
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,045 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,290,946 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,135,384 |
زمانبندی تولید و بازرسی تجهیزات با در نظر گرفتن هزینههای زیستمحیطی ناشی از افت تجهیزات | ||
نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید | ||
دوره 8، شماره 16، شهریور 1399، صفحه 1-13 اصل مقاله (1.06 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/ier.2020.19256.1855 | ||
نویسندگان | ||
پرویز فتاحی* 1؛ سعیده اسدزاده ملکی2؛ ساناز شیخ تاجیان2؛ سمانه بابایی مراد2 | ||
1استاد گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهراء | ||
2دانشجوی دکتری مهندسی صنایع، دانشگاه الزهراء | ||
چکیده | ||
استفادهی مداوم از تجهیزات و سیستم ها، آنها را در معرض خرابی (مانند کهنگی، سایش، خوردگی و خزش) قرار میدهد. آثار خرابی صرفاً محدود به کاهش کارایی، کاهش قابلیت اطمینان و کاهش عمر سیستم نبوده و می تواند منجر به تخریب و آسیب های زیستمحیطی نیز گردد. بررسی اثرات نامطلوب افت سیستمها منجر به شکل گیری مطالعات گسترده در حوزهی استراتژیهای نگهداری و تعمیر مبتنی بر پایش وضعیت گشته است. یکی از رویکردهای موردتوجه در این حوزه بحث حفظ و نگهداری و تعمیر بهینه براساس وضعیت سلامت و کارکرد سیستم است که با کنترل اثرات نامطلوب افت سیستم بر محیطزیست، هزینه های سربار ناشی از جریمه های مرتبط را کاهش میدهد. هدف این پژوهش بررسی و مدلسازی سیاست نگهداری و تعمیر بهینه شامل تعیین زمان بهینه ی بازرسیها با هدف کمینه سازی متوسط هزینه کل در واحد زمان در شرایط عدم قطعیت است. در این مقاله متغیرهای مدتزمان از ابتدای دوره تا رسیدن به سطح هشدار، مدتزمان از لحظه عبور از سطح هشدار تا وقوع خرابی و مدتزمان از لحظه شناسایی عبور سیستم از سطح هشدار (با انجام فرآیند بازرسی) تا آغاز عملیات نگهداری و تعمیر پیشگیرانه، بهصورت متغیرهای تصادفی در نظر گرفته شده و اثرات آنها موردمطالعه قرار گرفته است. مدل توسط سه روش جستجوی مستقیم نلدر مید، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم PSO برای یک مثال عددی حلشده و زمانهای بهینه بازرسی بهدستآمده است. | ||
کلیدواژهها | ||
نگهداری و تعمیرات مبتنی بر پایش وضعیت؛ مخاطرات زیستمحیطی؛ زمانبندی؛ روش جستجوی مستقیم؛ الگوریتم نلدر مید؛ الگوریتم ژنتیک؛ الگوریتم PSO | ||
مراجع | ||
[1] Bonissone, P., Goebel, K. (2001). “Soft computing applications in equipment maintenance and service”, Proceedings joint 9th IFSA world congress and 20th NAFIPS international conference, Canada, 2752–2757. IEEE. https://doi.org/10. 1109/NAFIPS.2001.943660.
[2] Bengtsson, M. (2004). Condition Based Maintenance Systems an Investigation of Technical Constituents and Organizational Aspects. Mlardalen University Licentiate Thesis.
[3] Hashemian, HM., Bean, WC. (2011). “State-of-the-art predictive maintenance techniques”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 60(10): 3480-3492
[4] Hoang, A., Do, P. and Iung, B. (2017). “Energy efficiency performance based prognostics for aided maintenance decision-making: Application to a manufacturing platform”, Journal of Cleaner Production, 142: 2838–2857.
[5] Martorell, S., Villanueva, J. F., Carlos S., et al. (2005). “RAMS+C informed decision-making with application to multi-objective optimization of technical specifications and maintenance using genetic algorithms”, Reliability Engineering & System Safety, 87(1): 65-75.
[6] Yan, J., Hua, D. (2010). “Energy consumption modeling for machine tools after preventive maintenance”, in Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management Macao, China, (IEEM ’10), 2201-2205.
[7] Shin, J., Jun, H., (2015). “On condition based maintenance policy”, Journal of Computational Design and Engineering, 2: 119-127.
[8] Castanier, B., Grall, A., B´erenguer, C. (2005). “A condition-based maintenance policy with non-periodic inspections for a two unit series system”, Reliability Engineering and System Safety, 87(1): 109–120.
[9] Yang, L., Ma, X., & Zhao, Y. (2017). “A condition-based maintenance model for a three state system subject to degradation and environmental shocks”, Computers & Industrial Engineering, 105: 210-222.
[10] Van Horenbeek, A., Kellens, K., Pintelon, L., Duflou, J. R. (2014). “Economic and environmental aware maintenance optimization”, 21st CIRP Conference on Life Cycle Engineering, Norway, 343–348.
[11] Chelbi, A., Ait-Kadi, D. (1999). “An optimal inspection strategy for randomly failing equipment”, Reliability Engineering and System Safety, 63(2): 127–131.
[12] Zhou, X., Xi, L., Lee, J. (2007). “Reliability-centered predictive maintenance scheduling for a continuously monitored system subject to degradation”, Reliability Engineering & System Safety, 92(4): 530-534.
[13] Chouikhi, H., Khatab, A., & Rezg, N. (2012). “A condition-based maintenance policy for a production system under excessive environment degradation”, Journal of Intelligent Manufacturing, 25(4): 727-737.
[14] Tlili, L., Radhoui, M., Chelbi, A. (2015). “Condition-based maintenance strategy for production systems generating environmental damage”, Mathematical Problems in Engineering,1-12.
[15] Vassiliadis, C. G., and Pistikopoulos, E. N. (2000). “Maintenance-based strategies for environmental risk minimization in the process industries”, Journal of Hazardous Materials, 71(1–3): 481–501.
[16] Kopnov, V.A. (1999). “Optimal degradation processes control by two level policies”, Reliability Engineering and System Safety, 66(1): 1-11.
[17] Zhao, X., He, S., He, Z., Xie, M. (2018). “Optimal condition-based maintenance policy with delay for systems subject to competing failures under continuous monitoring”, Computers & Industrial Engineering, 124: 535-544.
[18] Bérenguer, C., Grall, A., Dieulle, L., Roussignol, M. (2003). “Maintenance policy for a continuously monitored deteriorating system”, Probability in the Engineering and Informational Sciences, 17(02): 235-250.
[19] Meier-Hirmer, C., Riboulet, G., Sourget, F., and Roussignol, M. (2009). “Maintenance optimization for a system with a gamma deterioration process and intervention delay: application to track maintenance”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, 223(3): 189-198
[20] Yang, L., Ma, X., Zhai, Q., Zhao, Y. (2016). “A delay time model for a mission-based system subject to periodic and random inspection and postponed replacement.”, Reliability Engineering & System Safety, 150: 96-104.
[21] He, K., Maillart, L. M., and Prokopyev, O. A. (2017). “Optimal planning of unpunctual preventive maintenance”. IISE Transactions, 49(2): 127-143
[22] Kelley, C.T. (1999). Iterative Methods for Optimization, 1st Edition, Society for Industrial and Applied Mathematics.
]23[ البرزی، محمود، (1388). الگوریتم ژنتیک، موسسه انتشارات علمی دانشگاه صنعتی شریف، تهران، چاپ اول: سال 1388. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 555 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 531 |