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基于多個系統(tǒng)因素控制圖的預(yù)防維修決策模型研究*

2019-03-01 09:37:22趙永強
關(guān)鍵詞:損失狀態(tài)單位

白 樺,趙永強

(1.中國飛行試驗研究院,西安 710089;2.西安郵電大學(xué) 現(xiàn)代郵政學(xué)院,西安 710061)

0 引言

制造企業(yè)需要考慮其資源的規(guī)劃與使用效益,從制造過程的角度提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、縮短生產(chǎn)周期、提高生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性及可靠性,這對實現(xiàn)制造業(yè)智能化、降低運營成本、增強企業(yè)產(chǎn)品競爭力有著重要支撐作用。智能制造是集成設(shè)備、技術(shù)及信息為一體的先進制造系統(tǒng),對設(shè)備可靠性要求很高。設(shè)備維修支出已成為制造系統(tǒng)最大的單項支出費用,占到企業(yè)制造成本的15%~40%左右,如果能在過程控制的環(huán)節(jié)選擇適當(dāng)時機對設(shè)備開展預(yù)防維修活動,就能夠在降低設(shè)備失效率的同時提高整體產(chǎn)品的質(zhì)量水平,有效的降低總成本。因此,制造系統(tǒng)的質(zhì)量控制需要考慮維修管理,這對提高產(chǎn)品質(zhì)量、保障生產(chǎn)穩(wěn)定、降低運營成本有重要的支撐作用。

1 模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)

有較多學(xué)者研究了控制圖在設(shè)備預(yù)防維修決策方面的應(yīng)用。國內(nèi)方面,周廣文等[1]分析了數(shù)控機床主軸變形數(shù)據(jù)特征,構(gòu)建了基于均值極差控制圖機床主軸預(yù)防控制模型,根據(jù)實時數(shù)據(jù)判斷主軸是否存在故障,提高了機床的可靠性。李愛民等[2]以離合器的拉桿的維修數(shù)據(jù)建立了均值-極差控制圖,結(jié)果顯示控制圖可以有效控制設(shè)備的維修過程。周源泉等[3]以可靠性為目標(biāo),構(gòu)建了設(shè)備平均故障間隔期的控制圖模型,它能評估出系統(tǒng)在使用中的可靠性,并能通過信息反饋控制產(chǎn)品在生產(chǎn)中的可靠性。趙永強[4]假設(shè)零備件的失效率服從指數(shù)分布,在參數(shù)已知的條件下構(gòu)建出零備件的計數(shù)型控制圖模型,控制圖可對設(shè)備零備件的失效頻次進行有效預(yù)防控制。國外方面,Yerel 等[5]開發(fā)了一個基于統(tǒng)計過程控制的預(yù)防維修決策模型,實際維修記錄顯示可以將其服務(wù)產(chǎn)出降低至少5%~10%。Zhao[6]假定設(shè)備失效密度函數(shù)服從威布爾分布,在設(shè)備失效密度函數(shù)服從威布爾分布的條件下構(gòu)造R圖,并給出一個例子來驗證模型的有效性。Alsyouf 等[7]以卡車?yán)鋮s系統(tǒng)為研究對象,設(shè)計了一個基于統(tǒng)計過程控制圖的可修復(fù)系統(tǒng)故障時間監(jiān)測模型,發(fā)現(xiàn)監(jiān)測故障時間有助于發(fā)現(xiàn)和降低系統(tǒng)可靠性的惡化。

從文獻綜述可知,研究預(yù)防維修和控制圖整合時都需要構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,最終使單位時間的損失成本最低,對設(shè)備的預(yù)防維修均考慮在過程失控后進行維修,此時的設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)較嚴(yán)重的問題,會使維修難度增加,也會導(dǎo)致生產(chǎn)出的產(chǎn)品質(zhì)量水平下降。因此,需要考慮在控制圖中設(shè)定警戒區(qū)域,當(dāng)控制圖點落入此區(qū)域時,就對設(shè)備進行預(yù)防維修,這樣就能夠保證設(shè)備依然處于正常狀態(tài)時就進行預(yù)防維修,進而保證生產(chǎn)的有效性和可靠性。

