Towards multi-model approaches to predictive maintenance: A systematic literature survey on diagnostics and prognostics

The use of a modern technological system requires a good engineering approach, optimized operations, and proper maintenance in order to keep the system in an optimal state. Predictive maintenance focuses on the organization of maintenance actions according to the actual health state of the system, aiming at giving a precise indication of when a maintenance intervention will be necessary. Predictive maintenance is normally implemented by means of specialized computational systems that incorporate one of several models to fulfil diagnostics and prognostics tasks. As complexity of technological systems increases over time, single-model approaches hardly fulfil all functions and objectives for predictive maintenance systems. It is increasingly common to find research studies that combine different models in multi-model approaches to overcome complexity of predictive maintenance tasks, considering the advantages and disadvantages of each single model and trying to combine the best of them. These multi-model approaches have not been extensively addressed by previous review studies on predictive maintenance. Besides, many of the possible combinations for multi-model approaches remain unexplored in predictive maintenance applications; this offers a vast field of opportunities when architecting new predictive maintenance systems. This systematic survey aims at presenting the current trends in diagnostics and prognostics giving special attention to multi-model approaches and summarizing the current challenges and research opportunities

Troubleshooting Ink Jet Printing Of Cotton Substrates Using A Knowledge-based Expert System

(Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012(PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012Bu çalışmada, pamuklu kumaşların ink jet baskısında karşılaşılan hataların belirlenmesi ve çözülmesine yönelik uzman sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla literatür detaylı olarak taranmış, bununla birlikte baskıda uzman kişilerle de tartışılarak ink jet baskıda sık karşılaşılan on üç hata belirlenmiştir. Bunlar, kafa sürtmesi, renksiz bölge, yanlış renkli bölge mürekkep damlası(mürekkep lekesi), enine çizgilenme, çarpıklık, boya akması, desen kayması, kumaş sararması, düşük sürtme haslığı, düşük yıkama haslığı, renk şiddeti farklılığı/ton farklılığı, düşük keskinlik, beyaz veya solgun bölge olarak adlandırılmıştır. Daha sonra bu hataların nedeni olabilecek altmış bir adet sebep, detaylı literatür taraması ve yine uzman kişilerle yapılan görüşmeler sonunda belirlenmiştir. Bu hatalarla sebepler arasındaki ilişkiyi belirleyebilmek amacıyla uzmanlara sormak üzere anket hazırlanmıştır. Ankete katılan uzmanların her bir hata ile her bir sebebin ilişkisini beşli likert skalası kullanarak belirlemeleri istenmiştir. Ankete katılan bütün uzmanların cevap sayıları dikkate alınarak her bir hata ve altmış bir sebep arasında sayısal bir ilişki kurulabilmesi amacıyla çeşitli istatistik yöntemlerinden yararlanılmıştır. Sonuç olarak, sisteme entegre edilen çıkarım motorunun hataların sebeplerini ortak sebeplerden başlayarak belirlemesiyle iyi bir performans ortaya koymuştur. Ayrıca, sistem ink jet baskıda karşılaşılan problemlerin çözümünde iyi bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Bununla birlikte, yapılan anket değerlendirmeleri sonucunda, ankete katılan uzmanların ortak paydada da buluşamadığı ortaya çıkmıştır. Bu sebeple böyle bir sistemin geliştirilmesi hatalara objektif bir çözüm sunabilmesi açısından önemlidir. Ayrıca sistem, bu alanda yeni çalışmaya başlayanlar için iyi bir başvuru kaynağı ve eğitim aracı olarak da kullanılabilmektedir. Bundan sonraki aşamalarda, sistemin gerçek üretim hatalarıyla denemeleri yapılarak, uzman kişilerin hatayı çözerken ortaya koydukları yaklaşımla karşılaştırılmasının yapılması gerekmektedir. Bu şekilde, üretim esnasında daha efektif kullanılabilen bir başvuru kaynağı olarak da kullanılabilecektir.In this study, it is aimed to develop an expert system for troubleshooting of faults encountered in ink jet printing of cotton substrates. The possible faults may be observed during ink jet printing, prior to printing, such as fabric production or preparation, and after printing, such as fixation. Hence, at the analysis and selection of the most encountered faults in ink jet printing, the processes, which start with cotton production and end at fixation, are examined. After the detailed review of the literature and interviews with the experts, thirteen symptoms are selected as the most encountered problems in ink jet printing of cotton substrates. In addition, sixty-one causes are suggested as the possible causes of thirteen symptoms. Fifteen experts are asked to match each symptoms with sixty-one causes by using a five point likert scale, including most likely, likely, not sure, least likely and not related. In addition, the knowledge acquired from the survey and literature is embodied to the system. A different approach is adopted for the inference of the system in order to solve the problems that are selected by the users of software. The system demonstrates a good performance with embodied inference engine, which starts to solve problem from the common cause in the case of multiple selection of the faults. Moreover, the system shows that, it can be used as a tool for troubleshooting of ink jet printing of the cotton substrates. In addition, it is also possible to use the system as a training tool for the people who are new at ink jet printing.DoktoraPh