[공학저널 전찬민 기자] 외산 부품에 의존하던 철도차량부품의 국산화를 위한 개발사업이 시작됐다. 이에 따라 신뢰도가 높고 안전성을 확보하는 부품생산을 위한 신뢰성분석(RAMS)도 중요해지고 있다.
철도차량부품 개발사업은 최근 국내 철도분야에서 가장 큰 영향을 줄 연구 개발사업 중 하나이다. 향후 10여년 이상 국내 철도차량부품 산업의 경쟁력을 갖추고 운영할 수 있는 기술을 개발하는 사업이라고 평가받고 있는 것이다.
철도차량부품 개발사업에서 고신뢰성 부품생산은 매우 중요하다. 이러한 고신뢰성 부품생산을 위해 필요한 RAMS 분석과 개발되는 SW의 안정성 확보를 위한 SW 컨설팅도 요구되고 있다. 이를 통해 향후 국내 철도차량의 RAMS와 SW 관련 안정성에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
국내 철도의 경우 철도안전법의 철도안전관리체계 기술기준에 요구하는 RAMS 분석과 SW 관련 문서작성의 컨설팅이 필요한 상황이다. 이에 현재 국내 참여 제작사의 RAMS 관리체계를 구축하고 있는 기업이 바로 ㈜큰날개다.
향후 타 프로젝트 수행 혹은 해외 수출을 하고자 할 때 추가적인 외부 도움 없이 자체적으로 분석하고 대응할 수 있는 기술력을 키워주기 위해 이번 개발사업에 참여하게 된 것이다.
큰날개는 지난 1997년 통신모듈을 개발하는 SW 개발을 시작으로 그간 항공, 통신, 민자고속도로 운영시스템을 구축하는 사업을 주도해 왔다. 20여년의 SW 사업 경험을 바탕으로 새로운 모습으로 도약하기 위해 지난 2019년 신뢰성 분석 컨설팅을 수행할 수 있는 기술연구소를 설립해 컨설팅 사업을 시작했다.
특히 10여 년간 국내 철도와 원자력 분야에서 신뢰성 분석, RAMS 분석, SW V&V 컨설팅을 수행하던 전문인력을 구성해 철도안전법에서 요구하는 국내 철도 차량, 부품의 RAMS와 SW V&V 관련 컨설팅을 수행하고 있다는 것이 큰날개의 장점이다.
하지만 철도안전법에서는 요구하고 있지만 각 운영사의 현실은 이를 감당하기 어려운 부분도 많이 있다. 이에 제작사, 운영사에서 요구하는 납품을 위한 단순한 분석이 아니라 운영사의 운영데이터를 기반으로 한 컨설팅과 향후 운영사에서 직접 활용하고 실질 도움이 될 수 있는 내용으로 컨설팅하고 있는 것이다.
또한 현재 국내 철도는 RAMS 분석이 이슈가 되고 있지만 장기적으로는 예방정비 프로그램을 개발하기 위한 체계적인 방법인 RCM과 빅데이터 분석을 준비하는 컨설팅을 수행을 위해 움직이고 있다.
큰날개 이현우 부사장(사진)은 “서울대학교 통계학과 박사학위, 통계청 공무원의 경력, 데이터마이닝 컨설팅 회사 운영경력, 그리고 철도 신뢰성 컨설팅을 통해서 현재 국내 철도 신뢰성데이터의 이해도는 국내 누구보다도 높다고 생각한다”며 “그렇기 때문에 향후 10년 뒤를 내다보고 통계학과 빅데이터의 전문지식과 철도 데이터의 이해력을 바탕으로 RCM 컨설팅을 수행할 예정”이라고 말했다.
그는 이어 “또한 이번 연구과제를 통해 제작사의 자체 RAMS관리체계 구축을 가장 중요한 포인트로 생각한다”며 “지속적인 교육과 체계구축을 위한 컨설팅을 통해 일회성에 그치지 않고 장기적으로 활용 가능하도록 지원하고자 한다”고 덧붙였다.
한편, 큰날개는 그동안 RAMS 분석 경험을 바탕으로 제작사에서 쉽게 RAMS 분석을 수행할 수 있는 RAMS 관리시스템을 국내 최초로 우진산전에서 개발한 바 있다. 이를 바탕으로 중소기업 철도차량과 부품 제작사에서 쉽게 RAMS 분석을 수행할 수 있는 솔루션을 개발 중이다.
또한 그 동안 분석을 통해 축적된 데이터와 철도 운영데이터를 DB화해서 개발 솔루션과 접목을 통해 중소기업에서 가장 어려움을 겪고 있는 신뢰성 문제를 쉽게 해결할 수 있는 기본 정보 제공과 툴을 공급할 예정이다.
하지만 아직도 중소 부품 제작사는 RAMS에 대한 이해력이 부족하고, 운영사에서도 RAMS, RCM이 무엇인지 정확히 파악해서 준비하고 있는 곳이 드물다고 전문가들은 지적하고 있다. 또한 신뢰성 분석을 위한 데이터 정비도 되지 않아 신뢰성 분석의 수행이 힘든 현실에서 빅데이터 분석을 하고자 하는 것이 현재 국내철도 운영환경이라고 목소리도 높다.
이 부사장은 “장기적인 계획을 바탕으로 효율적인 유지보수를 하기 위한 고장데이터와 사고데이터를 정확히 정리해서 분석을 통해 정확한 현황파악이 우선”이라며 “이를 바탕으로 신뢰성 분석을 수행해 유지보수 전략을 수립하고, 추가적인 데이터 확보를 위한 준비를 수행한 이후에 빅데이터나 AI를 적용하는 것이 순서라고 생각한다”고 말했다.
그는 이어 “과학적인 기법을 통한 가장 효율적이고 체계적인 운영시스템을 성공적으로 국내에 도입될 수 있도록 느리더라도 지속적으로 의견을 제시하고 올바른 길로 갈 수 있도록 지원할 생각”이라며 “작은 소기업의 임원으로서 순간적인 이익이 우선이 아닌 장기적인 국내 철도사업에 이익을 우선으로 찾아가기 위해 노력하겠다”고 덧붙였다.
