Informacja

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

Wyszukujesz frazę "maintenance scheduling" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-11 z 11
Tytuł:
Nowe podejście do harmonogramowania czynności obsługowych systemów elektroenergetycznych wykorzystujące algorytm genetyczny oraz symulację Monte-Carlo
A new approach for maintenance scheduling of power systems, using a genetic algorithm and Monte-Carlo simulation
Autorzy:
Manbachi, M.
Mahdloo, F.
Haghifam, M. R.
Ataei, A.
Yoo, Ch. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300948.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
algorytm genetyczny
roczny rynek serwisowy
harmonogramowanie czynności obsługowych
symulacja Monte Carlo
niezawodność
genetic algorithm
annual maintenance market
maintenance scheduling
Monte Carlo simulation
reliability
Opis:
Celem pracy jest przedstawienie nowego, całościowego rozwiązania w zakresie harmonogramowania czynności obsługowych jednostek wytwórczych w warunkach deregulacji, przy założeniu rocznego niezależnego rynku. Rozwiązanie otrzymano poprzez wykorzystanie algorytmu genetycznego (GA) oraz symulacji Monte-Carlo (MCS). W warunkach deregulacji, każde przedsiębiorstwo wytwórcze (Generation Company, GENCO) dąży do optymalizacji zysków, podczas gdy niezależny operator systemowy (Independent System Operator, ISO) troszczy się o niezawodność. Na ogół, zderzenie tych dwóch punktów widzenia stwarza wiele problemów. Dlatego też proponujemy metodę harmonogramowania czynności obsługowych opartą na GA. Zgodnie z tą metodą, przedsiębiorstwa GENCO ustalają swoje strategie uczestnictwa w rocznym rynku usług serwisowych (Annual Maintenance Market, AMM) biorąc pod uwagę niepewności związane z obciążeniem, umowy paliwowe oraz zachowania innych przedsiębiorstw. Z drugiej strony, ISO zarządza AMM w oparciu o niezawodność i daje przedsiębiorstwom premie lub nakłada na nie kary bazując na własnej polityce poprzez MCS. Trafność i stosowalność zaproponowanej metody harmonogramowania czynności obsługowych jednostek wytwórczych oceniono analizując system testowy wyposażony w magistralę IEEE-118.
The aim of this study is to present a new comprehensive solution for maintenance scheduling of power generating units in deregulated environments by applying an annual independent market. The solution was obtained by using a Genetic Algorithm (GA) and a Monte-Carlo Simulation (MCS). In a deregulated environment, each Generation Company (GENCO) desires to optimize its payoffs, whereas an Independent System Operator (ISO) has its reliability solicitudes. In general, the two points of view create many problems. Therefore, we propose a method based on a GA for maintenance scheduling. In this method, GENCOs set their strategies to participate in an Annual Maintenance Market (AMM) by considering load uncertainties, fuel contracts and the behaviors of other companies. On the other hand, the ISO manages the AMM based on reliability and offers incentives/ penalties for companies relying on its policy through MCS. To evaluate the accuracy and applicability of our solution for maintenance scheduling of power generation units, an IEEE-118 bus test system was studied.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 4; 82-90
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ustalanie harmonogramu obsługi dla systemu wieloelementowego: podejście oparte na stochastycznych sieciach Petriego oraz algorytmie genetycznym
Maintenance scheduling for multi-unit system: a stochastic Petri-net and genetic algorithm based approach
Autorzy:
Zhang, T.
Cheng, Z.
Liu, Y. J.
Guo, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301668.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ustalanie harmonogramu obsługi
system wieloelementowy
sieć Petriego
algorytm genetyczny
minimalny przekrój niezdatności
maintenance scheduling
multi-unit system
Petri net
genetic algorithm
deterioration
minimal cut set
Opis:
Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.
Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 256-264
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integrated maintenance decision making platform for offshore wind farm with optimal vessel fleet size support system
Autorzy:
Szpytko, J.
Salgado, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117292.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
offshore wind farms
Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Expected Energy not Supply (EENS)
optimal vessel fleet size support system
decision making platform
Operation and Maintenance (O&M)
Predictive-Preventide Maintenance Scheduling (PPMS)
Load Duration Curve (LDC)
Opis:
The paper presents a model to coordinate the predictive-preventive maintenance process of Offshore Wind Farm (OWF) with optimal Vessel Fleet (VF) size support system. The model is presented as a bi-level problem. On the first level, the model coordinates the predictive-preventive maintenance of the OWF and the distributed Power System minimizing the risk of Expected Energy not Supply (EENS). The risk is estimated with a sequential Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation model. On the second level the model determining the optimal fleet size of vessels to support maintenance activities at OWF.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 4; 823-830
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A numerical example of total production maintenance and robust scheduling application for a production system efficiency increasing
Autorzy:
Paprocka, I.
Urbanek, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/99603.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
Total Productive Maintenance
robust scheduling
modeling
simulation
Opis:
In the paper, the proposition of application of two methodologies: the predictive scheduling and Total Productive Maintenance - TPM to increase efficiency of a production system is presented. In this paper, an example of problem of predicting a time of a bottle neck failure is presented. Using the Statistica program, histograms that show the graphical relationship of a number of observations and failure-free times of the bottle neck for historical periods are created. The fitting of the histograms to the theoretical distributions: normal, exponential, gamma and Weibull using appropriate tests (for example the Kolmogorov-Smirnov test for normal distribution) is researched. After finding distribution and setting parameters for historical periods, for the next scheduling horizon values of parameters are extrapolated using the regression method in the Statistica program. For the bottle neck various reliability characteristics are computed. Having the Mean Time To Failure (MTTF) and Mean Time of Repair (MTTR) of the bottle neck, robust schedule is generated. At the time of the predicted failure, preventive actions and technical survey of the machine are scheduled. The production system is modeled in the simulation program - Enterprise Dynamics 8.1.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2012, 12, 3; 62-79
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing plants maintenance cost using strategic switching approach
Autorzy:
Kareem, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/409124.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
maintenance
strategy
optimality
scheduling
deterioration
switching
plant
Opis:
Inadequate supply of public electricity in Nigeria has affected the productivity of many manufacturing industries. Electric generating plant is being used as a standby supplement to public electricity at outage hours. The high cost of running and maintenance of this generating plant has adversely affected the sustainability of the industry. A maintenance strategic switching approach was developed to minimize the cost of running the electric generating plant in the industries. Maintenance strategic switching and cost control parameters are preventive, repair/corrective and replacement. The maintenance cycle for each of the components served as tool for the determination of cumulative sum of maintenance cost from which the minimum cost schedule was selected. Data collected on power machinery from a water generating company was used to test the model. The least probability of failure (non-progressive deterioration) for components was recommended for adoption. There was a significant saving in maintenance cost of components under the non-progressive deterioration. In the 750 schedule, while the cost of maintenance with progressive deterioration was N149, 677, that of non-progressive, least failure probability was N75, 960.35 with savings of 49.25% over the former. Therefore, most economic schedule was 750 cycles. This scheme predicted for the organization the optimal maintenance strategy to utilize.
Źródło:
Research in Logistics & Production; 2013, 3, 3; 193-212
2083-4942
2083-4950
Pojawia się w:
Research in Logistics & Production
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Total production maintenance and robust scheduling for a production system efficiency increasing
Autorzy:
Paprocka, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/99766.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
Total Productive Maintenance
robust scheduling
modeling
simulation
Opis:
In the paper, the proposition of application of two methodologies: the predictive scheduling and Total Productive Maintenance – TPM to increase efficiency of a production system is presented. To assess wastes due to unplanned events in the machine’s work the Overall Equipment Effectiveness (OEE) indicator is applied. Any failure of a bottle neck decreases value of the OEE. In this paper, the problem of predicting a time of the bottle neck failure is considered. In the paper, models of a production system and failures are presented. For the bottle neck various reliability characteristics are computed: the probability that, beginning with moment t0 , the first failure occurs after given time t, probability that in the interval [f ,g], there occurs at least one failure, failure intensity function, Mean Time To Failure (MTTF) and Mean Time of Repair (MTTR). Having the MTTF and MTTR of the bottle neck, a robust schedule is generated. At the time of predicted failure, preventive actions and technical survey of the machine are scheduled. In the second paper a numerical example is given.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2012, 12, 3; 52-61
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A genetic algorithm and B&B algorithm for integrated production scheduling, preventiveand corrective maintenance to save energy
