A design approach based on a correlative relationship between maintainability and functional construction

• Autorzy: Guo C. , Lyu C. , Chen J. , Zhou D.

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2018.1.15

Warianty tytułu

PL

Podejście projektowe oparte na korelacyjnym związku między konserwowalnością a funkcjonalną budową produktu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

As an important quality characteristic, maintainability is the ability of a product to be repaired efficiently and economically. Because it is mainly determined at the design stage, maintainability is mostly affected by the construction of a product. Traditional product design methods put more focus on design for function and production, neglecting design for maintainability, which causes a gap between functional construction design and maintainability design. The delay of maintainability design results in huge costs for design changes and even irrevocable design flaws. Because of the weak relationship between functional construction and maintainability in product design, the influence of maintainability design on the product is limited. To resolve this problem, this paper proposes a design approach considering the relationship between maintainability and functional construction. First, maintainability design factors (MDFs) and functional construction design factors (FCDFs) are defined and classified. Second, based on topology graphic theory, a correlative relationship model is constructed by graphically combining the MDFs and FCDFs into a network diagram. Third, to determine primary design factors, a quantization matrix is developed to perform importance evaluation of the correlative relationship. Finally, a practical case is studied by implementing the proposed approach for the lubrication system of an armoured vehicle. The results validate the effectiveness and feasibility of the approach.

PL

Konserwowalność to ważna charakterystyka jakościowa, którą można zdefiniować jako możliwość wydajnej i ekonomicznej naprawy produktu. Ponieważ o konserwowalności produktu decydują głównie wybory dokonane na etapie projektowania, największy wpływ na nią ma budowa produktu. Tradycyjne metody projektowania produktów kładą większy nacisk na projektowanie funkcji i produkcji, zaniedbując projektowanie pod kątem łatwości konserwacji, co powoduje powstanie luki między projektowaniem funkcjonalnej budowy produktu a projektowaniem jego konserwowalności. Opóźnienie etapu projektowania konserwowalności generuje ogromne koszty związane z koniecznością zmian projektu i może nawet prowadzić do nieodwracalnych wad projektowych. Ze względu na słabą zależność między budową funkcjonalną a konserwowalnością w projektowaniu produktu, wpływ projektowania konserwowalności na produkt jest ograniczony. Aby rozwiązać ten problem, w niniejszej pracy zaproponowano podejście projektowe uwzględniające związek między konserwowalnością a budową funkcjonalną wyrobu. Po pierwsze, zdefiniowano i sklasyfikowano czynniki konstrukcyjne (projektowe) dotyczące konserwowalności (MDF) oraz czynniki konstrukcyjne związane z budową funkcjonalną produktu (FCDF). Po drugie, w oparciu o teorię graficznej reprezentacji topologii, zbudowano model zależności korelacyjnych między MDF i FCDF w postaci diagramu sieciowego. Po trzecie, w celu określenia podstawowych czynników konstrukcyjnych, opracowano macierz kwantyzacji, pozwalającą na ocenę ważności relacji korelacyjnych. Wreszcie, przeanalizowano przypadek układu smarowania pojazdu opancerzonego jako przykład zastosowania proponowanego podejścia w praktyce. Wyniki potwierdzają skuteczność omawianego podejścia oraz możliwość jego praktycznego wykorzystania.

Słowa kluczowe

EN

maintainability design; correlative relationship; functional construction design factors; maintainability design factors

PL

projektowanie konserwowalności; związek korelacyjny; czynniki konstrukcyjne dotyczące funkcjonalnej budowy; czynniki konstrukcyjne dotyczące konserwowalności

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 20, no. 1
• Strony: 115--124
• Opis fizyczny: Bibliogr. 31 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Guo C.

• School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, Beihang University No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China, 100191

autor

Lyu C.

• School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, Beihang University No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China, 100191

autor

Chen J.

• School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, Beihang University No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China, 100191

autor

Zhou D.

• School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, Beihang University No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China, 100191

