考虑缓冲区库存分配的并联系统预防维护策略研究

为提高并联系统生产过程的连续性,提出了考虑缓冲区库存分配的并联系统(3M1B)预防维护模型。首先,考虑并联系统每台设备的故障率与维护率,在并联系统中上下游设备之间建立缓冲区,构建3M1B系统。其次,考虑设备不完美生产的可能性,以缓冲区库存量与设备运行周期为决策变量,以设备最小生产成本率为目标函数建立预防维护模型,求解最佳的预防维护策略与缓冲区库存分配策略。针对此维护模型,采用离散迭代算法与遗传算法进行求解,并比较了2种算法的优劣,结果表明,对于此模型,离散迭代算法优于遗传算法。最后,通过算例验证模型的可行性和有效性。     

考虑维修时间和惩罚的租赁设备维护策略研究

针对租赁设备维修时间的不确定性,建立考虑维修时间随机性的等周期预防性维护策略。该策略在考虑租赁设备维修时间随机性的同时,综合考虑对出租方的维修惩罚,包括维修时间惩罚、故障总次数惩罚以及可用度惩罚等因素对总成本的影响。从出租方的角度出发,建立以出租方总成本最小为目标的预防性维护策略优化模型。用MATLAB仿真求解出模型的最优预防性维护计划。算例分析表明,考虑租赁设备维修时间随机性和维修惩罚使租赁设备的维护更符合实际情况,能为租赁企业提供有效的设备维护策略。     

不确定环境下复杂机械装配系统设备维修方法

为保障不确定环境下复杂机械装配系统的连续性并降低其维修成本,提出一种以马尔可夫决策理论为基础的设备维修策略动态选择方法。在综合考虑系统运行成本、缓冲库存成本、设备维修成本及停机损失成本的基础上,构建了装配系统可靠性成本模型。该模型以带有中间缓冲区的二级装配系统为研究对象,以设备状态和缓冲库存量为自变量,以可靠性成本为目标函数。分析了装配系统的不同运行状态,利用模拟退火算法和模糊非线性混合整数目标规划对可靠性成本模型求解,制定装配系统最优维修方法。该方法降低了装配系统停机时间,减少了设备维修次数,可为生产线设计和维修计划的制定提供依据。最后,通过算例分析验证了模型的有效性和可行性。     

带缓冲区的基于时间延迟的可修设备联合优化

考虑到设备停机时间较长对企业经济效益的影响,在设备间设置缓冲区;同时考虑到设备单目标维修决策模型的不足,以及故障次数表达的精确程度对决策的影响,借用了时间延迟理论,建立了可修复设备的联合决策模型。为了满足设备的生产要求,以及最优化缓冲区生产系统的费用水平,将分别以平均单位时间的总停机时间、平均单位时间的总费用作为目标函数,来进行研究。通过时间延迟理论,分析了故障形成的过程,并表达出故障次数。借用更新报酬定理,来表达两目标函数。由离散迭代算法,求解得到：最优的检查周期和额定库存分别为25 d、1 195件时,总费用率在停机时间率为0.199时最小为22 739.95元。另外,进行了敏感性分析来验证最优解,最后由求解结果来指导生产线维修管理。     

基于寿命周期成本分析的产品延伸保修决策优化模型

随着用户对产品寿命周期成本的日益重视,延伸保修已成为生产商新的关注点。延伸保修对产品维修使用费用以及市场竞争力有很大影响,为得到产品延伸保修决策优化方案以降低寿命周期成本,在考虑预防性维修策略的基础上,分析了生产商延伸保修定价策略,构建出一种以用户在产品使用寿命期内单位时间总维修成本最小为目标的延伸保修决策优化模型,并提出了求解模型的网格搜索(grid search)算法。通过引入算例,借助Matlab仿真软件实现网格搜索算法,在保证生产商利益的基础上,有效的降低了产品单位时间总维修成本,延长了产品使用寿命周期长度,由此得到了用户最优延伸保修决策方案,验证了模型和算法的合理性和有效性。     

