Complexity Management through Effective Utilization of Product and Process Modularization in Development and Maintenance Phases = 제품·프로세스 모듈화의 효과적 활용을 통한 개발 및 유지보수 단계에서의 복잡성 관리

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the manufacturing industry rapidly transitions into an era of mass customization, companies face growing challenges in simultaneously expanding their product portfolios and integrating emerging technologies such as AI, the Internet of Things, and advanced materials. This simultaneous evolution of market demands and technological capabilities has substantially increased process complexity throughout the product life cycle, necessitating more effective modularization strategies. Modularization can be fundamentally categorized into product modularization and process modularization. Product modularization, primarily implemented in the development phase, enables efficient product variety by creating and reusing independent functional module variants. Meanwhile, process modularization, focused on operational phases such as maintenance, reduces complexity by grouping tasks for components that share common procedures. However, well-designed modules alone do not guarantee the full realization of their potential benefits. While previous research has primarily focused on ‘how to modularize,’ maximizing these benefits requires strategic approaches tailored to each phase’s unique objectives and challenges. Accordingly, this thesis proposes three strategies to optimize modularization in both the development and maintenance phases.

First, to address the issue that the benefits of modularization are not fully realized in the product development stage due to the absence of a systematic module differentiation process, this research proposes the Variant Mode and Effects Analysis (VMEA) framework. Currently, module variants are often created in response to immediate requirements, without systematic evaluation or documentation process. This approach increases management complexity and hinders transparency regarding functional differences among variants, ultimately limiting reuse opportunities. Therefore, drawing on Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) concepts, this study establishes a module differentiation process that systematically analyzes and documents key variant characteristics—including differentiation modes, causes, and resulting effects. By enhancing variant traceability and expanding reuse opportunities, the proposed framework seeks to minimize development complexity while ensuring product variety, thereby realizing the core value of modularization in the development phase.

Second, to resolve the limited opportunities for group maintenance caused by a passive approach in the maintenance phase, this research proposes a condition-based mission assignment strategy. Although group maintenance requires maintenance schedules to be aligned for components sharing the same processes, synchronization is difficult when different maintenance policies are applied. Currently, a passive reliance on coincidental schedule overlap often results in missed group maintenance opportunities. Therefore, this study actively aligns maintenance schedules by strategically assigning mission severity based on each component’s condition, thereby controlling deterioration rates. Furthermore, in fleet operations, assigning missions at the individual product level can create an imbalance of maintenance schedules across the fleet, potentially leading to capacity overload. To address this, the study introduces two operational state indicators—intra-system balance and inter-system balance. Guided by these indicators, the proposed two-phase mission assignment rule optimizes both group maintenance opportunities and overall fleet operational efficiency within maintenance capacity constraints.

Third, to address the underutilization of group maintenance opportunities caused by maintenance responsibility being distributed without prior consideration of group maintenance potential in multi-facility environments, this thesis proposes an extended Level of Repair Analysis (LORA) framework. Although LORA is a key decision-making tool for determining maintenance units and locations at the operational planning stage, synergy opportunities among components that share common maintenance processes often go unrecognized. Consequently, even components that qualify as ideal candidates for group maintenance often end up being serviced at different locations, thereby failing to realize the benefits of modularization. Therefore, this study systematically identifies group maintenance opportunities by evaluating two key factors—the degree of shared processes and simultaneous failure likelihood—and integrates these into a life cycle cost model to derive optimal maintenance-level decisions. This approach reduces long-term maintenance costs and maximizes operational efficiency in distributed maintenance settings.

The effectiveness of these three strategies has been validated through case studies involving automobiles, manufacturing equipment, and aircraft. By extending the focus from ‘how to modularize’ to ‘how to effectively leverage modular structures,’ this research advances both the theoretical understanding of modularization and its practical implementation. Through systematic approaches to realizing modularization benefits in both development and maintenance phases, this research contributes to academic discourse while providing practical guidelines for organizations seeking to maximize the value of modular structures in real-world operations.

