面向港口复杂装卸系统的动态机会维护策略

针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案.     

考虑双供应商的维护和备件订购联合决策优化

为优化双供应商情形下的设备维护和备件订购联合决策,以多零件并行制造系统为对象,采用泊松过程刻画零件的随机退化,基于马尔科夫决策过程对零件替换和备件订购联合决策进行建模,基于设备状态信息和库存状态信息建立系统状态的转移概率,以最小化系统平均总成本为目标,通过值迭代算法求取最优的设备维护和备件订购联合决策.在此基础上为提高计算效率,缩短求解时间,基于序列优化的方法设计启发式策略,通过双零件系统分析了最优策略和启发式策略的决策差异.敏感性分析结果显示,相比最优策略,启发式策略可以在成本增加率不超过5%时减少计算时间.     

基于失效率调整因子的多目标动态预防性维护决策建模

针对静态维护策略中事先确定固定维护周期以及当前维护决策多为单一目标决策的不足,引入整合失效率调整因子的修复非新模型,采用动态预防性维护决策,更符合随役龄增加而使设备的预防性维护周期递减的实际情况.在此基础上,整合优化维修成本率和设备可用度,建立一种动态预防性维护的多目标决策模型.数值实例结果表明,利用多目标动态预防性维护决策模型,可求出基于维修成本率最小和设备可用度最大的各维护周期最优预防性维护时间间隔.     

基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化建模

以健康指数逐渐衰退的单机生产设备为研究对象,引入役龄递减因子和故障率递增因子,建立了设备的修复非新模型.在此基础上,综合考虑维护方案与生产调度间的相互作用与决策实际,在预防性维护建模中拓展分析作业延误平均成本率,在生产调度中提出最小作业中断成本目标,并结合最小最大期望延迟时间、最小总期望延迟时间,以实现多目标全局决策优化.通过实例分析,结果表明,建立的基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化模型可有效地规划出统筹维护周期与生产排程的综合优化方案.     

面向租赁服务网络广域运维的3层机会维护调度策略

针对当前设备供应商提供全球维护服务中存在的租赁服务网络的广域运维问题,提出设备层、系统层、网络层动态交互的3层机会维护调度策略.根据各台设备的独立健康演化趋势,实时地规划设备层的预知维护时间间隔;基于贯序的设备层输出,在系统层进行优化调度并输出成组维护方案;基于各租赁产线的维护需求,在网络层解决租赁服务需求和维护资源约束之间的供需矛盾问题.根据调度特点建立数学优化模型,动态地更新决策向量和状态向量,并由此提出3层机会维护调度策略,得出层次递进的交互求解算法.通过算例分析,验证所提出的调度策略在广域运维领域的可行性和有效性.     

面向串并联生产系统机会维护的产能平衡导向租赁利润优化策略

针对服务型制造模式和维护外包服务,面向租赁生产系统的串并联复杂结构和多工序产能需求,提出以产能平衡为前提的租赁利润最大化机会维护策略.以租赁生产系统的串并联结构为研究重点,在维护决策建模中考虑整个系统的产能平衡;构建多类型设备健康演化趋势函数,规划成本率最小化的贯序预知维护计划;在工序层和系统层,以单设备预定的维护时点为组合维护契机,优化机会维护方案;建立以产能平衡为导向的租赁利润优化策略,改进租赁利润结余算法,以实时生成机会维护方案,在保证产能平衡的同时实现租赁利润最大化.通过对比租赁合同期内的全局性维护方案,验证了该策略在服务外包决策中具有显著的经济优势.     

考虑动态性能退化的生产系统预防维护和缓存配置策略

以带缓存双机系统为研究对象,结合随机波动的加工能力指标与可靠度,动态描述设备的综合性能退化程度,并进一步研究了维护规划与缓存配置的联合优化方法.针对带缓存双机系统的生产形式和运行特征,分阶段进行缓存动态建模,基于全局构建了系统的缓存和缺货成本模型,以总平均运行成本最低为目标,对系统的预防维护和缓存配置进行联合决策.通过案例分析获得最佳维护策略,论证了合理配置缓存对降低长期成本具有显著作用.     

k-out-of-n系统机会维护与库存控制多层级优化策略

面向服务型制造的复杂系统维护外包决策需求，针对k-out-of-n:G系统中冗余设备干涉、停机惩罚高昂和备件库存限制的挑战，提出了机会维护与库存控制多层级优化策略(OMICP).在设备层，构建各独立设备衰退模型，通过最小化维护成本率，贯序输出各设备预防维护周期；在系统层，以各设备维护时点为契机，综合考虑库存水平、关停数量和冗余干涉，制定动态组合机会维护策略；在联合层，基于机会维护决策反馈，建模分析备件订购利润结余，制定实时更新库存控制策略.通过服务商承担外包维护下的多层级交互决策，整合复杂系统维护与库存控制耦合关系，优化维护外包服务总成本.算例分析证明，所提OMICP具有复杂决策可行性和成本优化有效性.