考虑产品合格率衰变的设备维修与生产决策北大核心CSSCI

研究了需求不确定条件下生产设备的维修计划与生产决策的联合优化问题。首先建立了k-out-of-n系统设备状态的多周期纯生过程模型,然后在产品需求随机、产品合格率随设备状态劣化而衰减的情况下,分析了企业的维修成本、启动成本、库存或缺货成本、生产成本、质量成本,得到了企业单位时间成本最低的决策模型,并给出了较为详细的求解方法,最后通过算例验证了本模型的鲁棒性和精度,分析了设备劣化强度与合格品率的衰减率对模型结果的影响。研究结果表明,本模型能够使制造商以较低的单位时间成本满足市场随机需求且鲁棒性良好,此外设备的劣化强度及合格品率的衰减率都会显著影响企业生产维修与生产决策,尤其是合格品率的衰减率,它会造成企业的生产浪费,大大提高了企业运行成本,因此企业应该以适当频率对设备进行更新换代。     

考虑产品合格率衰变的设备维修与生产决策

研究了需求不确定条件下生产设备的维修计划与生产决策的联合优化问题。首先建立了k-out-of-n系统设备状态的多周期纯生过程模型,然后在产品需求随机、产品合格率随设备状态劣化而衰减的情况下,分析了企业的维修成本、启动成本、库存或缺货成本、生产成本、质量成本,得到了企业单位时间成本最低的决策模型,并给出了较为详细的求解方法,最后通过算例验证了本模型的鲁棒性和精度,分析了设备劣化强度与合格品率的衰减率对模型结果的影响。研究结果表明,本模型能够使制造商以较低的单位时间成本满足市场随机需求且鲁棒性良好,此外设备的劣化强度及合格品率的衰减率都会显著影响企业生产维修与生产决策,尤其是合格品率的衰减率,它会造成企业的生产浪费,大大提高了企业运行成本,因此企业应该以适当频率对设备进行更新换代。     

基于故障状态演化的租赁设备定周期多维护策略研究

为同时保证设备承租方对租赁设备的可用度,以及优化设备出租方的设备维护成本,提出了基于故障状态的定周期检测的多维护方式策略。首先,对租赁设备进行定周期检测,基于设备故障率来选择相应的维护策略,采取役龄回退的方式描述采取不同的维护策略后设备状态的恢复情况。其次,综合考虑周期维护成本、小修成本、惩罚成本和租赁延迟成本,建立了以出租方成本最低为目标的多维护策略优化模型。通过数学建模和数理统计方法,利用MATLAB仿真进行算例分析,将其与定周期单一预防性维护策略进行对比,证明了对租赁设备进行定周期多策略维护,其维护效果较单一预防性维护有较大的提升。     

可用度及动态维修成本下的维修决策模型

为了制定一个更具操作性、符合生产实际的设备维修计划,采用现代设备维修管理理论,考虑了预防维修成本的动态性,构建出一种以预防更新周期内单位时间总维修成本最小为优化目标,以设备可用度为约束条件的预防维修决策模型。通过引入算例,运用枚举法,借助Matlab仿真软件来验证模型的合理性,同时证明了企业可采用该种决策模型来实现其维修成本的最小化。     

单机调度与非完美视情维修的联合决策与优化

在生产加工过程中,考虑维修计划和生产调度的相互依赖作用,提出了作业调度和非完美预防性视情维修的联合策略。针对状态可检测的可修单设备生产系统,以作业调度序列和视情预防性维修阈值为决策变量,最小总加权期望完成时间为优化目标,建立了联合决策模型。对相应的概率密度函数进行推导,并用数值方法进行求解。通过数值分析,验证联合决策相对于独立决策的优势,并进行参数的灵敏度分析,表明模型的有效性。     

带缓冲多阶段系统的生产批量与维护计划集成优化

以最小化生产与维护总成本为目标,通过引入役龄递减因子与失效率递增因子对设备故障率演化进行建模,综合考虑完美维护、非完美维护和故障维修,建立了在带缓冲多阶段的生产系统环境下,基于加工失效假设的生产与维护集成计划模型,并设计基于时间分解的模拟退火算法求解该问题。最后,算例分析验证了模型的有效性。     

含关键部件复杂系统的预防性维修策略优化模型

区别于串联、并联系统,实际企业中存在含关键部件的复杂系统。针对此类系统,只有当系统中关键部件发生故障时,系统才发生故障;而非关键部件故障降低产品合格率。由此,提出定期检测的预防性维修策略,考虑了两种相互独立的更新情况(预防性维修更新和故障更新),并基于延迟时间理论和更新报酬理论建立预防性维修策略优化模型,通过最大化单位时间内的期望利润确定最优的预防性维修周期。最后,在算例分析中给出模型求解流程并对其验证,得到最优的预防性维修周期。     