국문 초록 (Abstract)

제조 산업이 대량 맞춤화 시대로 급격히 전환됨에 따라, 기업들은 인공지능, 사물인터넷, 첨단소재 등 신기술을 도입함과 동시에 제품 포트폴리오를 확장해야 하는 이중적 과제에 직면하고 있다. 이러한 변화는 제품 수명주기 전반의 프로세스 복잡성을 심화시키며, 효과적인 모듈화 전략의 중요성을 더욱 부각시킨다. 모듈화는 크게 제품 모듈화와 프로세스 모듈화로 구분될 수 있는데, 제품 모듈화는 개발 단계에서 기능 중심으로 모듈을 구성하여 독립적인 모듈 단위로 변이를 생성하고 재사용함으로써 제품 다양성을 효율적으로 확보할 수 있게 한다. 반면 프로세스 모듈화는 정비와 같은 운영 단계에서 공통 프로세스를 갖는 부품들의 동시수행을 통해 복잡성을 줄이는 데 초점을 맞춘다. 그러나 모듈을 단순히 잘 설계하는 것만으로는 이러한 잠재적 이점이 완벽히 실현되기 어렵다. 기존 모듈화 관련 연구는 주로 ‘어떻게 모듈화할 것인가’라는 설계 관점에 집중해 왔으나, 실제로 모듈화의 이점을 극대화하기 위해서는 각 단계가 지닌 고유한 목표와 과제를 충족시키는 전략적 접근이 필수적이다. 이에 본 논문은 개발 단계와 정비 단계 각각에서 모듈화의 가치를 극대화하기 위한 세 가지 전략을 제안하고자 한다.

첫째, 제품 개발 단계에서 체계적인 모듈 분화 프로세스가 부재하여 모듈화의 이점이 충분히 실현되지 못하는 문제를 해결하기 위하여, 변이 유형 및 영향 분석 프레임워크를 제안한다. 현재는 모듈 변이 생성에 대한 체계적인 평가나 문서화 절차 없이, 즉각적인 요구사항에 따라 새로운 변이가 무분별하게 생성되고 있다. 이는 관리 복잡성을 가중하는 동시에 변이 간 기능적 특성 차이에 대한 투명성을 저해하여, 궁극적으로 재사용 기회를 제한한다. 이에 본 연구는 고장 유형 및 영향 분석 기법을 기반으로, 변이의 분화 형태, 분화 원인, 그리고 결과적 영향 등 주요 변이 특성을 구조적으로 분석하고 문서화하는 모듈 분화 프로세스를 정립한다. 이를 통해 각 변이의 추적성을 높이고 재사용 기회를 확대함으로써, 개발 복잡성을 최소화하고 제품 다양성을 확보하고자 하는 모듈화의 핵심 가치를 실현한다.

둘째, 정비 단계에서 동시정비에 대한 수동적 접근으로 인해 기회가 제한되는 문제를 해결하기 위하여, 상태기반 임무 할당 전략을 제안한다. 정비 프로세스를 공유하는 부품들의 동시정비는 정비시점의 근접성을 전제로 하나, 상이한 정비 정책 하에서는 시점을 동기화하기가 쉽지 않다. 현재는 부품들의 정비 일정이 우연히 일치하기만을 기대하는 수동적 접근에 머무르고 있어, 동시정비 기회를 상당 부분 상실하고 있다. 이에 본 연구는 각 부품의 상태에 기반해 임무 강도를 전략적으로 할당함으로써 열화율을 제어하고, 정비 일정을 능동적으로 동기화하는 방안을 제시한다. 더 나아가 함대 운영 환경에서, 개별 제품 단위의 임무 할당은 함대 내 정비시기 불균형을 초래하여 정비 용량 초과와 같은 운영상의 문제를 야기할 수 있으므로, 시스템 내부 균형도와 시스템 간 균형도 지표를 도입한다. 이를 기반으로 한 이중 단계 임무 할당 규칙을 통해, 정비 용량 제약 하에서 그룹 정비 기회와 함대 운용 효율성을 동시에 최적화한다.

셋째, 다중 정비 센터 환경에서 동시정비 가능성에 대한 사전 고려 없이 정비 책임이 분배됨으로써 동시정비 기회를 충분히 활용하지 못하는 문제를 해결하기 위하여, 확장된 정비 수준 분석 프레임워크를 제안한다. 정비 수준 분석은 운영 계획 단계에서 각 모듈의 정비 단위와 정비 장소를 결정하는 핵심 의사결정 도구임에도, 현재는 부품들이 공통 정비 프로세스를 공유하고 있어도 시너지 기회가 충분히 고려되지 않은 채 정비 수준이 결정되고 있다. 그 결과, 동일 모듈 후보임에도 불구하고 서로 다른 위치에서 정비가 이루어져 동시정비 이점을 실현하지 못하는 상황이 발생한다. 이에 본 연구는 제품의 분해 경로 분석을 통해, 부품 간 공유 프로세스의 정도와 동시 고장 가능성이라는 두 가지 지표를 활용하여 동시정비 기회를 선제적으로 식별하고, 이를 수명주기 비용 모델에 반영하여 최적의 정비 수준 의사결정을 도출한다. 이를 통해 장기적 정비 비용을 절감하고, 분산된 정비 환경에서의 운영 효율성을 극대화할 수 있음을 보인다.

