와 원격상태모니터링 매트릭스를 통해 의사결정 기준을 체계화하였다. 그 결과 최적의 신뢰성 기반 유지보수 체계를 도출함으로써 운영기관이 제한된 자원 내에서도 유지보수 효율성을 높이고, 철도 시스템의 신뢰성·가용성·안전성 지표를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
Abstract
Following the Fourth Industrial Revolution, railway operators have sought to move beyond traditional maintenance by adopting AI, IoT, and Big Data, shifting toward CBM and PdM. Yet, focusing solely on change rather than system improvement has led to indiscriminate monitoring, reducing efficiency and optimization. This study analyzed ten years of rolling-stock maintenance data using the RAMS methodology to assess failure risks and applied Safety and ReCM matrices to systematize decision-making. The resulting RCM framework enables operators to improve maintenance efficiency with limited resources while enhancing reliability, availability, and safety of railway systems.