Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Development of a hybrid predictive maintenance model — Opracowanie hybrydowego modelu predykcyjnego utrzymania ruchu / Jakub WIERCIOCH // Journal of KONBiN ; ISSN 1895-8281. — 2023 — vol. 53 iss. 2, s. 141–157. — Bibliogr. s. 153–157, Abstr., Streszcz.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 147865 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2023-07-25 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.5604/01.3001.0053.7130 |
| Rok publikacji | 2023 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Journal of KONBiN |
Abstract
Progress in the field of technology and science enables the digitalization of manufacturing processes in the era of Industry 4.0. For this purpose, it uses tools which are referred to as the technological pillars of Industry 4.0. Simultaneously with the changes in the field of manufacturing, the interdisciplinary cooperation between production and machine maintenance planning is developing. Different types of predictive maintenance models are being developed in order to ensure the good condition of the machines, optimize maintenance costs and minimize machine downtime. The article presents the existing types of predictive maintenance and selected methods of machine diagnostics that can be used to analyze machines operating parameters. A hybrid model of predictive maintenance was developed and described. The proposed model is based on diagnostic data, historical data on failures and mathematical models. The use of complementary types of predictive maintenance in the hybrid model of predictive maintenance is particularly important in the case of high-performance production lines, where high quality of products and timeliness of orders are crucial.
Streszczenie
Postęp w dziedzinie techniki i nauki umożliwia digitalizację procesów wytwórczych w erze Przemysłu 4.0. Wykorzystuje w tym celu narzędzia, które określane są jako filary technologiczne Przemysłu 4.0. Równocześnie ze zmianami w dziedzinie produkcji rozwija się interdyscyplinarna współpraca między produkcją a planowaniem obsługi maszyn. W celu utrzymania maszyn w należytej kondycji oraz optymalizacji kosztów obsługi i czasów przestojów, rozwijają się różne typy predykcyjnych modeli obsługi. W artykule przedstawione zostały istniejące typy predykcyjnej obsługi oraz wybrane metody diagnostyki maszyn, które mogą zostać wykorzystane do badania parametrów pracy maszyn. Opracowany oraz opisany został hybrydowy model predykcyjnej obsługi, wykorzystujący dane diagnostyczne, dane historyczne dotyczące awarii oraz modele matematyczne. Wykorzystanie w hybrydowym modelu predykcyjnej obsługi uzupełniających się typów predykcyjnej obsługi jest szczególnie istotne w przypadku wysokowydajnych linii produkcyjnych, gdzie kluczowe są wysoka jakość wyrobów oraz terminowość wykonywanych zleceń.