基于成本、可用性的串行生产系统维护策略研究

发布时间：2020-12-13 10:24

　　对于现代化的生产系统来说,预防性定期检修起到了日渐重要的作用。此外,串行生产系统极易受到单一扰动影响。实际上,一个故障或者计划性检修会导致无法避免的系统停运。在系统停运期间,部分元器件仍然处于冷备用状态,由停运造成的生产损失也可折算成停运成本。如果停运是由系统元件强迫退出运行造成的,则会进行最小维修,以求在最短时间内回复生产。同时,通过系统模型可以预测到一部分的故障,基于故障预测,可以执行预防性的计划检修,以减小停运时间。本文假设由设备老化以及外部原因导致的系统故障近似服从韦伯分布。那么从系统成本以及可利用性角度出发,可以生成一个全局性的维修策略。基于上述因素,本文提出了一个考虑最小成本和最大可利用率的全局目标函数。其主要思想为,在由于一台设备故障导致的系统停运期间,可以同时进行其他的设备计划性检修。本文提出了三个机会模型,分别独立基于机会性检修的时间窗定位,具体设备元件检测定位,以及综合考虑时间窗和设备定位。通过三个机会模型,从参数设置和计算成本上,本文详细分析了计划性维修策略优化模型在串行系统中的具体应用。相较于其他模型,本文提出的模型计算时间较长,但得到的最终故障损耗成本更低。 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1.Introduction
2.Literature review
    2.1.Standards based on reliability
        2.1.1.Maintenance Steering Group（MSG）
        2.1.2.Reliability-Centered Maintenance（RCM）
        2.1.3.IEC60300-3-11（International Electrotechnical Commission）
        2.1.4.Plant Maintenance Optimization（PMO）
        2.1.5.Risk based Inspection and Maintenance Procedures（RIMAP）
        2.1.6.e-maintenance
    2.2.State of the art
3.Cost and availability based preventive maintenance
    3.1.Notations
    3.2.Assumptions
    3.3.Cost and availability-based maintenance model
        3.3.1.Availability approach
        3.3.2.Cost approach
        3.3.3.Global objective
        3.3.4.Opportunity Approach
4.Cost and production performance based preventive maintenance
    4.1.Notations
    4.2.Assumptions
    4.3.Model
        4.3.1.BN identification
        4.3.2.PM intervals identification
        4.3.3.Opportunistic Model
5.Combined model
    5.1 Context
    5.2 Notation
    5.3 Assumptions
    5.4 Model
        5.4.1 Before-bottleneck machines
        5.4.2 After-bottleneck machines
        5.4.3 Total Cost
        5.4.4 Problem Solving Steps
6.Numerical analysis
    6.1 Inputs
    6.2 Policies comparison
        6.2.1 Time-window model
        6.2.2 Global comparison
7.Conclusion
References
Acknowledgement


【参考文献】：
期刊论文
[1]Modelling Upgrading Maintenance Policy in the One-Dimensional Renewing Warranty Period[J]. 田志刚,贾云献,李欣玥,王鹏.  Journal of Shanghai Jiaotong University(Science). 2016(06)



本文编号：2914394