MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Václav Legát
Optimization of preventive maintenance and information system
Brak streszczenia w języku polskim (artyuł jedynie w wersji anglojęzycznej).
Optimization of preventive maintenance and information system
The paper presents a method for determining the optimal interval for preventive maintenance/replacement using either an age related or a diagnostic related renewal strategy. Additionally, the authors rise the question: "How does preventive maintenance influence the probability of failure and the mean life-time of preventively maintained elements of a technical system?" They answer the question using analytical and simulation computing approaches to arrive at the solution. The results are in quantitative form. giving relationships between preventive maintenance intervals and survival probability functions and mean life-time characteristics. Examples demonstrate suitability of the method for typical engineering components with Weibull life distributions. Applications offer substantial benefits to both the manufacturer and the user of technical equipment.
Maintenance audit and benchmarking - search for evaluation criteria on global scale
Brak streszczenia w języku polskim
Maintenance audit and benchmarking - search for evaluation criteria on global scale
Maintenance strategy and concept of management are very important for proper execution of maintenance of physical assets in different organizations. Authors present main objectives for maintenance and define maintenance strategy and concept. The key benefit of the paper is a methodology of strategy maintenance development. The methodology is based on input data definition and on proposed procedure of data processing. Proper developed maintenance strategy is a presumption of excellent maintenance effectiveness. The paper presents use of audit and benchmarking methods for development the maintenance strategies.
Modele konserwacji zapobiegawczej a wyższa niezawodność eksploatacyjna
Autorzy przedstawiają metodę określania optymalnego czasu przerwy na okresową konserwację zapobiegawczą oraz optymalnego parametru diagnostycznego dla konserwacji predykcyjnej/wymiany Dodatkowo, autorzy zadają pytanie, jaki jest wpływ konserwacji zapobiegawczej na prawdopodobieństwo wystąpienia uszkodzenia oraz na niezawodność eksploatacyjną elementów systemu, w stosunku do których zastosowano okresową konserwację zapobiegawczą. Odpowiedzi na te pytania, autorzy poszukują posługując się metodami analizy i symulacji komputerowej. Wyniki podane w formie ilościowej, informują o związkach między przerwami na konserwację predykcyjną a funkcjami niezawodnościowymi. Podane przykłady pokazują, z wykorzystaniem trójparametrowego rozkładu Weibulla, że proponowana metoda może być stosowana w przypadku typowych obiektów inżynieryjnych. Zastosowanie omawianej metody przynosi znaczące korzyści zarówno wytwórcom jak i użytkownikom sprzętu technicznego.
Preventive maintenance models – higher operational reliability
The authors present a method for determining the optimal interval for preventive periodical maintenance and an optimal diagnostic parameter for predictive maintenance/replacement. Additionally, the authors raise the question: how does preventive maintenance influence the probability of failure and the operational reliability of system elements that have undergone preventive periodical maintenance? They answer the question using analytical and simulation computing approaches. The results are in quantitative form, giving relationships between preventive maintenance intervals and reliability functions. Examples demonstrate suitability of the method for typical engineering objects using a three parameters Weibull distribution. Application of the method is of substantial benefit to both the manufacturer and the user of technical equipment.
Metodologia obliczania ogólnej efektywności sprzętu w kontekście środowiska Industry 4.0
Industry 4.0 i związana z nią strategia Maintenance 4.0 stawiają wyższe wymagania odnośnie wydajności produkcji i utrzymania ruchu. Wskaźnik ogólnej efektywności urządzeń (OEE) Nakajimy nadal odgrywa ważną rolę w pomiarach efektywności produkcji i utrzymania ruchu. W związku z wyzwaniami stawianymi obecnie przez Industry 4.0, dużą uwagę zwraca się na koncepcję Przemysłowego Internetu Rzeczy. Obejmuje ona kwestię autonomicznego zarządzania i komunikacji pomiędzy poszczególnymi maszynami i urządzeniami w bardziej złożonych jednostkach produkcyjnych wyższego stopnia. Autorzy niniejszej pracy proponują oryginalną metodę obliczania OEE dla całej linii produkcyjnej na podstawie znajomości ogólnej efektywności urządzeń oraz efektywności pojedynczych maszyn, w tym wiedzy o ich nominalnej i rzeczywistej wydajności. Przedstawione rozwiązanie pozwala na głębszą analizę wydajności maszyn oraz obliczanie ogólnej efektywności różnych linii produkcyjnych w oparciu o wiedzę na temat wydajności poszczególnych maszyn.
Methodology of overall equipment effectiveness calculation in the context of Industry 4.0 environment
Industry 4.0 and related Maintenance 4.0 demand higher requirement for productivity and maintenance effectiveness. Nakajim’s OEE indicator still plays an important role in measuring effectiveness of production and maintenance. In connection with the current Industry 4.0 challenge, the issue of Industrial Internet of Things (IIoT) is highly accentuated. This topic includes the matter of autonomous management and communication of individual machines and equipment within higher and more complex production units. Authors propose original calculations OEE for the whole production line from OEE knowledge and individual machines, including knowledge of their nominal and actual performance. The presented solution allows a greater depth of analysis of machine efficiency and overall effectiveness calculation of different assembled production lines based on knowledge of individual machines efficiencies.