이상의 세 가지 전략은 자동차, 생산 설비, 항공기와 같은 제품을 대상으로 한 사례 연구를 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구는 기존의 ‘어떻게 모듈화할 것인가’라는 설계 중심 관점에서 나아가, ‘어떻게 모듈 구조를 효과적으로 활용할 것인가’라는 운영 관점으로 연구 범위를 확장한다. 이를 통해 개발과 정비 단계에서 모듈화의 이점을 실현하기 위한 체계적인 접근법을 제시함으로써, 모듈화 이론의 학술적 발전은 물론 실제 운영 환경에서 모듈화 이점을 구체적으로 실현할 수 있는 실용적 방안을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Contents viii
• List of Tables ix
• List of Figures xiii
• Chapter 1 Introduction 1
• 1.1 Modularization in Product Life Cycle 2
• 1.2 Modularization in Product Development and Maintenance Phases 5
• 1.3 Challenges in Utilizing the Benefits of Modularization 9
• 1.4 Research Objectives 12
• 1.5 Thesis Structure 15
• Chapter 2 Literature Review 18
• 2.1 Effective Management of Module Differentiation 18
• 2.1.1 Modular Product Family Design 18
• 2.1.2 Management of Product Family Expansion 21
• 2.2 Mission Assignment for Opportunistic Maintenance 24
• 2.2.1 Opportunistic Maintenance 24
• 2.2.2 Condition-based Planning 25
• 2.3 Level of Repair Analysis with Group Maintenance Considerations 26
• 2.3.1 Group Maintenance 26
• 2.3.2 Level of Repair Analysis 28
• Chapter 3 Variant Mode and Effects Analysis for Effective Product Family Expansion under Modular Architecture 31
• 3.1 Introduction 31
• 3.2 Product Development under Modular Architecture 34
• 3.2.1 Properties of Modular Architecture 34
• 3.2.2 Module Differentiation for Product Family Expansion 36
• 3.3 VMEA: A Structured Framework for Module Differentiation 39
• 3.3.1 Differentiation Characterization 40
• 3.3.2 Effects Assessment 41
• 3.3.3 Compatibility Evaluation 46
• 3.3.4 Database Structure for Documentation 47
• 3.4 Utilization of VMEA for Effective Family expansion 51
• 3.4.1 Illustrative Application: An Automotive Suspension System 51
• 3.4.2 Discovering Functionally Capable Variants 57
• 3.4.3 Discovering Compatibility Bottlenecks 59
• 3.4.4 Discovering Differentiation Patterns 62
• 3.5 Summary 64
• Chapter 4 Active Mission Assignment for Effective Opportunistic Maintenance in a Fleet of Mission-Critical Systems 67
• 4.1 Introduction 67
• 4.2 Problem Description 71
• 4.3 Active Mission Assignment Strategy 77
• 4.3.1 Assignment for Maintenance Schedules at System Level 78
• 4.3.2 Assignment for Maintenance Schedules at Fleet Level 82
• 4.4 Two-phase Mission Assignment Process 84
• 4.4.1 Phase 1: System Selection 84
• 4.4.2 Phase 2: Mission Selection 88
• 4.5 Simulation Study 90
• 4.5.1 Simulation Process 93
• 4.5.2 Experiments 93
• 4.5.3 Performance Measures 95
• 4.6 Results and Analyses 97
• 4.6.1 Results 97
• 4.6.2 Statistical Analysis 100
• 4.6.3 Sensitivity Analysis 101
• 4.6.4 Managerial Insights 104
• 4.7 Summary 106
• Chapter 5 Level of Repair Analysis for Complex Systems Considering Group Maintenance Opportunity 109
• 5.1 Introduction 110
• 5.2 LORA in Consideration of Group Maintenance Opportunity 113
• 5.2.1 Problem Description 113
• 5.2.2 Life Cycle Cost Model 119
• 5.2.3 Mathematical Formulation 129
• 5.3 Case Study and Discussion 132
• 5.3.1 Solution Approach 133
• 5.3.2 Results 137
• 5.3.3 Effects of Structural Complexity 139
• 5.3.4 Sensitivity Analysis 141
• 5.4 Summary 144
• Chapter 6 Conclusion 147
• 6.1 Summary of Contributions 147
• 6.2 Limitations and Future Research Directions 149
• Bibliography 151
• Chapter A Analysis of Variance Results for System and Mission Selection Rules 174
• Chapter B Machine Tool Maintenance Data and Structure 175
• 국문초록 179