Autorzy:
Sadiqi, Assia
El Abbassi, Ikram
El Barkany, Abdellah
Darcherif, Moumen
El Biyaali, Ahmed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841396.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
scheduling
maintenance
genetic algorithm
branch
bound
MILP
modeling
optimization
CPLEX
Python
Opis:
The rapid global economic development of the world economy depends on the availability of substantial energy and resources, which is why in recent years a large share of non-renewable energy resources has attracted interest in energy control. In addition, inappropriate use of energy resources raises the serious problem of inadequate emissions of greenhouse effect gases, with major impact on the environment and climate. On the other hand, it is important to ensure efficient energy consumption in order to stimulate economic development and preserve the environment. As scheduling conflicts in the different workshops are closely associated with energy consumption. However, we find in the literature only a brief work strictly focused on two directions of research: the scheduling with PM and the scheduling with energy. Moreover, our objective is to combine both aspects and directions of in-depth research in a single machine. In this context, this article addresses the problem of integrated scheduling of production, preventive maintenance (PM) and corrective maintenance (CM) jobs in a single machine. The objective of this article is to minimize total energy consumption under the constraints of system robustness and stability. A common model for the integration of preventive maintenance (PM) in production scheduling is proposed, where the sequence of production tasks, as well as the preventive maintenance (PM) periods and the expected times for completion of the tasks are established simultaneously; this makes the theory put into practice more efficient. On the basis of the exact Branch and Bound method integrated on the CPLEX solver and the genetic algorithm (GA) solved in the Python software, the performance of the proposed integer binary mixed programming model is tested and evaluated. Indeed, after numerically experimenting with various parameters of the problem, the B&B algorithm works relatively satisfactorily and provides accurate results compared to the GA algorithm. A comparative study of the results proved that the model developed was sufficiently efficient.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2020, 11, 4; 138-148
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing electricity costs during integrated scheduling of jobs and stochastic preventive maintenanceunder time-of-use electricity tariffs
Autorzy:
Sadiqi, Assia
El Abbassi, Ikram
El Barkany, Abdellah
Darcherif, Moumen
El Biyaali, Ahmed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407321.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
scheduling
production
maintenance
electricity cost
time
electricity tariff
stochastic
flexible
MILP
optimization
modeling
CPLEX
MATLAB
Opis:
Time-of-use (TOU) electricity pricing has been applied in many countries around the world to encourage manufacturers to reduce their electricity consumption from peak periods to off-peak periods. This paper investigates a new model of Optimizing Electricity costs during Integrated Scheduling of Jobs and Stochastic Preventive Maintenance under time of-use (TOU) electricity pricing scheme in unrelated parallel machine, in which the electricity price varies throughout a day. The problem lies in assigning a group of jobs, the flexible intervals of preventive maintenance to a set of unrelated parallel machines and then scheduling of jobs and flexible preventive maintenance on each separate machine so as to minimize the total electricity cost. We build an improved continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) model for the problem. To the best of our knowledge, no papers considering both production scheduling and Stochastic Preventive Maintenance under time of-use (TOU) electricity pricing scheme with minimization total Electricity costs in unrelated parallel machine. To evaluate the performance of this model, computational experiments are presented, and numerical results are given using the software CPLEX and MATLAB with then discussed.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2019, 10, 4; 123-132
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An integrated model of production scheduling and maintenance planning under imperfect preventive maintenance
Model zintegrowany harmonogramowania produkcji i planowania obsługi technicznej w ramach niepełnej konserwacji zapobiegawczej
Autorzy:
Chen, X.
Xiao, L.
Zhang, X.
Xiao, W.
Li, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301817.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
aperiodic imperfect preventive maintenance
production scheduling
maintenance planning
immune clonal selection algorithm
total profit
nieokresowa niepełna konserwacja zapobiegawcza
harmonogramowanie produkcji
planowanie konserwacji
algorytm odpornościowej selekcji klonalnej
całkowity zysk
Opis:
For a successful company, machines are always required to work continuously to make more profit in a certain period. However, machines can be unavailable due to the scheduled maintenance activities or unexpected failures. Hence, a model connected production scheduling with maintenance planning for a production line which is composed of multiple machines is developed. Suppose preventive maintenance is imperfect and cannot renew all the machines. Age reduction factor and hazard rate increase factor are introduced to illustrate the imperfect character. Aperiodic preventive maintenance policy is adopted. Replacement as perfect maintenance could restore the machine “as good as new”. When and whether to perform replacement is based on a cost-time rate function which is defined to judge whether or not the preventive maintenance is economical. The objective of the joint model is to maximize the total profit which is composed of production value, production cost, maintenance cost (including the preventive maintenance cost and replacement cost), and tardiness cost (which is related to the job sequence and maintenance activities). To optimize the objective, immune clonal selection algorithm is utilized. The proposed model is validated by a numerical example.
