A model of an adaptive strategy of preventive maintenance of complex technical objects

• Autorzy: Młynarski Stanisław , Pilch Robert , Smolnik Maksymilian , Szybka Jan , Wiązania Grzegorz

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2020.1.5

Warianty tytułu

PL

Model adaptacyjnej strategii prewencyjnej odnowy złożonych obiektów technicznych

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The paper presents results of the analysis of the developed models for complex technical objects preventive maintenance scheduling. Models based on two different sets of assumptions were developed. The general problem solved was to determine the joint time of preventive renewal for a group of parts or subassemblies. The purpose of the first model (the model of scheduled preventive maintenance strategy) is to determine the profitability of constant application of a previously developed preventive maintenance schedule for a part undergoing post-failure renewal. The second model (the model of adaptive strategy of a system’s preventive maintenance) allows one to determine a new joint time of preventive renewal for a group of parts each time when one of them is undergoing a post-failure renewal. The initial preventive maintenance strategy for each part or subassembly was obtained using typical tools for maintenance planning (decision-random models based on dynamic programming and Bellman’s principle of optimality). Exemplary simulation calculations with the use of both models were made and their results presented as the total maintenance costs estimated for the renewal strategies developed. The object of the analysis were the chosen geometrical features of a rail vehicle wheel changing due to its wear during operation. Based on this kind of analysis, one can choose a better preventive maintenance model for a specific application area.

PL

W artykule przedstawiono wyniki analizy opracowanych modeli do planowania odnowy profilaktycznej złożonych obiektów technicznych, które oparto o dwa różniące się od siebie zestawy założeń. Rozwiązywany problem dotyczy określenia wspólnego czasu odnowy profilaktycznej grupy części lub podzespołów złożonego obiektu. Pierwszy z opracowanych modeli (model planowej strategii odnowy prewencyjnej) pozwala określić zasadność przeprowadzenia ustalonego wcześniej, planowego odnowienia prewencyjnego części obiektu, która została już odnowiona poawaryjnie. Drugi model (model adaptacyjnej strategii odnowy prewencyjnej) umożliwia wyznaczenie najbliższego wspólnego czasu odnowy profilaktycznej grupy części, z których jedna aktualnie podlega odnowie poawaryjnej. Początkowe (wyjściowe) strategie odnowy profilaktycznej każdej części bądź podzespołu wyznaczone zostały za pomocą standardowych narzędzi do planowania odnawiania profilaktycznego (modeli decyzyjno-losowych wykorzystujących programowanie dynamiczne Bellmana). Posługując się opracowanymi modelami odnowy, przeprowadzono przykładowe obliczenia symulacyjne, których wyniki przedstawiono w postaci całkowitych kosztów obsługiwania dla każdej z uzyskanych strategii. Przedmiotem analizy były wybrane cechy geometryczne koła pojazdu szynowego, których wartości zmieniają się na skutek zużycia w procesie eksploatacji. Na podstawie tego rodzaju analiz można wybrać lepszy (tj. efektywniejszy ekonomicznie) z modeli dla konkretnego zastosowania w praktyce.

Słowa kluczowe

EN

preventive maintenance; simulation efficiency evaluation; reliability engineering

PL

odnowa profilaktyczna; symulacyjna ocena efektywności; inżynieria niezawodności

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 22, no. 1
• Strony: 35--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Młynarski Stanisław

• Cracow University of Technology Institute of Rail Vehicles Jana Pawla II 37, 31-864 Cracow, Poland

autor

Pilch Robert

• AGH University of Science and Technology Faculty of Mechanical Engineering and Robotics Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Cracow, Poland

autor

Smolnik Maksymilian

• AGH University of Science and Technology Faculty of Mechanical Engineering and Robotics Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Cracow, Poland

autor

Szybka Jan

• AGH University of Science and Technology Faculty of Mechanical Engineering and Robotics Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Cracow, Poland

autor

Wiązania Grzegorz

• AGH University of Science and Technology Faculty of Mechanical Engineering and Robotics Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Cracow, Poland