考虑次品率限制的生产计划与视情维修联合优化策略

为解决生产计划与维修独立决策的不足,设计了生产计划与设备视情维修的联合优化策略。该策略中,考虑到产品质量水平会间接反馈出系统所处的状态,在对设备进行视情维修活动的前提下,结合生产过程中次品率检测结果,设定了6种不同情形对应的维修活动。根据所设计的联合优化策略,以生产批量大小、次品率阈值以及预防性维修阈值三者为决策变量,运用更新报酬定理构建了联合优化模型,并用遗传算法对其进行求解,从而验证该模型的可行性和有效性。     

具有多种约束的两工作等级综合维修策略

为了制定设备多工作等级维修计划,提出了一种综合维修策略。采用综合维修策略,基于维修效果模型和损伤累积理论,在多种约束条件下,建立了两工作等级设备全寿命周期收益模型。引入数字算例,验证了该策略可以实现设备全寿命周期收益的最大化。     

基于剩余寿命预测的维修与备件订购联合策略优化

利用设备健康状态信息预测剩余使用寿命,并进行维修和备件订购决策以达到降低设备检修成本和备件成本的目的。针对单部件系统提出基于剩余寿命预测的维修与备件订购联合策略,其中维修决策遵循控制限原则,即根据系统退化量判断是预防性更换还是故障更换,同时基于历史退化信息预测系统剩余寿命,引入订货阈值判断是否订货。通过分析更换时刻备件状态确定所有可能更新事件,推导各事件发生概率进而计算各事件更新成本和更新长度,采用更新报酬理论构建最小化单位时间内期望费用的联合策略模型,设计离散事件仿真算法求解模型。最后,通过实例验证模型和算法,得到最小的单位时间内期望费用14.656 3,最优预防性更换阈值8,最优订货阈值1 000。     

资金约束下的双物料库存决策优化

通过构建库存优化模型,提出一个基于供应商资金短缺前提下采购两种原材料的最优采购策略。首先利用库存水平和初始资金联合决策求解模型,得到在某一特定库存水平之内只需采购易腐原材料,在该库存水平之外需采购两种原材料的采购策略,且两种情况均考虑资金约束情形。然后在拓展中将单周期库存融资决策延伸到多周期动态库存决策。最后运用控制变量法解决决策过程中涉及到的各种成本参数和采购策略的关系。通过算例验证模型和结论的合理性。     

考虑租赁延迟的设备预防维护策略优化研究

根据租赁设备的维护实际情况,给出了租赁延迟的定义,提出一种更接近设备运行真实情况的周期预防维护策略模型。该策略综合考虑设备的休眠期、预防维护和小修等因素对维护费用的影响,从出租方角度出发,建立以维护总费用最小化为目标的周期预防维护模型,并给出模型取得最优策略的相关理论证明和最优值的求解算法。最后是算例分析,研究表明,该策略符合租赁设备维护的实际情况,可为租赁企业提供有效的设备维护解决方案。     

基于机会维修策略的预防性维修优化模型研究

为了利用系统内故障部件维修的机会,考虑部件之间在维修方面存在的相关性情况,提出了将机会维修信息融入系统预防性维修的优化模型．该模型在比较按机会预防性维修和按计划预防性维修期望效益的基础上,以系统内故障时机为优化变量、部件维修费用率最小化为目标进行系统预防性维修优化,使确定部件在不同的故障来源时机可提前预防性维修的阈值．最后通过算例,表明不同故障的机会维修阈值对部件预防性维修效果的影响差异,为系统预防性维修决策提供有力的支持．     

多产品生产计划与设备维修整合优化模型

将有限长度的生产计划期,合理地分成若干个等时间长度的时段。基于给定的各时段每种产品的需求量以及延迟时间理论,建立数学规划模型,同时优化设备维修和生产计划问题,即确定生产计划期内对设备进行预防性维修的最优时间间隔以及各种产品在每一个时段的最优生产批量大小,使得生产计划期内的产品生产费用、库存费用、延迟交货费用、设备调整费用以及设备维修费用的总和达到最小。并运用数值案例对所建立的模型进行了计算分析。     

一种玻壳研磨设备预防性维护周期的决策方法

针对传统的基于固定时间周期的玻壳研磨设备的预防性维护策略难以有效满足设备玻壳生产线优化的特点。本文研究了一种基于神经网络模型的玻壳研磨设备预防性维护周期动态决策方法。基于本企业运行数据验证表明,该方法对玻壳研磨设备的预防性维护周期进行动态决策是可行的,对降低玻壳研磨设备的预防性维护成本,提高研磨设备的利用率等具有重要作用。