Informacja

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

Wyszukujesz frazę "overall equipment efficiency" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Optimization and improvement of test processes on a production line
Autorzy:
Sujová, E.
Čierna, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/409604.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
test processes improvement
Overall Equipment Efficiency – OEE
output test
Opis:
The paper deals with increasing processes efficiency at a production line of cylinder heads of engines in a production company operating in the automotive industry. The goal is to achieve improvement and optimization of test processes on a production line. It analyzes options for improving capacity, availability and productivity of processes of an output test by using modern technology available on the market. We have focused on analysis of operation times before and after optimization of test processes at specific production sections. By analyzing measured results we have determined differences in time before and after improvement of the process. We have determined a coefficient of efficiency OEE and by comparing outputs we have confirmed real improvement of the process of the output test of cylinder heads.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2018, 2 (26); 88-92
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Strategia wdrażania systemu TPM
Strategy of implementation TPM system
Autorzy:
Misiurek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/270072.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
system TPM
wskaźnik OEE
efektywność maszyn
TPM system
overall equipment efficiency
OEE
Opis:
W artykule przedstawiono główne zasady i cele jakie stawiane są przed systemem TPM. Opisano genezę systemu TPM oraz wskaźnik OEE, który zorientowany jest na obliczanie efektywności wykorzystania maszyn produkcyjnych. W kolejnej części artykułu zestawiono najczęściej pojawiające się strategie przy wdrażaniu systemu TPM oraz problemy jakie można przy ich zastosowaniu napotkać Szczegółowo opisano sposób kategoryzacji priorytetów maszyn, który jest niezbędny do wyboru obszaru pilotażowego i ustalenia odpowiedniej strategii wdrażania systemu TPM. W ostatniej części określono konkretne strategie wdrażania systemu TPM w zależności od kategorii priorytetu maszyny.
This paper presents origin and major goals of TPM System. Additionally it shows how to calculate the overall equipment efficiency (OEE) and shows problems with selecting correct strategy of implementation TPM System. This paper will also focus on a proposal for a methodology of implementation TPM System depends on Machine Priority Category. In the last chapter of this paper is described how to implement Preventive and Autonomous Maintenance depends on defined Machine Priority Category.
Źródło:
Inżynieria Maszyn; 2012, R. 17, z. 3; 119-127
1426-708X
Pojawia się w:
Inżynieria Maszyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting the overall equipment efficiency of core drill rigs in mining using ANN and improving it using MCDM
Autorzy:
Balakrishnan, Kirubakaran
Mani, Ilangkumaran
Durairaj, Sankaran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312784.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
artificial neural network
response surface methodology
core drill
overall equipment efficiency
Box-Jenkins
Opis:
In this manuscript, an attempt has been made to predict and improve the overall equipment effectiveness of core drill rigs. A combined Box– Jenkins and artificial neural network model was used to develop a three parameter model (drill pushing pressure, drill penetration rate & average pillar drill pit cycle time) for predicting effectiveness. the overall equipment efficiency of core drill rigs. The values of mean average percentage error, root mean square error, normalized root mean square error, men bias error, normalized mean biased error and coefficient of determination values were found to be 9.462%, 17.378%, 0.194, 0.96%, 0.0014 and 0.923. Empirical relationships were developed between the input and output parameters and its effectiveness were evaluated using analysis of variance. For attaining 74.9% effectiveness, the optimized values of pushing pressure, penetration rate and average pillar drill pit cycle time were predicted to be 101.7 bar, 0.94 m/min and 272 min, which was validated. Interactions, perturbations and sensitivity analysis were conducted.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 3; art. no. 169581
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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