Blockchain-based Services in the Machinery and Plant Engineering Industry

A large number of product-accompanying services in the machinery and plant engineering industry is based on the cross-company exchange of data and information. By providing services, additional sales potential on the manufacturer side as well as far-reaching product and process advantages for appliers can be reached. However, the necessary cross-company exchange of information is nowadays limited due to a lack of trust in the interacting partner and the applicable existing technologies, which results in significant losses in the terms of business potential. The uncovering of this potential now seems to be made possible by the use of the Blockchain technology. Through the key factors security, immutability, transparency and decentralisation, it serves as an enabler for cross-company communication and product-accompanying services. The technological implementation of a Blockchain can take on a broad spectrum of attributes, which can lead to decisive restrictions for the execution of services. This justifies the necessity for a qualified and context-related assessment of service-types-individual specifications and the resulting requirements on the system. Within the scope of this paper, different types of product-accompanying services are identified and analysed regarding their requirements for a Blockchain-based machinery and plant connection. This can serve as a basis for a qualified and goal-oriented configuration of the Blockchain

A robust multi-objective production planning

When a production facility is designed, there are various parameters affecting the number machines such as production capacity and reliability. It is often a tedious task to optimize different objectives, simultaneously. The other issue is the uncertainty in many design parameters which makes it difficult to reach a desirable solution. In this paper, we present a new mathematical model with two objectives. The primary objective function is considered to be the production capacity and the secondary objective function is total reliability. The proposed model is formulated on different units of production which are connected together in serial form and for each unit, we may have various machines. The resulted model is formulated using recent advances of robust optimization and solution procedure is analyzed with some numerical examples

Machine integrated health models for condition-based maintenance

Strojevi su podložni degradaciji zbog tehničkih kao i ne-tehničkih faktora koji im povećavaju mogućnost kvarova i pogoršavaju njihovo stanje zdravlja. Zbog toga raste zanimanje za nove metode procjenjivanja zdravstvenog stanja. Sada se inherentno zdravlje stroja procjenjuje praćenjem podataka koje pružaju senzori. Drugim riječima, razvoj inherentnog zdravlja ovisi jedino o razvoju tehničkih čimbenika te stoga ne daje sveobuhvatnu informaciju o stanju stroja. Ovaj rad uvodi koncepte "inherentnog zdravlja" i "integriranog zdravlja" kao i njihovu povezanost. Na osnovu procjene inherentnog zdravlja, integrirano zdravlje uzima u obzir ne-tehničke faktore koji se odnose na starost, radne uvjete i održavanje stroja. Učinkovitost održavanja se također razmatra integrirajući sekvencijalnu nesavršenu politiku održavanja u strategiju održavanja koja se zasniva na integriranim zdravstvenim uvjetima. Sveobuhvatnom procjenom i otkrivanjem u stvarnom vremenu stanja integriranog zdravlja, ovaj se model može koristiti kao podrška upravljanju zdravljem stroja i donošenju odluke o održavanju. U analizi pojedinih slučajeva, očekuje se da će se očite razlike između inherentnog zdravlja i integriranog zdravlja pojaviti u određenim uvjetima.Machines undergo degradation as a result of both technical factors and non-technical factors that increase the potential for failures and deteriorate their health condition, and there is growing interest in new methods for health condition assessment. Currently, the inherent health of a machine is evaluated by monitoring of the data acquired by sensors. In other words, the evolution of the inherent health depends only on the evolution of technical factors, and therefore does not comprehensively represent the overall condition of the machine. This study introduces the concepts of "inherent health" and "integrated health" as well as their relationship. On the basis of inherent health assessment, the integrated health considers the non-technical factors related to the age, working conditions, and maintenance of a machine. By integrating a sequential imperfect maintenance policy into the maintenance strategy based on the integrated health conditions, the maintenance effectiveness is also considered. Through comprehensive assessment and real-time detection of the integrated health condition, this model may be used to support machine health management and maintenance decision-making. In case studies, the obvious differences between inherent health and integrated health are expected to appear under certain circumstances

Integration of production, maintenance and quality : Modelling and solution approaches

Dans cette thèse, nous analysons le problème de l'intégration de la planification de production et de la maintenance préventive, ainsi que l'élaboration du système de contrôle de la qualité. Premièrement, on considère un système de production composé d'une machine et de plusieurs produits dans un contexte incertain, dont les prix et le coût changent d'une période à l'autre. La machine se détériore avec le temps et sa probabilité de défaillance, ainsi que le risque de passage à un état hors contrôle augmentent. Le taux de défaillance dans un état dégradé est plus élevé et donc, des coûts liés à la qualité s’imposent. Lorsque la machine tombe en panne, une maintenance corrective ou une réparation minimale seront initiées pour la remettre en marche sans influer ses conditions ou le processus de détérioration. L'augmentation du nombre de défaillances de la machine se traduit par un temps d'arrêt supérieur et un taux de disponibilité inférieur. D'autre part, la réalisation des plans de production est fortement influencée par la disponibilité et la fiabilité de la machine. Les interactions entre la planification de la maintenance et celle de la production sont incorporées dans notre modèle mathématique. Dans la première étape, l'effet de maintenance sur la qualité est pris en compte. La maintenance préventive est considérée comme imparfaite. La condition de la machine est définie par l’âge actuel, et la machine dispose de plusieurs niveaux de maintenance avec des caractéristiques différentes (coûts, délais d'exécution et impacts sur les conditions du système). La détermination des niveaux de maintenance préventive optimaux conduit à un problème d’optimisation difficile. Un modèle de maximisation du profit est développé, dans lequel la vente des produits conformes et non conformes, les coûts de la production, les stocks tenus, la rupture de stock, la configuration de la machine, la maintenance préventive et corrective, le remplacement de la machine et le coût de la qualité sont considérés dans la fonction de l’objectif. De plus, un système composé de plusieurs machines est étudié. Dans cette extension, les nombres optimaux d’inspections est également considéré. La fonction de l’objectif consiste à minimiser le coût total qui est la somme des coûts liés à la maintenance, la production et la qualité. Ensuite, en tenant compte de la complexité des modèles préposés, nous développons des méthodes de résolution efficaces qui sont fondées sur la combinaison d'algorithmes génétiques avec des méthodes de recherches locales. On présente un algorithme mimétique qui emploi l’algorithme Nelder-Mead, avec un logiciel d'optimisation pour déterminer les valeurs exactes de plusieurs variables de décisions à chaque évaluation. La méthode de résolution proposée est comparée, en termes de temps d’exécution et de qualités des solutions, avec plusieurs méthodes Métaheuristiques. Mots-clés : Planification de la production, Maintenance préventive imparfaite, Inspection, Qualité, Modèles intégrés, MétaheuristiquesIn this thesis, we study the integrated planning of production, maintenance, and quality in multi-product, multi-period imperfect systems. First, we consider a production system composed of one machine and several products in a time-varying context. The machine deteriorates with time and so, the probability of machine failure, or the risk of a shift to an out-of-control state, increases. The defective rate in the shifted state is higher and so, quality related costs will be imposed. When the machine fails, a corrective maintenance or a minimal repair will be initiated to bring the machine in operation without influencing on its conditions or on the deterioration process. Increasing the expected number of machine failures results in a higher downtime and a lower availability rate. On the other hand, realization of the production plans is significantly influenced by the machine availability and reliability. The interactions between maintenance scheduling and production planning are incorporated in the mathematical model. In the first step, the impact of maintenance on the expected quality level is addressed. The maintenance is also imperfect and the machine conditions after maintenance can be anywhere between as-good-as-new and as-bad-as-old situations. Machine conditions are stated by its effective age, and the machine has several maintenance levels with different costs, execution times, and impacts on the system conditions. High level maintenances on the one hand have greater influences on the improvement of the system state and on the other hand, they occupy more the available production time. The optimal determination of such preventive maintenance levels to be performed at each maintenance intrusion is a challenging problem. A profit maximization model is developed, where the sale of conforming and non-conforming products, costs of production, inventory holding, backorder, setup, preventive and corrective maintenance, machine replacement, and the quality cost are addressed in the objective function. Then, a system with multiple machines is taken into account. In this extension, the number of quality inspections is involved in the joint model. The objective function minimizes the total cost which is the sum of maintenance, production and quality costs. In order to reduce the gap between the theory and the application of joint models, and taking into account the complexity of the integrated problems, we have developed an efficient solution method that is based on the combination of genetic algorithms with local search and problem specific methods. The proposed memetic algorithm employs Nelder-Mead algorithm along with an optimization package for exact determination of the values of several decision variables in each chromosome evolution. The method extracts not only the positive knowledge in good solutions, but also the negative knowledge in poor individuals to determine the algorithm transitions. The method is compared in terms of the solution time and quality to several heuristic methods. Keywords : Multi-period production planning, Imperfect preventive maintenance, Inspection, Quality, Integrated model, Metaheuristic

Commande optimale stochastique appliquée à la maintenance des systèmes de production

Cette thèse traite des problèmes de commande optimale des systèmes de production sujets aux produits non conformes et rejetés. Trois modèles optimaux ont été développés : 1. L’un basé sur la connaissance des taux de rejets à différents états de l’actif de production; 2. L’autre basé sur le contrôle en temps réel des produits non conformes; et 3. Le dernier basé sur la récupération des produits non conformes et réutilisé au même titre que la principale matière première. Dans la première phase de cette thèse, un premier modèle optimal développé permet de considérer le cycle de vie réel de l’ensemble des actifs du système de production en dénombrant les différents niveaux opérationnels du système; cette décomposition du système en plusieurs modes opérationnels permet d’utiliser l’état présent des quantités rejetées afin de mettre sur pied un modèle optimal tenant compte de la combinaison de l’âge de l’actif et des erreurs humaines. Le taux de rejet caractérise ce regroupement des défaillances en un seul facteur; Son utilisation dans le modèle optimale permet d’avoir des olitiques optimales et réalistes de production et de maintenance à moindre coût. Pour la deuxième phase de cette thèse, un contrôle en temps réel des quantités de rejets durant le fonctionnement du système de production a permis de mettre sur pied un modèle optimal de production de maintenance préventive et corrective dans lequel les quantités rejetées servent de rétroaction contrairement à la majorité des politiques optimales de production et de maintenance, qui avaient pour principale rétroaction l’âge des actifs de production. Cette considération a permis de mettre sur pied des politiques optimales de production et de maintenance à moindre coût comparées à celles tenant compte seulement de l’âge. Dans la dernière phase de cette recherche, en contrôlant les quantités non conformes (rejets), une réintégration de ces rejets dans le système de production, a permis de mettre sur pied un modèle optimal de production et de logistique inverse qui permet de réduire considérablement les demandes de matières premières rares et chères, d’appliquer la maintenance opportuniste, d’effectuer la maintenance préventive bien qu’il y ait rupture d’inventaire, afin d’assurer la disponibilité des actifs et de réduire les coûts. Les modèles développés dans cette thèse permettent de contrôler non seulement l’âge des actifs, mais aussi leur mauvaise utilisation due aux erreurs humaines. Ils s’adaptent bien dans des industries où la main d’oeuvre est précaire et où le taux de roulement est très élevé et occasionne la baisse de disponibilité des actifs

Commande optimale stochastique appliquée à la gestion de capacité des systèmes dynamiques en environnement manufacturier