Aby firma mogła działać z powodzeniem i przynosić większe zyski w danym okresie czasu, zainstalowane w niej maszyny muszą pracować w sposób nieprzerwany. Niestety, z powodu planowych działań obsługowych lub nieoczekiwanych awarii, maszyny są czasami wyłączane z produkcji. Dlatego też w niniejszym artykule opracowano model łączący harmonogramowanie produkcji z planowaniem obsługi technicznej dla linii produkcyjnej złożonej z wielu maszyn. W pracy założono, że konserwacja zapobiegawcza jest niepełna i nie prowadzi do odnowy wszystkich maszyn. Aby zilustrować jej niepełny charakter, wprowadzono pojęcia czynnika redukcji wieku oraz czynnika wzrostu wskaźnika zagrożenia. Przyjęto politykę nieokresowej konserwacji zapobiegawczej. Wymiana jako forma pełnej konserwacji pozwala na przywrócenie maszyny do stanu "fabrycznej nowości". Kiedy i czy należy przeprowadzić wymianę zależy od funkcji wskaźnika kosztu w stosunku do czasu, który pozwala ocenić, czy konserwacja zapobiegawcza jest opłacalna. Model zintegrowany ma na celu maksymalizację całkowitego zysku, który jest wypadkową wartości produkcji, kosztów produkcji, kosztów obsługi (w tym kosztów konserwacji zapobiegawczej oraz kosztów wymiany) i kosztów nieterminowego zakończenia zadania (ang. lateness, związanych z kolejnością wykonywanych zadań i czynności obsługowych). Aby zoptymalizować opisany cel, wykorzystano algorytm odpornościowej selekcji klonalnej Proponowany model zweryfikowano na przykładzie liczbowym.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 1; 70-79
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pilot Study on the Application of Employee Scheduling for the Problem of Safety Instrumented System Design and Maintenance Planning for Remotely Located Oil and Gas Facilities
Autorzy:
Redutskiy, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/125516.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
black-box optimisation
employee scheduling
maintenance planning
Markov analysis
oil and gas industry
remote and arctic location
risk management
safety instrumented system
optymalizacja czarnoskrzynkowa
planowanie pracowników
planowanie konserwacji
analiza Markowa
przemysł naftowo-gazowy
zarządzanie ryzykiem
przyrządy systemu bezpieczeństwa
Opis:
The technology of production, transportation, and processing of oil and gas involves various hazardous processes. To mitigate the risk that these processes pose, the technological solutions work closely with the automated control and safety systems. The design and organisation of maintenance for the automated safety instrumented systems (SIS) have a significant bearing on the overall safety of operations in this industry. Over the past few decades, many hydrocarbon resources have been discovered in unconventional environments, such as remote, offshore, and arctic locations. Transportation of engineering personnel to these remote locations and back, and thereby, the organisation of the shift work poses additional challenges for the petroleum sector. Under such circumstances, the workforce-related costs play a considerable role in the overall cost of the technological solution and thereby the decisions regarding the workforce organisation should be addressed in the framework of evaluating and choosing the appropriate safety measures. That is why the research presented in this paper aims to address the lifecycle of the technological solution integrating the problems of SIS design, maintenance planning, and employee scheduling into a single decision-making framework to optimise the set of technical and organisational safety measures inherent in the SIS. The performance and maintenance of the SIS are described with a Markov model of device failures, repairs and technological incidents occurrence. The employee scheduling part of the mathematical model utilises the set-covering formulation of maintenance crews taking particular trips. A black-box optimisation algorithm is used to find reasonable solutions to the integrated problem of engineering design and workforce planning. The decisions include the choices of the components and structures for the safety system, the facility overhaul frequencies, the maintenance personnel size, as well as the schedules of trips and shifts for the crews.
