Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Pick-up & Deliver in Maintenance Management of Renewable Energy Power Plants

Vincenza Carchiolo, Francesco Di Dio, Longheu Alessandro, Malgeri Michele, Mangioni Giuseppe, Romeo Antonio, Trapani Natalia

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2020

|

Vol. 21

579--585

EN

Logistic optimization is a strategic element in many industrial processes, given that an optimized logistics makes the processes more efficient. A relevant case, in which the optimization of logistics can be decisive, is the maintenance in a Wind Farm where it can lead directly to a saving of energy cost. Wind farm maintenance presents, in fact, significant logistical challenges. They are usually distributed throughout the territory and also located at considerable distances from each other, they are generally found in places far from uninhabited centers and sometimes difficult to reach and finally spare parts are rarely available on the site of the plant itself. In this paper, we will study the problem concerning the optimization of maintenance logistics of wind plants based on the use of specific vehicle routing optimization algorithms. In particular a pickup-and- delivery algorithm with time-window is adopted to satisfy the maintenance requests of these plants, reducing their management costs. The solution was applied to a case study in a renewable energy power plant. Results time reduction and simplification and optimization obtained in the real case are discussed to evaluate the effectiveness and efficiency of the adopted approach.

2

On the use of predictive models for improving the quality of industrial maintenance: an analytical literature review of maintenance strategies

Merkt Oana

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2019

|

Vol. 18

693--704

EN

Due to advances in machine learning techniques and sensor technology, the data driven perspective is nowadays the preferred approach for improving the quality of maintenance for machines and processes in industrial environments. Our study reviews existing maintenance works by highlighting the main challenges and benefits and consequently, it shares recommendations and good practices for the appropriate usage of data analysis tools and techniques. Moreover, we argue that in any industrial setup the quality of maintenance improves when the applied data driven techniques and technologies: (i) have economical justifications; and (ii) take into consideration the conformity with the industry standards. In order to classify the existing maintenance strategies, we explore the entire data driven model development life cycle: data acquisition and analysis, data modeling, data fusion and model evaluation. Based on the surveyed literature we introduce taxonomies that cover relevant predictive models and their corresponding data driven maintenance techniques.

3

Investigation of the relationship between reliability of track mechanism and mineral dust content in rocks of lignite open pits

Djurić R., Milisavljević V.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2016

|

Vol. 18, no. 1

142--150

EN

This paper describes a mathematical relation which is developed to estimate the occurrence of track mechanism failure in function on the mineral dust (SiO2) content, i.e. wear intensity. This relation is based on actual data of track-type machine (bulldozers) failures, the properties of rocks and measurements of wear intensity on the upper rollers of track mechanism. Failures of bulldozers were recorded during the period of 12 months on six open pits in Serbia, together with their location which is correlated rock type and SiO2 content. This enabled establishment of the reliability indicators using two-parameter Weibull distribution. Further on, correlation is interpreted based on the linearization model using the method of least square. This research has impact on proper management of track-type machines operating on lignite open pits, in the sense of predicting time to failures and cost of maintenance of these machines. This approach provided guidelines for the establishment of reliability centered maintenance model.

PL

Artykuł opisuje relację matematyczną, która pozwala oszacować czas do wystąpienia uszkodzenia podwozia gąsienicowego w funkcji zawartości pyłu mineralnego (SiO2), czyli intensywności zużycia. Relacja ta została oparta na rzeczywistych danych o uszkodzeniach maszyn gąsienicowych (spycharek) i właściwościach skał oraz na pomiarach intensywności zużycia rolek podtrzymujących (górnych) podwozia gąsienicowego. Uszkodzenia koparek rejestrowano przez okres 12 miesięcy w sześciu kopalniach odkrywkowych w Serbii. Obserwacje prowadzono w kopalniach o lokalizacji podobnej pod względem występujących typów skał i zawartości SiO2. Pozwoliło to na wyznaczenie wskaźników niezawodności przy pomocy dwuparametrycznego rozkładu Weibulla. Omawianą korelację interpretowano na podstawie modelu liniowego z zastosowaniem metody najmniejszych kwadratów. Przedstawione badania mają znaczenie dla właściwego zarządzania maszynami gąsienicowymi pracującymi w kopalniach odkrywkowych węgla brunatnego, jako że pozwalają na przewidywanie czasu do uszkodzenia oraz kosztów utrzymania tych maszyn. Prezentowana metoda zawiera wytyczne do opracowania niezawodnościowego modelu utrzymania ruchu.

4

Napędy - prewencja i prawidłowa obsługa

Hetmańczyk M.

Utrzymanie Ruchu

|

2015

|

Nr 3

24--26

PL

W artykule przedstawiono podstawowe wymagania związane z użytkowaniem napędów wyposażonych w silniki elektryczne. Podane zostały niezbędne normatywy oraz wytyczne pozwalające na wdrożenie podstawowych narzędzi prewencji uszkodzeń napędów i ich podzespołów. Szczególną uwagę zwrócono na przeglądy oraz zakres czynności wykonywanych w ich ramach. Omówione zostały także możliwości zastosowania podstawowych technik diagnostycznych oraz zasadność ich wdrożenia.