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Maintenance Aware Design Ecosystem (MADE)

MADE(Maintenance Aware Design Ecosystem)는 기술적 위험을 식별 및 완화하고 복잡한 엔지니어링 시스템에 맞춰 설계를 최적화합니다.

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MADe에서 만든 회로도, 유지 관리 인식 설계 환경을 나타냄

MADE의 이점

RAMS(모델 기반 신뢰성, 가용성, 유지 보수성 및 안전성) 분석을 위해 PHM 기술을 통해 MADE에 액세스합니다.

시스템 복잡성 증가 문제 해결
위험을 식별 및 완화하는 기존의 수동 방법은 엔지니어링 시스템이 점점 더 복잡해지는 상황에서 더 이상 실용적이거나 현실적인 방법이 아닙니다. 이 플랫폼은 디지털 트윈을 사용하여 기술 위험을 식별 및 완화하고, 설계 프로세스를 최적화하고, 가용성을 높이고, 복잡한 엔지니어링 시스템의 지속적인 혁신을 촉진합니다.

분산된 조직 구조의 극복
설계 조직은 데이터, 분석 방법 및 프로세스가 분산된 작업 환경에서 일관되고 안정적이며 효율적으로 사용될 수 있도록 기술을 활용해야 합니다.

디지털 영역 지식 확보
팀의 지식과 경험을 확보하면 팀원이 퇴사해도 지식과 경험이 손실되지 않으므로 이는 매우 중요합니다. 모델 기반 RAMS 솔루션은 영역 지식을 모델에 통합하여 이를 지원할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션 지원
디지털 트랜스포메이션은 프로세스의 모든 측면이 디지털화되지 않는 한 자동으로 RAMS를 증가시키지 않습니다. 프로세스의 모든 아날로그 단계는 디지털 트랜스포메이션의 잠재적 이점을 제한합니다. RAMS에 대한 모델 기반 접근 방식은 조직에 비용, 일정 및 기술적 이점을 입증할 수 있습니다.

Maintenance Aware Design Ecosystem에 대해 자세히 알아보기

격납고에 보관된 비행기

Siemens의 포괄적인 RAMS(신뢰성, 가용성, 유지 보수성 및 안전성) 플랫폼에 대해 자세히 알아보십시오.

웨비나

우주선 안전 및 임무 보증

본 웨비나에서 디지털 리스크 트윈이 우주선 안전 및 임무 보장을 지원하는 방법을 알아보십시오.

우주에 떠 있는 우주선

MADE 기능

디지털 리스크 트윈

시스템의 디지털 리스크 트윈을 구축하여 안전하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적으로 성능과 운영을 구현할 수 있습니다. 모델 기반 디지털 리스크 트윈을 사용하면 가장 큰 영향을 미치는 분석을 조기에 수행할 수 있으며, 이를 통해 비용이 많이 드는 변경을 방지하여 설계 주기 후반에 위험을 완화할 수 있습니다. ​

MADE를 사용하여 기능 및 실패에 대한 표준화된 분류를 기반으로 제품의 확장 가능하고 재사용 가능한 시각적 표현을 구축하므로 조직 전체에서 일관성이 보장되며 쉽게 지식을 확보하고 전달할 수 있습니다. 1D 성능 트윈의 정량적 시뮬레이션 결과와 디지털 리스크 트윈의 정성적 결과를 활용하고 결합하여 설계 변경을 실행하여 운영 가용성을 높입니다.

항공기 시스템 기술 다이어그램

안전성 및 위험 평가

설계 구성에서 기능적 위험의 중요한 속성을 분석하고 파악하며, 결함 발생 시 운영 및 소유 비용에 미치는 잠재적 영향을 확립하고 문서화합니다. FMECA 및 기능적 결함 트리 분석을 비롯해 안전성 또는 미션 크리티컬 장비 설계와 지원에 필요한 다양한 안전성 및 위험 평가를 자동 생성할 수 있는 컴포넌트 기능에 대한 중요도 매개변수를 정의합니다.

안전성 및 위험 평가에 대해 자세히 읽기

PPE 장비를 착용하고 공장에 서 있는 여성

신뢰성, 가용성 및 유지 보수성을 위한 설계

신뢰성을 위한 설계에 집중하고 신뢰성 할당, 신뢰성 블록 다이어그램, 신뢰성 및 가용성 분석 기능을 여러 오류 분포 방법론과 결합하는 모델 기반 솔루션을 제공합니다. 엔지니어가 특정 설계 상태 또는 운영 구성에 맞게 조정할 수 있는 시뮬레이션 분석을 기반으로 제품 라이프사이클의 각 단계에서 설계 및 서비스 권장 사항을 생성할 수 있습니다.

신뢰성, 가용성 및 유지 보수성을 위한 설계에 대해 읽기

활주로에서 이륙하고 있는 제트기

예후 및 성능 관리

통합 분석 솔루션에서 복잡한 시스템의 CBM(Condition Based Maintenance)에 대한 진단 요구사항을 설계 및 검증합니다. 유지 보수를 복잡한 시스템에서 비용 발생의 주요 요인으로 고려해 플랫폼 가용성과 총 소유 비용, 향후 재설계 활동을 최적화하는 데 중요한 유지 보수 프로세스를 효과적으로 구축합니다. 입찰가(예를 들어, 운영 시간당 유지 보수 비용, MTBM(유지 보수 간의 평균 시간))를 높이기 위해 다양한 특정 지표를 지원하는 데이터를 생성해 제안서 제출 시 추정 예산의 정확성을 보장합니다.

Simcenter 고급 진동 테스트 장비를 사용하고 있는 엔지니어