4차 산업혁명의 도래로 제조 산업의 급속한 발전으로 신뢰성의 중요성이 대두되고 있다. 제품의 신뢰성 향상을 위해서 고장 모드 및 고장 메커니즘을 분석하고, 이를 고려한 통계적인 방법으로 신뢰성 분석을 수행한다. 통계적인 신뢰성 분석에서 고장률에 따른 초기, 우발, 마모 고장 세 가지 고장 형태로 분류할 수 있다. 초기 고장은 공정의 통계적 품질 관리 또는 스크리닝을 위한 시험을 수행하며, 마모 고장은 가속 수명 및 열화시험에 기반한 신뢰성 분석을 수행한다. 그러나, 우발 시험은 고장률이 일정한 지수 분포에 국한되어서 신뢰성 분석을 수행하고 있다. 지수 분포에 제한된 분석은 운용 환경의 변화를 반영하지 못하므로 실제와 상이한 결과를 도출한다. 따라서, 본 연구는 환경 스트레스에 따른 우발 고장의 신뢰도 및 고장확률을 추정하기 위한 통계적인 방법에 기반한 프로세스를 수립하였다.
첫 번째로 우발 고장에 관한 새로운 통계적 분석을 위한 2단계로 구성된 시험 설계 및 통계적 분석 프로세스를 수립하였다. 기존 시험에서는 시간에 따른 수명시험을 수행하였으나, 수립된 프로세스에서는 시간 대신 제품의 우발고장을 유발하는 스트레스 인자로 결정하였다. 그리고, 스트레스 수준이 증가함에 따라서 우발 고장확률이 증가하는 고장 특성치를 찾아내어 임계치에 도달하는 스트레스 지점을 측정하는 시험을 설계하였다. 이어서, 시험 결과를 통계적 방법으로 브레이크 디스크가 p%가 우발고장인 핫져더가 발생하는 스트레스 지점을 확률분포에 적합하여 추정하였다.
두 번째로 신뢰성 시험 시 시험 장비 및 시료 수 또는 시험 시간이 부족한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 베이지안 추론을 활용한 우발 고장 추정 프로세스를 수립하였다. 기존 신뢰성 시험의 사전 정보가 존재할 때, 베이지안 추론에 기반하여 각 스트레스의 수준 별 고장 특성치의 사전 정보로써 활용할 수 있다. 이를 통해서, 시험에 필요한 자원이 부족하더라도 추정력의 손실을 최소화할 수 있으며, 수치 실험을 수행하여 동일한 조건에서 수립한 베이지안 추론에 기반한 추정 프로세스가 추정력이 최대우도법보다 우수한 것을 확인하였다.
세 번째로 앞서 수립한 프로세스에서 추정한 스트레스 수준에 따른 우발고장확률을 시간에 따른 우발고장확률로 변환하는 프로세스를 제안하였다. 스트레스에 따른 우발고장확률을 시간에 따른 우발고장확률로 변환하기 위해서, 추계 과정에 기반한 시뮬레이션으로 스트레스 발생을 재현하였다. 그리고, 재귀적 수식을 통해서 우발고장확률을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안한 프로세스에 기반하여 브레이크 디스크 핫 져더에 관한 시간에 따른 우발고장확률을 완성차 제조사가 주로 적용하는 보증기간인 3년으로 설정하고 기간 변화에 따른 누적고장확률을 추정하였다.
본 연구를 통해서 그동안 연구가 거의 수행되지 않은 우발고장에 관한 시험 방법 및 통계적 분석 프로세스를 수립하였다. 이를 통해서, 차량 전장품, 반도체와 같은 우발고장이 발생하는 제품의 운용 환경 변화에 따른 실제 환경과 더욱 가까운 신뢰성 분석이 가능할 것으로 사료된다.