The need for aggregated indicators in performance asset management

• Autorzy: Galar D. , Berges L. , Sandborn P. , Kumar U.

Warianty tytułu

PL

Potrzeba zagregowanych wskaźników wydajności w zarządzaniu aktywami

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Composite indicators formed when individual Indicators are compiled into a single index. A composite indicator should ideally measure multidimensional concepts that cannot be captured by a single index. Since asset management is multidisciplinary, composite indicators would be helpful. This paper describes a method of monitoring a complex entity in a processing plant. In this scenario, a composite use index from a combination of lower level use indices and weighting values. Each use index contains status information on one aspect of the lower level entities, and each weighting value corresponds to one lower level entity. The resulting composite indicator can be a decision-making tool for asset managers.

PL

Wskaźniki złożone tworzy się poprzez zebranie pojedynczych wskaźników w jeden indeks. Idealnie, wskaźnik złożony powinien mierzyć pojęcia wielowymiarowe, których nie da się uchwycić przy pomocy pojedynczego indeksu. Ponieważzarządzanie aktywami jest dziedziną wielodyscyplinarną, przydatne byłoby wykorzystanie w niejwskaźników złożonych. W przedstawionej pracyopisano metodęmonitorowania złożonej jednostki w zakładzie przetwórczym. W podanym scenariuszu, złożony wskaźnik wykorzystania powstał z połączenia wskaźników wykorzystania niższego rzędu z wartościami ważonymi. Każdy wskaźnik wykorzystania zawiera informacje na temat statusu jednego aspektu jednostek niższego rzędu, a każda wartość ważona odpowiada jednej jednostce niższego rzędu.

Słowa kluczowe

EN

Indicator; aggregation; Key Performance Indicator (KPI); performance; hierarchy; DSS; Decision Support Systems

PL

Wskaźnik; agregacja; KPI (kluczowy wskaźnik wydajności); wydajność; hierarchia; DSS; systemy wspomagania decyzji

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 16, no. 1
• Strony: 120--127
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Galar D.

• Division of Operation and Maintenance Engineering, Luleå University of Technology, luleå, 97187 Sweden

autor

Berges L.

• Department Design Engineering and Manufacturing University of Zaragoza Zaragoza. 50018 Spain

autor

Sandborn P.

• CALCE Center for Advanced Life Cycle Engineering University of Maryland College Park, MD USA

autor

Kumar U.

• Division of Operation and Maintenance Engineering, Luleå University of Technology, luleå, 97187 Sweden

Bibliografia

• 1. Alfsen KH, Saebo HV. Environmental quality indicators: background, principles and examples from Norway. Environmental and Resource Economics 1993; 3: 415–435.
• 2. Boisevert V, Holec N et al. Economic and Environmental Information for Sustainability. Valuation for sustainable development: methods and policy indicators. S. Faucheux and M. O'Connor. Edward Elgar Publishing Ltd, Cheltenham 1998: 99–119.
• 3. Bradbury R. Are indicators yesterday’s news? Proceedings of the Fenner Conference ‘Tracking Progress: Linking Environment and Economy through Indicators and Accounting Systems, University of New South Wales, Sydney 1996.
• 4. Callens I, Tyteca D. Towards indicators of sustainable development for firms. Ecological Economics 1999; 28(1): 41–53.
• 5. Costanza R. The dynamics of the ecological footprint concept. Ecological Economics 2000; 32: 341–345.
• 6. Dasarathy BV. Information Fusion. What, Where, Why, When, and How? Information Fusion 2001; 2: 75–76.
• 7. Davies C. Greenough RM. The use of information systems in fault diagnosis, in : Proceedings of the 16th National Conference on Manufacturing Research, University of East London 2000.
• 8. EN 15341:2007 Maintenance – Maintenance Key Performance Indicators, CEN – European Committee for Standardization.
• 9. Galar D, Gustafson A, Tormos B, Berges L. Maintenance Decision Making based on different types of data fusion. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2012; 14(2): 135–144.
• 10. Gustafsson B. Scope and limits of the market mechanism in environmental management. Ecological Economics 1998; 24(2–3): 259–274.
• 11. Hall DL, Llinas J. An introduction to multisensor data fusion. Proceedings of the IEEE 1997; 85(1): 6–23.
• 12. Heycox J. Integrating data for sustainable development: introducing the distribution of resources framework. Novartis Foundation Symposium 220: Environmental statistics – analysing data for environmental policy, John Wiley & Sons London 1999.
• 13. Kumar U, Galar D, Aditya Parida, Stenström C, Berges-Muro L. “Maintenance Performance Metrics: a State-of-the-Art Review”, Journal of Quality in Maintenance Engineering 2013; 19(3).
• 14. Meadows D. Indicators and information for sustainable development. USA, The Sustainability Institute 1998.
• 15. Ott WR. Environmental Indices: Theory and Practice. Ann Arbor Science, Ann Arbor1978.
• 16. Sharma S. Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons, New York 1996.
• 17. Williams MR. Use of principal component biplots to detect environmental impact. Statistics in Ecology and Environmental Monitoring, University of Otago, University of Otago Press 1994.
• 18. Yu C, Quinn JT et al. Effective dimensionality of environmental indicators: a principal component analysis with bootstrap confidence intervals. Journal of Environmental Management 1998; 53: 101–119.