Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "logistic support" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Analiza systemu transportowego z wykorzystaniem sieci Petriego
Analysis of transportation system with the use of Petri nets
Autorzy:
Kowalski, M.
Magott, J.
Nowakowski, T.
Werbińska-Wojciechowska, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300966.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
system wsparcia logistycznego
system transportowy
sieci Petriego
proces symulacji
logistic support system
transportation system
procurement process
Petri nets
simulation process
Opis:
W pracy poruszono problem analizy funkcjonowania systemu transportu miejskiego. Badanie niezawodności tego typu złożonych systemów powinno dodatkowo uwzględnić szereg zagadnień. Jednym z nich jest zawodność elementów wsparcia logistycznego, zdefiniowana jako możliwość pojawienia się braku elementów wymiennych w zapasie, w chwili i miejscu gdy wystąpi na nie zapotrzebowanie. Taka sytuacja może doprowadzić do pogorszenia się charakterystyk eksploatacyjnych systemu wspieranego. Dlatego też oba systemy, wspierany i wspierający, powinny być wspólnie modelowane. Jednakże, uwzględnienie wszystkich parametrów strukturalnych systemów (np. rezerwowanie, zdolność operacyjna systemu obsługi) oraz zmiennych losowych (np. poziom zapasów części wymiennych, parametry polityki obsługiwania, rezerwa czasowa) w jednym modelu jest zadaniem trudnym z matematycznego punktu widzenia. Dlatego też, w artykule zastosowano model sieci Petriego oraz procesy symulacji Monte Carlo. Ponadto, w artykule przedstawiono porównanie wyników teoretycznych oraz uzyskanych z procesu funkcjonowania rzeczywistego systemu komunikacji miejskiej.
The paper considers problem of city transportation system performance. Reliability analysis of such a complex system is complicated by several factors. One of them is the possibility of logistic support elements unreliability defined as unavailability of spare elements when desired, what in result may lead to decrease of performance of the system being supported. Thus, both systems must be considered in a single model. However, the simultaneous setting of all structural parameters (e.g. redundancy, repair shop capacity) and control variables (e.g. spare part inventory levels, maintenance policy parameters, time resource) is mathematically a hard problem. This paper investigates Petri net model of the system with the use of Monte Carlo simulation as a solution technique. Comparison of the simulation results with characteristics of real-life system is given.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 1; 48-62
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Principle Component Analysis and logistic regression to support Six Sigma implementation in maintenance
Autorzy:
Antosz, Katarzyna
Jasiulewicz-Kaczmarek, Małgorzata
Machado, Jose
Relich, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28328274.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
maintenance management
Six Sigma generation
DMAIC
PCA
logistic regression
Opis:
Improving the efficiency of maintenance processes is one of the goals of companies. Improvement activities in this area require not only an appropriate maintenance strategy but also the use of a new approach to increase the efficiency of the process. This article focuses on using Six Sigma (SS) to improve maintenance processes. As an introduction, the generations of SS development are identified, and traditional and advanced analytical tools that can be useful in SS projects are reviewed. As part of the research, an example of the implementation of the SS project in the maintenance process using the DMAIC and selected advanced analytical methods, such as PCA and logistic regression, was presented. The PCA results showed that it was enough to have seven main components to keep about 84% of the information on variability. In developed logistic regression explained the impact of the individual factors affecting the availability of the machines. The identified factors and their interactions made it possible to define maintenance activities requiring improvements
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 4; art. no. 174603
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies