Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: maintenance scheduling

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Integrated maintenance, inventory and quality engineering decisions for multi-product systems

Salmasnia Ali, Hafezian Rahil, Maleki Mohammad Reza

Engineering Management in Production and Services

2022

Vol. 14, no. 4

94-113

It is essential for manufacturers to consider the interrelation among quality, inventory, and maintenance decisions to detect imperfect quality products, keep the production system in good operating condition, and manage quality and inventory costs. Hence, this paper aims to develop an integrated model of inventory planning, quality engineering, and maintenance scheduling in which the expected total cost per time unit is minimised by determining the sample size, sampling interval, control limit coefficient, along with production cycle time. In this regard, an imperfect multi-product manufacturing system is considered, in which the inventory shortage in satisfying the demand for each product type and the idle time during the production cycle are not allowed. It is assumed that the process starts in an in-control condition where most produced units are conforming. However, due to the occurrence of an assignable cause (AC), the process mean moves to an out-of-control condition in which a significant fraction of non-conforming units is produced. The efficiency of the proposed mathematical model is evaluated by a numerical example, and then the sensitivity of the proposed model to important inputs is analysed. Finally, a comparative study based on the Taguchi design approach is given to confirm the capability of the proposed model to achieve remarkable cost savings.

Ustalanie harmonogramu obsługi dla systemu wieloelementowego: podejście oparte na stochastycznych sieciach Petriego oraz algorytmie genetycznym

Zhang T., Cheng Z., Liu Y. J., Guo B.

Eksploatacja i Niezawodność

2012

Vol. 14, No. 3

256-264

Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.

Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.

Nowe podejście do harmonogramowania czynności obsługowych systemów elektroenergetycznych wykorzystujące algorytm genetyczny oraz symulację Monte-Carlo

Manbachi M., Mahdloo F., Haghifam M. R., Ataei A., Yoo Ch. K.

Eksploatacja i Niezawodność

2010

nr 4

82-90

Celem pracy jest przedstawienie nowego, całościowego rozwiązania w zakresie harmonogramowania czynności obsługowych jednostek wytwórczych w warunkach deregulacji, przy założeniu rocznego niezależnego rynku. Rozwiązanie otrzymano poprzez wykorzystanie algorytmu genetycznego (GA) oraz symulacji Monte-Carlo (MCS). W warunkach deregulacji, każde przedsiębiorstwo wytwórcze (Generation Company, GENCO) dąży do optymalizacji zysków, podczas gdy niezależny operator systemowy (Independent System Operator, ISO) troszczy się o niezawodność. Na ogół, zderzenie tych dwóch punktów widzenia stwarza wiele problemów. Dlatego też proponujemy metodę harmonogramowania czynności obsługowych opartą na GA. Zgodnie z tą metodą, przedsiębiorstwa GENCO ustalają swoje strategie uczestnictwa w rocznym rynku usług serwisowych (Annual Maintenance Market, AMM) biorąc pod uwagę niepewności związane z obciążeniem, umowy paliwowe oraz zachowania innych przedsiębiorstw. Z drugiej strony, ISO zarządza AMM w oparciu o niezawodność i daje przedsiębiorstwom premie lub nakłada na nie kary bazując na własnej polityce poprzez MCS. Trafność i stosowalność zaproponowanej metody harmonogramowania czynności obsługowych jednostek wytwórczych oceniono analizując system testowy wyposażony w magistralę IEEE-118.

The aim of this study is to present a new comprehensive solution for maintenance scheduling of power generating units in deregulated environments by applying an annual independent market. The solution was obtained by using a Genetic Algorithm (GA) and a Monte-Carlo Simulation (MCS). In a deregulated environment, each Generation Company (GENCO) desires to optimize its payoffs, whereas an Independent System Operator (ISO) has its reliability solicitudes. In general, the two points of view create many problems. Therefore, we propose a method based on a GA for maintenance scheduling. In this method, GENCOs set their strategies to participate in an Annual Maintenance Market (AMM) by considering load uncertainties, fuel contracts and the behaviors of other companies. On the other hand, the ISO manages the AMM based on reliability and offers incentives/ penalties for companies relying on its policy through MCS. To evaluate the accuracy and applicability of our solution for maintenance scheduling of power generation units, an IEEE-118 bus test system was studied.