Źródło:
Engineering Management in Production and Services; 2018, 10, 4; 55-64
2543-6597
2543-912X
Pojawia się w:
Engineering Management in Production and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methodology for enhancing reliability of predictive project schedules in construction
Metodyka zwiększenia niezawodności predyktywnych harmonogramów realizacji przedsięwzięć budowlanych
Autorzy:
Jaśkowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365932.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
project programme reliability
construction project scheduling
construction and maintenance of built facilities
robustness
duration risk analysis and assessment
time buffer allocation
niezawodność projektu realizacji
harmonogramowanie przedsięwzięć budowlanych
realizacja i eksploatacja obiektów
odporność na zakłócenia realizacyjne
analiza ryzyka
przekroczenie czasu
alokacja buforów czasu
Opis:
Construction projects consist in providing new built facilities as well as in maintaining the existing building stock. Reliability engineering in construction encompasses all stages of the structure’s life cycle from the earliest concept of the project to decommissioning. The project planning and design stages are aimed at selecting or creating technical and organisational solutions to assure that the built facility meets the sponsor’s and the user’s requirements; these requirements regulate also the construction process. The result of planning the construction process should be a reliable schedule – immune to disruptive effects of random occurrences, so assuring high probability of the actual processes meeting their predefined deadlines. A practical method of scheduling construction projects should enable the planner to generate schedules resistant to random occurrences, making them reliable so that the users can meet deadlines. The paper presents a proactive methodology for generating construction schedules of enhanced reliability. The methodology covers two fundamental stages. The first stage is a construction duration risk assessment based on a multi-attribute evaluation of operating conditions. The second stage is the allocation of time buffers. An original methodology supporting decisions at each stage is put forward, namely a methodology for evaluating process duration risk level, defining significance of operating conditions, estimating dispersion of process durations, and defining criticality of processes in the schedule. The author proposes a set of measures of schedule robustness to serve as surrogate criteria in the schedule instability cost minimization problem and buffer sizing. The proposed way of allowing for risk and uncertainty in creating reliable schedules is argued to be efficient in protecting the project completion date, as well as stage or even process start dates, against disruptions.
Przedsięwzięcia budowlane obejmują swym zakresem procesy związane z wznoszeniem nowych obiektów, jak i utrzymaniem istniejących zasobów. Inżynieria niezawodności w budownictwie obejmuje wszystkie fazy cyklu życia obiektu budowlanego, od przygotowania koncepcyjnego po jego likwidację. Na etapie planowania i projektowania jest dokonywany dobór rozwiązań technicznych i organizacyjnych, które zapewnią spełnienie wymagań stawianych przez inwestora i użytkownika, w tym również w odniesieniu do fazy realizacji obiektu. Rezultatem projektowania przebiegu realizacji przedsięwzięcia powinien być niezawodny harmonogram o wysokim prawdopodobieństwie dotrzymania zaplanowanych terminów i małej wrażliwości na wpływ zjawisk losowych. W artykule zaprezentowano proaktywne podejście metodyczne do projektowania predyktywnych harmonogramów realizacji przedsięwzięć budowlanych, w celu zwiększenia ich niezawodności. Obejmuje ono dwa zasadnicze etapy: ocenę ryzyka czasu realizacji procesów budowlanych w oparciu o wieloatrybutową ocenę warunków realizacyjnych oraz alokację buforów czasu w harmonogramie. Opracowano oryginalną metodykę wspomagającą podejmowanie decyzji na każdym etapie tej procedury, tj. metodykę oceny poziomu ryzyka czasu realizacji procesów, określania istotności warunków realizacyjnych, dyspersji czasu realizacji procesów budowlanych i krytyczności procesów w harmonogramowaniu predyktywnym. Zaproponowano zestaw mierników odporności harmonogramu, stanowiących zastępcze kryteria w problemie minimalizacji kosztu niestabilności i określania wielkości buforów czasu. Proponowane ujęcie uwzględnienia warunków ryzyka w harmonogramach predyktywnych zwiększa ich niezawodność i zapobiega dezaktualizacji terminu końcowego oraz terminów realizacji poszczególnych procesów lub etapów przedsięwzięcia.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 3; 470-479
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-11 z 11

    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