Bibliografia

• 1. Ali A, Chen X, Yang Z, Lee J, and Ni J. Optimized maintenance design for manufacturing performance improvement using simulation. Winter Simulation Conference 2008; 1811-1819, https://doi.org/10.1109/WSC.2008.4736270.
• 2. Baidya R, Dey P K, Ghosh S K, and Petridis K. Strategic maintenance technique selection using combined quality function deployment, the analytic hierarchy process and the benefit of doubt approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2016: 1-14, https://doi.org/10.1007/s00170-016-9540-1.
• 3. Barabadi A, Garmabaki A H S, Yuan F, and Lu J. Maintainability analysis of equipment using point process models. in IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 2016: 797-801.
• 4. Bohlin M, Forsgren M, Holst A, Levin B, Aronsson M, and Steinert R. Reducing vehicle maintenance using condition monitoring and dynamic planning. in Iet International Conference on Railway Condition Monitoring 2008: 1-6, https://doi.org/10.1049/ic:20080329.
• 5. Chang L, Du E X, Zhang C L, and Tang X X. Reliability and maintainability analysis of vehicle anti-tank missile. in International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering 2012: 1400-1402, https://doi.org/10.1109/ICQR2MSE.2012.6246483.
• 6. Coulibaly A, Houssin R, and Mutel B. Maintainability and safety indicators at design stage for mechanical products. Computers in Industry 2008; 59(5): 438-449, https://doi.org/10.1016/j.compind.2007.12.006.
• 7. Da X U, Chuang L I, Jiao Q, and Yang L I. Research on the comprehensive evaluation of equipment maintainability qualitative index based on VIKOR. Manufacturing Technology & Machine Tool 2014: 9.
• 8. Deloux E, Castanier B, and Berenguer C. Maintenance policy for a non-stationary deteriorating system. Annual Reliability & Maintainability Symposium 2008: 496-501, https://doi.org/10.1109/RAMS.2008.4925846.
• 9. Dohi T, Kaio N, and Osaki S. A new graphical method to estimate the optimal repair-time limit with incomplete repair and discounting . Computers & Mathematics with Applications 2003; 46(46): 999–1007, https://doi.org/10.1016/S0898-1221(03)90114-3.
• 10. Ertas, M W, Smith, Tate, W D , Lawson, T B, Baturalp. Complexity of system maintainability analysis based on the interpretive structural modeling methodology: transdisciplinary approach 2016; 25(2): 254-268.
• 11. Guo L. The research of equipment maintainability forecasts methods based on support vector machine. in Chinese Automation Congress 2016: 486-488.
• 12. Jardine A K S and Tsang A H C. Maintenance, replacement, and reliability : theory and applications. CRC Press, Taylor & Francis 2013.
• 13. Jia Q S. Engine maintenance policy optimization with succinct value function representation. in Asian Control Conference, 2009. Ascc 2009: 1548-1553.
• 14. Khandelwal D, Sharma J, and Ray L. Optimal periodic maintenance of a machine. IEEE Transactions on Automatic Control 1979; 24(3): 513-513, https://doi.org/10.1109/TAC.1979.1102068.
• 15. Li Q, Huang D, Wang F, Zheng Y, Li J, and Yan D. Analysis of the equipment maintainability qualitative evaluation index based on interpretive structure modeling. in International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery 2016; 649-653.
• 16. Liu W and Shui-Jun Y U. Study on Decision Support System for Electronic Armament's Maintenance Structure. Computer Simulation 2006; 23(1): 5-3.
• 17. Lu Z, Zhou J, and Li N. Maintainability fuzzy evaluation based on maintenance task virtual simulation for aircraft system 2015; 17(4): 504-512.
• 18. Luo X, Yang Y, Ge Z, Wen X, and Guan F. Fuzzy grey relational analysis of design factors influencing on maintainability indices. Archive Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part E Journal of Process Mechanical Engineering. Part E: Journal of Process Mechanical Engineering 2015; 229(1): 78-84, https://doi.org/10.1177/0954408914522616.
• 19. Mazurkiewicz D. Computer-aided maintenance and reliability management systems for conveyor belts. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2014; 16(3): 377-382.
• 20. Nakagawa T. Maintenance Theory of Reliability. Springer London. 2005.
• 21. Peng W, Huang H Z, Zhang X, Liu Y, and Li Y. Reliability based optimal preventive maintenance policy of series-parallel systems. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2009; 42(2): 4-7.
• 22. Saxena A, Wu B, and Vachtsevanos G. A hybrid reasoning architecture for fleet vehicle maintenance. Instrumentation & Measurement Magazine IEEE 2006; 9(4): 29-36, https://doi.org/10.1109/MIM.2006.1664039.
• 23. Senivongse T and Puapolthep A. A Maintainability Assessment Model for Service-Oriented Systems. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2015: 1.
• 24. Stjepandić J, Wognum N and Verhagen W J C. Concurrent Engineering in the 21st century. Foundations, developments and challenges. Cham [Switzerland]: Springer, 2015.
• 25. Yang Y. Maintainability-based facility layout optimum design of ship cabin. International Journal of Production Research 2015; 53(3): 677- 694, https://doi.org/10.1080/00207543.2014.919416.
• 26. Yau S S and Collofello J S. Some stability measures for software maintenance. in Computer Software and Applications Conference, 1979. Proceedings. COMPSAC 79. The IEEE Computer Society's Third International 2002; 6: 545-552.
• 27. Yin Y, Wu W H, Cheng T C E, and Wu C C. Due-date assignment and single-machine scheduling with generalised position-dependent deteriorating jobs and deteriorating multi-maintenance activities. International Journal of Production Research 2014; 52(8): 2311-2326, https://doi.org/10.1080/00207543.2013.855833.
• 28. Zhen F, Univ X, and An X. Maintenance Design for Product Level Reuse Based on House of Quality. Computer Integrated Manufacturing Systems 2004; 10(4): 476-480.
• 29. Zhou D, Jia X, Lv C, and Li Y. Maintainability allocation method based on time characteristics for complex equipment. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2013; 15(4): 441-448.
• 30. Zhou D, Wang M H, Guo Z Q, and Lv C. Maintenance Simulation and Maintainability Design Based on Virtual Reality. Key Engineering Materials 2011; 467: 457-461, https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/KEM.467-469.457.
• 31. Zhou H, Gan M Z, Liu A Q, and Liu J M. Maintainability design of product based on concurrent engineering. Journal of Machine Design 2003; 20(9): 3-5.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).