PROBLEMS OF DECISION SUPPORT IN MAINTENANCE SYSTEMS


Abstract

The paper proposes problems with development of a model of adaptive algorithm for maintenance decision support system which – depending on the changing parameters of residual processes – selects an adequate mathematical model based on predictive and informative criteria. The proposed model additionally contains a maintenance decision-related part which – based on the information about actions taken by maintenance services – generates a constrained optimal time interval for performing the necessary maintenance work.


Keywords

predictive models; predictive maintenance; equipment failure; fault diagnosis

Batko W.: Metody syntezy diagnoz predykcyjnych w diagnostyce technicznej. Rozprawa habilitacyjna, AGH, Kraków 1984.

Cempel Cz.: Diagnostyka wibroakustyczna maszyn. PWN, Warszawa 1989.

Fidali M.: Ultradźwięki w diagnostyce i eksploatacji łożysk tocznych. „Utrzymanie Ruchu” 1/2015, 56–61.

Grudziński J.: Koncepcja "e-maintenance" w systemie utrzymania ruchu maszyn i pojazdów rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 4/2012, 205–2013, [DOI: 10.14654].

Hetmańczyk M.: Predykcyjne utrzymanie ruchu. Inżynieria&Utrzymanie Ruchu 1/2015, 60–64.

Kaźmierczak J.: Zastosowanie liniowych modeli procesów losowych do prognozowania w diagnostyce maszyn. Rozprawa habilitacyjna. Politechnika Śląska, Gliwice 1989.

Legutko S.: Eksploatacja maszyn. Poznań. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań 2007.

Legutko S.: Podstawy eksploatacji maszyn i urządzeń. Podręcznik. WSiP, Warszawa 2008.

Legutko S.: Trendy rozwoju utrzymania ruchu urządzeń i maszyn. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2/2009, 8–16, [DOI: 10.17531].

Lipski J.: Diagnostyka procesów wytwarzania. Politechnika Lubelska, Lublin 2013.

Lucifredi A., Mazzieri C., Rossi M.: Application of multiregressive linear models, dynamic kriging models and neural network models to predictive maintenance of hydroelectric power systems. Mechanical Systems and Signal Processing 14(3)/2000, 471–494.

Piersiala S., Trzcieliński S.: Systemy utrzymania ruchu [w:] Koncepcje zarządzania systemami wytwórczymi, red. M. Fertsch, S. Trzcieliński, Instytut Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska, Poznań 2005.

Słowiński B.: Wprowadzenie do nauki o technice. Politechnika Koszalińska, Koszalin 2007.

Sobczyk M.: Prognozowanie. Teoria, przykłady, zadania. Placet, Warszawa 2008.

Sobieski W.: Stanowisko laboratoryjne do badania zjawiska kawitacji metodą wibroakustyczną. Diagnostyka 32/2004, 37–42.

Tabaszewski M.: Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2010.

Tabaszewski M.; Wielosymptomowa, prognoza stanu i czasu do awarii z wykorzystaniem sieci neuronowych. Diagnostyka 2 (42)/2007, 43–48.

Walczak M.: System utrzymania ruchu czynnikiem przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstwa, [w:] Mikuła B. (red.): Historia i perspektywy nauk o zarządzaniu. Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków 2012.

Wróblewski S., Bytnar A., Juszkiewicz P.: Predykcja czasu życia turbogeneratora na podstawie obserwacji trendu zmian poziomu wibracji. Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały, Poznań 23/2012, 268–273.


Published : 2016-12-22


Kosicka, E., Mazurkiewicz, D., & Gola, A. (2016). PROBLEMS OF DECISION SUPPORT IN MAINTENANCE SYSTEMS. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 6(4), 49-52. https://doi.org/10.5604/01.3001.0009.5189

Ewelina Kosicka  e.kosicka@pollub.pl
Politechnika Lubelska, Wydział Mechaniczny, Katedra Podstaw Inżynierii Produkcji  Poland
Dariusz Mazurkiewicz 
Politechnika Lubelska, Wydział Mechaniczny, Katedra Podstaw Inżynierii Produkcji  Poland
Arkadiusz Gola 
Politechnika Lubelska, Wydział Zarządzania, Katedra Organizacji Przedsiębiorstwa  Poland