PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

A Model for Assessing The Level of Automation of a Maintenance Department Using Artificial Neural Network

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
With regard to adapting enterprise to the Industry 4.0 concept, the first element should be the implementation and use of an information system within a manufacturing company. This article proposes a model, the use of which will allow the level of automation of a maintenance department to be forecast, depending on the effectivity of the use of the Manufacturing Executions System (MES) within a company. The model was built on the basis of the actual times of business processes completed which were supported by MES in the maintenance departments of two manufacturing enterprises using artificial neural network. As a result of research experiments, it was confirmed that the longer the time taken to complete business processes supported by MES, the higher is the degree of automation in a maintenance department.
Rocznik
Strony
70--80
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., fig., tab.
Twórcy
  • University of Applied Science in Nysa, Institute of Technical Science, ul. Armii Krajowej 7, 48-300 Nysa, Ponad
  • University of Zielona Góra, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Computer Science and Production Management, Licealna 9 Street, 65-417 Zielona Góra, Poland
  • University of Zielona Góra, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Computer Science and Production Management, Licealna 9 Street, 65-417 Zielona Góra, Poland
Bibliografia
  • [1] Bojar, W., & Żółtowski, M. (2011). Procesy wspomagania decyzji w zakresie utrzymania ruchu i eksploatacji maszyn. Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedza, 40, 71–84.
  • [2] Gawlik, J., & Kiełbus, A. (2012). Zastosowania metod sztucznej inteligencji w nadzorowaniu urządzeń technologicznych i jakości wyrobów. In T. Sikora & M. Giemza (Eds.), Praktyka zarządzania jakością w XXI wieku (pp. 508-534). Kraków, Poland: Wydawnictwo Naukowe PTTŻ.
  • [3] Huda, A. N., & Taib, S. (2013). Application of infrared thermography for predictive/preventive maintenance of thermal defect in electrical equipment. Applied Thermal Engineering, 61(2), 220–227. doi:10.1016/j.applthermaleng.2013.07.028
  • [4] Jacobson, S., Masson, C., Smith, A. & Souza, J. (2005). AMR Research Report 18059, MES Market Rides Perfect Storm Through $1 B Barrier. AMR Research, 2–18.
  • [5] Jacobson, S. & Masson, C. (2006). Eyelit: MES Lite: Building MES Composite Applications With Operations Process Management. Retrieved from http://eyelit.com/simon.html.
  • [6] Kosicka, E., Mazurkiewicz, D., & Gola, A. (2016). Problemy wspomagania decyzji w systemach utrzymania ruchu. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 4, 49–52. doi:10.5604/01.3001.0009.5189
  • [7] Li, Z., Wang, Y., & Wang, K. S. (2017). Intelligent predictive maintenance for fault diagnosis and prog-nosis in machine centers: Industry 4.0 scenario. Advances in Manufacturing, 5(4), 377–387. doi:10.1007/s40436-017-0203-8 80
  • [8] Lipski J., & Pizoń J. (2014), Sztuczna inteligencja w inżynierii produkcji. In J. Lipski, A. Świć, & A. Bojanowska (Eds.), Innowacyjne metody w inżynierii produkcji (pp. 11–24). Lublin, Poland: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej.
  • [9] Raptodimos, Y., & Lazakis, I. (2016). An artificial neural network approach for predicting the per-formance of ship machinery equipment. In Maritime Safety and Operations 2016 Conference Proceedings (pp. 95–101). Glasgow, UK: University of Strathclyde Publishing.
  • [10] Seitz K.-F. & Nyhuis P. (2015). Cyper-Physical Production Systems Combined with Logistic Models – A Learning Factory Concept for an Improved Production Planning and Control. CIRP Procedia, 32, 92–97. doi:10.1016/j.procir.2015.02.220
  • [11] Wu, B., Tian, Z., & Chen, M. (2013). Condition‐based maintenance optimization using neural network‐based health condition prediction. Quality and Reliability Engineering International, 29(8), 1151–1163. doi:10.1002/qre.1466
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-8e66740a-f4ae-474b-9ef9-c046bfea6d62
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.