Le travail presente dans cette these porte sur I'approche integree de gestion optimale de production, de capacite, de remplacement, de maintenance corrective et preventive des ressources d'un systeme manufacturier. Lesdites ressources sont sujettes a une degradation progressive dans un environnement caracterise par des incertitudes. Le travail est developpe en quatre (04) phases. Dans la premiere phase, une etude est menee sur I'impact de I'introduction des strategies de maintenance corrective des equipements sur les decisions d'acquisition de capacite et de planification de la production. Le systeme constitue de plusieurs machines est modelise par un processus qui depend de la politique de maintenance corrective. Le probleme d'optimisation est ensuite resolu par des methodes numeriques. L'introduction des stratégies de maintenance corrective dans le modele propose permet d'ameliorer la disponibilite des machines et reduit le cout total encouru, compare aux modeles existants. Cependant, dans cette premiere phase, nous ne tenons pas compte de la degradation de la machine, phenomene pourtant inherent en contexte manufacturier. En effet, les machines des systemes de production sont remplacees a long terme, ce qui demontre qu'il y a une degradation progressive. La deuxieme phase du travail a permis de prendre en compte cette realite. Pour cela, nous avons travaille sur des machines pour lesquelles le vieillissement se traduit par l'age que prend la machine chaque fois qu'une piece est fabriquee. De plus, le temps de reparation de ces machines croit avec le nombre de pannes. Une approche de recherche simultanee des strategies de production, de reparation et du remplacement de la machine est utilisee pour determiner les politiques optimales de reparation, de remplacement et de production. Bien que les temps de reparation deviennent de plus en plus longs au fil des reparations, dans cette phase, nous considerons que les activites de maintenance permettent de remettre l'age de la machine a zero, ce qui n'est pas realiste. D'ou I'apport de la prochaine phase. Dans la troisieme phase, les machines apres reparation ont un age non nul, appele age virtuel de la machine. Une approche hierarchique de prise de decision permettant au premier niveau de determiner la politique de reparation/remplacement de la machine et au second niveau la politique de production est utilisee. EUe montre que sous des hypotheses raisonnables, les decisions de reparation ou de remplacement peuvent etre fondees sur I'age de la machine et le nombre de paimes. Le niveau operatioimel de gestion peut ensuite determiner un plan de production pour le systeme en tenant compte de ces decisions. Les phases deux (02) et trois (03) de notre travail apportent une contribution importante. Elles permettent de montrer que le nombre de pieces a mettre en stock pour se proteger des penuries durant les periodes de non production n'augmente pas seulement avec l'age de la machine, mais qu'il augmente egalement avec le nombre de paimes. Nous ne pouvions conclure ce travail sans explorer l'impact de I'introduction des stratégies de maintenance preventive. En effet, la maintenance preventive est une des pratiques les plus courantes dans I'industrie manufacturiere. Elle permet d'ameliorer la disponibilite des equipements lorsque ces demiers subissent une degradation progressive et nous 1'avons integree dans la demiere phase. Dans la quatrieme phase de ce travail, nous introduisons la strategic de maintenance preventive et analysons son effet sur les differentes politiques. Le systeme est modelise par un processus qui prend en compte la deterioration et la maintenance preventive. Le modele est resolu par des methodes numeriques. Des analyses de sensibilite sont elaborees pour montrer la pertinence de I'approche et I'impact de I'introduction des strategies de maintenance preventive

A maintenance model for the supply-buffer-demand production system

Master'sMASTER OF ENGINEERIN

Throughput analysis and bottleneck management of production lines

Companies are increasing their manufacturing excellence in order to stay competitive in the globalizing market. Plants are becoming more complex year by year due to increasing product classes, hardware complexity, etc... The design and operation of manufacturing systems is of greater importance today than it was in the past. Many studies have been carried out on the design and operation of manufacturing systems by academicians and practitioners over the years, however, there is still no agreement on how to best predict and improve the factory performance (Gershwin, 2000). The studies are based on either analytical approaches or simulation-based approaches. Success stories from some companies, for instance General Motors, which applied these techniques in combination, motivate our study. In the dissertation, our main focus area is the automotive industry. Maintenance, being the most critical component of the automotive industry, has a direct impact on the improvement of the overall production performance. Therefore, we introduce an anticipative plant level maintenance decision support system (APMDSS), which gives guidance on the corrective and the preventive maintenance priorities, and the times for doing preventive maintenance tasks based on the bottleneck ranks with an objective of improving the throughput of a plant which consists deteriorating machinery. Unlike the previous bottleneck management approaches, APMDSS anticipates the system dynamics (i.e., bottlenecks, hourly buffer levels, and machine health) of the upcoming shift by using initial state information such as machine ages, operational status of machines, buffer levels, and model mix. In order to make a more realistic and detailed analysis, we model the factory dynamics using a simulation model. We also propose two analytic models for throughput evaluation. First one is an exact formula for a deteriorating two-machine system. In the model, the machines degrade with usage and the reliability behavior of each machine changes depending on the machine\u27s health condition. The model considers both perfect and imperfect repairs simultaneously. The second one is hybrid aggregation-decomposition algorithm that approximates the throughput of longer production lines. The algorithm selectively aggregates the parts of the line based on the location of the bottlenecks. In this model, we engage the existing aggregation and decomposition methods. The basic idea of making a hybrid of these two throughput evaluation approaches is to benefit from the speed of the aggregation method and the accuracy of the decomposition method. We obtained promising results in the experiments that we tested our models using real data from a major automotive company. We also used synthetic data in the experiments to investigate different scenarios