2 模型構(gòu)建

2.1 模型假設(shè)

基本假設(shè)如下:

(1)X服從正態(tài)分布;

(2)多個系統(tǒng)因素會導(dǎo)致生產(chǎn)過程造成均值產(chǎn)生m次的偏移,偏移量為δmσ(m=1,2,3,...);

(3)導(dǎo)致過程異常的各系統(tǒng)因素間是相互獨立的;

(4)過程在任何時候都終始處于一種或兩種狀態(tài),在控制界限內(nèi)或在界限外,在初始期處于受控狀態(tài);

(5)過程控制的抽樣樣本量為隨機,抽樣間隔期為h小時;

(6)由于預(yù)防維修無法將生產(chǎn)過程由異常狀態(tài)恢復(fù)到受控狀態(tài),因此假設(shè)預(yù)防維修的成本小于生產(chǎn)過程異常后修復(fù)的成本;

(7)假設(shè)生產(chǎn)過程為連續(xù)性生產(chǎn),即控制圖監(jiān)測到系統(tǒng)因素并開始尋找與修復(fù)生產(chǎn)過程時,生產(chǎn)不停止;

(8)當(dāng)產(chǎn)品特性超過控制邊界的2/3時,對設(shè)備進行預(yù)防維修;模型的最終目標(biāo)是在一個周期內(nèi)運行周期最長,損失最小。

2.2 模型的構(gòu)建

(1)模型的控制周期時間分析

(1)

Pw=Φ(w)-Φ(-w),Pr=2[Φ(k)-Φ(w)]

(2)

令h0為受控狀態(tài)下每次抽樣的期望間隔時間,即抽樣時間間隔與預(yù)防維修時間的期望值之和,h為抽樣時間間隔,Z為預(yù)防維修執(zhí)行時間。則有:

h0=h×Pw+(h+Z)×Pr

(3)

由于生產(chǎn)過程發(fā)生異常的概率服從指數(shù)分布,因此生產(chǎn)過程在受控狀態(tài)下的發(fā)生概率,即尚未發(fā)生異常的概率將隨時間而遞減,由上述每次抽樣間之期望間隔時間來看,則其每次抽樣間隔過后生產(chǎn)過程的發(fā)生概率分別為e-λh0,e-2λh0,e-3λh0,……,因此生產(chǎn)過程在受控狀態(tài)到異常發(fā)生后首次抽樣之前所經(jīng)過的時間為受控狀態(tài)的每次抽樣間的期望間隔時間與每次抽樣間隔過后生產(chǎn)過程發(fā)生概率的乘積總和,則有下式:

T0=h0e-λh0+h0e-2λh0+h0e-3λh0+…

(4)

(5)

w為警戒界限系數(shù),k為控制界限系數(shù),則有:

(6)

Pm,j,i=

(7)

(8)

在第三種情況時,(j+i)≥n且i≥n,Pm,j,i與j或i無關(guān);此時Pm,j,i=Pm,j,n=Pm且Qm,j,i=1-Pm=Qm。在以上三種情況下,當(dāng)j≥n時,Pm,j,i=Pm,n-1,i。當(dāng)?shù)趍次異常發(fā)生在(s,s+1)間時,樣本量的期望為:

Em,s=Pm,s,1+2Qm,s,1Pm,s,2+3Qm,s,1Qm,s,2Pm,3+…

(9)

第m次異常發(fā)生后的平均運行時間ARLm為:

(10)

(11)

整個過程最后異常發(fā)生后至控制圖監(jiān)測出異常的時間為T1:

(12)

在一個周期內(nèi)第m異常發(fā)生的平均時間為τm:

(13)

令e為單位產(chǎn)品的抽樣與檢驗時間,Dm為第m異常發(fā)生后過程的修復(fù)時間??偟闹芷跒镋(T):

