Informacja

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

Wyszukujesz frazę "failure diagnosis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Model adaptacyjnego algorytmu wspomagania decyzji w systemie utrzymania ruchu
A model of adaptive algorithm for maintenance decision support system
Autorzy:
Kosicka, E.
Mazurkiewicz, D.
Gola, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/339925.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
predykcyjne utrzymanie ruchu
modele predykcyjne
awarie sprzętu
diagnozowanie usterek
predictive maintenance
predictive models
equipment failure
fault diagnosis
Opis:
Currently used predictive maintenance systems predict future events by monitoring residual processes using the enforced predictive model. Despite the benefits resulting from their implementation in companies (e.g. savings resulting from preventing failure), it is necessary to draw attention to the fact that such models lack flexibility in adapting to the dynamically changing values of observation vectors due to real-time readout which can provide more accurate predictions. The paper proposes 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 in-formative criteria. Moreover, to produce more accurate predictions this model uses additional input data for prediction including values of residual processes as well as technical or quality-related aspects due to the extended range of observed factors that affect failure occurrence. 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.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2016, 19, 4; 29-35
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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