Bibliografia

• 1. Andrzejczak K, Młyńczak M, Selech J. Assessment model of operational effectiveness related to newly operated public means of transport. Proceedings of the 27th European Safety and Reliability Conference ESREL 2017: 3455-3461, https://doi.org/10.1201/9781315210469-435.
• 2. Badia F G, Berrade M D, Campos C A. Optimal inspection and preventive maintenance of units with revealed and unrevealed failures. Reliability Engineering and System Safety 2002; 78: 157-163, https://doi.org/10.1016/S0951-8320(02)00154-0.
• 3. Berrade M D, Scarf P A, Cavalcante C A V, Dwight R A. Imperfect inspection and replacement of a system with a defective state: A cost and reliability analysis. Reliability Engineering and System Safety 2013; 120: 80-87, https://doi.org/10.1016/j.ress.2013.02.024.
• 4. Bradley E. Reliability engineering a Life Cycle Approach. Boca Raton: CRC Press Taylor & Francis Group, 2017, https://doi.org/10.1201/9781315367422.
• 5. Faulin J, Juan Perez A A, Martorell Alsina S S, Ramirez-Marquez J E (Eds.). Simulation Methods for Reliability and Availability of Complex Systems. London, New York: Springer, 2010, https://doi.org/10.1007/978-1-84882-213-9.
• 6. Macchi M, Garetti M, Centrone D, et al. Maintenance management of railway infrastructures based on reliability analysis. Reliability Engineering & System Safety 2012; 104: 71-83, https://doi.org/10.1016/j.ress.2012.03.017.
• 7. Młynarski S, Pilch R, Smolnik M, Szybka J, Wiązania G. A concept of reliability assessment simulation model using systems structural decomposition. Journal of KONBiN 2018; 46: 51-74, https://doi.org/10.2478/jok-2018-0023.
• 8. Młynarski S, Pilch R, Smolnik M, Szybka J, Wiązania G. Formation of koon Systems Reliability Estimated with Analytical and Simulation Calculation Methods. Journal of KONBiN 2017; 42: 255-272, https://doi.org/10.1515/jok-2017-0028.
• 9. Młyńczak M. Failure models of mechanical objects. Zagadnienia Eksploatacji Maszyn 2010; 45: 29-43.
• 10. Nachlas J A. Reliability engineering. Probabilistic models and maintenance methods. Boca Raton: CRC Press Taylor & Francis Group, 2017, https://doi.org/10.1201/9781315307596.
• 11. O'Connor P. Practical reliability engineering. Chichester: John Wiley & Sons Ltd., 2012.
• 12. Peng W, Huang H Z, Zhang X, Liu Y, Li Y. Reliability based optimal preventive maintenance policy of series-parallel systems. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2009; 2: 4-7.
• 13. Pilch R. Determination of preventive maintenance time for milling assemblies used in coal mills. Journal of Machine Construction and Maintenance - Problemy Eksploatacji 2017; 1: 81-86.
• 14. Saranga H, Kumar U D. Optimization of aircraft maintenance/support infrastructure using genetic algorithms ¬level of repair analysis. Annals of Operations Research 2006; 143: 91-106, https://doi.org/10.1007/s10479-006-7374-1.
• 15. Serkan E, Yilser D. Reliability and optimal replacement policy for a k-out-of-n system subject to shocks. Reliability Engineering & System Safety 2019; 188: 393-397, https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.045.
• 16. Song H, Schnieder E. Modeling of railway system maintenance and availability by means of colored Petri nets. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2018; 2: 236-243, https://doi.org/10.17531/ein.2018.2.08.
• 17. Sowa A. Formal models of generating checkup sets for the technical condition evaluation of compound objects. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2014; 16(1): 150-157.
• 18. Smolnik M. Projektowanie procesu obsługiwania obiektów technicznych na przykładzie wybranych wagonów tramwajowych [PhD thesis].Kraków: AGH w Krakowie, 2018.
• 19. Świderski A, Jóźwiak A, Jachimowski R. Operational quality measures of vehicles applied for the transport services evaluation using artificial neural networks. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2018; 2: 292-299, https://doi.org/10.17531/ein.2018.2.16.
• 20. Werbińska-Wojciechowska S. Preventive Maintenance Models for Technical Systems. In: Technical System Maintenance. Springer Series in Reliability Engineering. Springer, Cham, 2019, https://doi.org/10.1007/978-3-030-10788-8.
• 21. Zhao Y X. On preventive maintenance policy of a critical reliability level for system subject to degradation. Reliability Engineering and System Safety 2003; 79: 301-308, https://doi.org/10.1016/S0951-8320(02)00201-6.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).