(14)

(2)模式分析

一個周期內(nèi)的過程期望的損失成本的構(gòu)成包括:

1)如果Am因素發(fā)生,假定Um為第m異常狀態(tài)下的單位時間損失成本,那么對于差的質(zhì)量期望損失可以用下式表示:

(15)

2)Wm為第m異常發(fā)生后尋找異常來源與修復(fù)過程的成本,如果Am因素發(fā)生,需要花費成本W(wǎng)m去找出并修復(fù)這個系統(tǒng)因素,所以,找出并將失控過程狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)槭芸貭顟B(tài)的損失成本為:

(16)

3)Cpm為每次預(yù)防維修活動的平均成本,預(yù)防維修成本可以表示為:

(17)

4)令α為過程處于受控狀態(tài)時單一因素落于控制界限以外的發(fā)生概率,在一個周期內(nèi)假警報次數(shù)的期望值NFA與α及受控狀態(tài)內(nèi)取出的樣本量的期望值相關(guān),NFA可用下式表示:

(18)

這里α=2[Φ(-k)],當(dāng)過程處于受控狀態(tài)時每次假警報的平均成本為V,因此,每個周期內(nèi)發(fā)現(xiàn)假警報的期望成本為:

C4=NFA·V

(19)

5)令fc為處理樣本容量無關(guān)的單個樣本成本,vc為抽樣、監(jiān)測、分析及描點單個樣本的變動成本,每個樣本都會在控制圖上描點,所以,單位時間維護控制圖的成本為:

(20)

在一個平均周期過程的單位時間損失成本則可以表示為:

E(TC)=(C1+C2+C3+C4)/E(T)+C5

(21)

對模型分析的目的在于找出參數(shù)n、h、k,使整個單位時間損失成本最小。由于E(TC)是一個非常復(fù)雜的、關(guān)于決策變量n、h、k的函數(shù),這些參數(shù)的初始數(shù)值通過指定的方式來獲得整個單位時間的損失成本,通??梢岳肕atlab軟件進行分析。

3 算例分析

表1 相關(guān)參數(shù)分析

通過計算可知,最優(yōu)的控制圖參數(shù)n=2、h=0.5523、k=2.8543,此時單位時間的損失成本為399.41,此時的成本最低。令r=1、Z=1、Cpm=0,意味著控制圖模型并不考慮設(shè)備的預(yù)防維修,保持n=2、h=0.5523、k=2.8543不變,發(fā)現(xiàn)單位時間的損失成本為459.33,說明控制圖模型考慮預(yù)防維修能使控制圖單位時間的損失成本下降。由此可知,利用控制圖模型進行預(yù)防維修決策對降點總成本是有用的。

4 結(jié)論

以均值控制圖經(jīng)濟性模型為基礎(chǔ),假設(shè)會有多個系統(tǒng)因素影響控制圖的過程質(zhì)量,在控制圖變量中增加預(yù)防維修的成本及時間,以單位時間損失函數(shù)為目標(biāo)函數(shù),假設(shè)樣本落于控制圖警戒區(qū)域時就執(zhí)行預(yù)防維修決策,構(gòu)建了基于多重系統(tǒng)因素均值控制圖的預(yù)防維修決策模型。利用軟件對構(gòu)建模型進行了參數(shù)分析,發(fā)現(xiàn)隨著Am次數(shù)的增多,Um值增加而Wm及Dm值在下降。算出控制圖單位時間損失成本最小時的控制圖參數(shù)值參數(shù)n、h、k,在這些參數(shù)不變的情況下假設(shè)控制圖不考慮設(shè)備預(yù)防維修,發(fā)現(xiàn)此時的單位時間損失成本會增加,說明在控制圖警戒區(qū)域出現(xiàn)報警就執(zhí)行預(yù)防維修能夠降低總成本。由此可見,利用控制圖來進行設(shè)備預(yù)防維修決策是可行的。

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