효과적인 신뢰성 보장은 현대 공학 시스템의 안전하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 운영을 보장하는 데 필수적입니다. 수십 년에 걸쳐 연구자들과 엔지니어 실무자들은 점진적으로 예방 유지보수에서 예측 유지보수(PdM) 패러다임으로 진화한 다양한 방법을 개발해 왔습니다. 본 논문은 신뢰성 보장 전략에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 특히 지능적인 예측 유지보수의 최신 발전에 중점을 둡니다. 이 새로운 패러다임의 핵심은 시스템 운영을 모니터링하고, 고장의 발생 및 진행을 감지하며, 건강 상태를 평가하고, 주요 부품 및 시스템의 남은 수명을 추정하며, 부품 공급 및 유지보수 일정을 자율적으로 결정할 수 있는 '지능형 에이전트' 개념입니다. 검토된 방법들은 통계 기반, 물리 기반 그리고 지능형 방법의 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다. 본 논문은 데이터 출처(진동, 이미지 및 비디오, 음향 방출, 초음파 및 전류 신호), 분석 방법(규칙 기반, 통계, 물리, 얕은 및 심층 학습 방법) 및 대상 장비(배터리, 베어링, 가스터빈, 풍력 터빈, 칩 및 메카트로닉스 시스템)를 포함한 지능형 방법에 중점을 둡니다. 또한 고속철도, 항공우주 및 원자력 등 분야에서의 실제 응용에 대해서도 논의합니다. 마지막으로 본 논문은 데이터 표준화, 보안 및 공유, 엣지 컴퓨팅, 데이터 융합 알고리즘, 불확실성 조건에서의 추론, 정량화 가능한 의사결정, 대규모 기반 모델 및 디지털 트윈 등 지능형 신뢰성 보장의 추가 발전을 위한 주요 연구 과제와 전망을 요약합니다.

지능형 신뢰성 보장; 예측 유지보수; 예측 및 상태 관리; 공학 시스템