MCF 수리계 경향분석 계산기
장비별 고장 발생 이력과 관측 종료시점을 입력하면 평균 누적 고장 함수 MCF(t) 계단 곡선과 신뢰구간, Laplace·MIL-HDBK-189 경향 검정(열화·안정·개선 판정), 멱법칙 고장 강도 추세를 산출하고 보고서와 CSV 로 내려받을 수 있습니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
MCF(Mean Cumulative Function)란 무엇인가요?
MCF(평균 누적 고장 함수)는 수리 가능한 장비(repairable system)의 시간 t까지 평균 누적 고장 횟수를 추정하는 비모수 방법입니다. Wayne Nelson(1988)이 제안했으며, MCF(t) = 시점 t까지 1대당 평균 고장 횟수로 정의됩니다. 곡선의 기울기가 증가하면 열화(악화), 감소하면 개선, 일정하면 HPP(무작위 고장)를 나타냅니다.
와이블 분석과 MCF 분석은 어떻게 다른가요?
와이블 분포는 비수리 부품(교체 후 새 것으로 간주)의 수명 분포 모델링에 적합합니다. 반면 MCF는 수리 후에도 동일 장비가 계속 가동되는 수리계(repairable system)의 고장 경향을 분석합니다. 수리 후 다시 고장 이력이 누적되는 설비(펌프, 컴프레서, 생산 설비)에는 MCF가 올바른 도구입니다. 와이블을 수리계에 잘못 적용하면 추세 판단이 왜곡될 수 있습니다.
Laplace 경향 검정은 어떻게 해석하나요?
Laplace 통계량 U는 장비마다 관측 구간 안에서 고장 시점이 고르게 흩어져 있는지(HPP) 봅니다. 여러 장비를 합쳐 U = (모든 고장 시점의 합 − Σ 고장 수×종료시점/2) / √(Σ 고장 수×종료시점²/12) 로 계산하고, 정규분포 양측 p 를 냅니다. 5% 유의수준이면 |U| > 1.96 일 때 유의하며, U 가 양수면 고장이 뒤로 몰리는 열화, 음수면 개선입니다. 이 도구는 MIL-HDBK-189 검정(카이제곱 자유도 2N)도 함께 내서 두 검정 중 하나라도 열화 쪽으로 유의하면 위험으로 판정합니다.
관측 종료시점은 어떻게 설정하나요?
관측 종료시점은 분석 기준일까지 그 장비의 누적 가동 시간이며 마지막 고장 시점 이상이어야 합니다. 장비마다 가동 시작일이 다르면 각각 다른 종료시점을 넣으세요. 관측이 끝난 장비는 그 뒤 시점의 위험군(분모)에서 빠지므로, 오래 쓴 장비와 새 장비를 단순 평균할 때 생기는 왜곡이 없습니다. 종료시점을 0 으로 두면 마지막 고장 시점을 끝으로 쓰고 화면에 알리는데, 이 경우 고장률이 높게 잡힙니다. 종료시점보다 늦은 고장은 계산에서 빼고 개수를 알립니다.
MCF 곡선 기울기가 증가할 때 어떤 조치를 취하나요?
고장률 증가(열화 추세)가 확인되면: ① 근본원인분석(RCA)으로 반복 고장 원인 파악 ② 예방보전 주기 단축 ③ 교체 부품 품질·공급업체 점검 ④ 운전 조건(과부하, 온도) 검토 ⑤ RCM 분석으로 최적 보전 전략 재수립을 권장합니다.
여러 장비를 함께 분석하는 이유는 무엇인가요?
MCF는 동일 모델·동일 조건 장비를 풀링(pooling)해 추정합니다. 단일 장비의 고장 이력만으로는 추정 불확실성이 크지만, 복수 장비를 묶으면 리스크셋이 커져 신뢰대역이 좁아지고 경향 검정 통계력도 높아집니다. 다만 장비 간 운전 조건·나이가 크게 다르면 별도 분석이 적절합니다.
HPP(동질 포아송 과정) 판정 시 예방보전 주기는?
HPP는 고장이 메모리 없이 무작위로 발생함을 의미합니다. 이 경우 고장률이 시간에 무관하므로, 시간 기반 예방보전(TBM)보다 상태 기반 보전(CBM)이 더 효율적일 수 있습니다. MTBF/MTTR를 계산하고, 현재 보전 주기가 MTBF 대비 과잉인지 부족한지 점검하세요.
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