Defining Optimal Maintenance Scope for Multiple k-out-of-n Load-Sharing Production Systems Connected in Series Based on RUL Predictions

This paper presents a method to define the optimal maintenance scope of a production system consisting of multiple k-out-of-n systems connected in series. Maintenance recommendations are based on Remaining Useful Life (RUL) predictions obtained from a Prognostics and Health Management (PHM) system for each production unit within the production system. Defining the techniques applied in order to estimate the degradation level of production units is out of the scope of this paper. It is assumed here that a PHM system is available and provides the degradation level and RUL estimates for each production unit. The goal is to find the maintenance scope that minimizes the expected total cost per cycle until the next maintenance activity. A k-out-of-n load-sharing system is assumed, which means that the failure of a production unit results in a higher load (and consequently a higher degradation rate) on the surviving production units. The total cost comprises the production cost and the maintenance cost. Production cost of each k-out-of-n system is also affected by the number of surviving production units. A preventive maintenance cost is incurred to maintain a degraded but still functional production unit. A corrective maintenance cost is incurred to maintain a failed production unit. An Ant Colony Optimization (ACO) approach is adopted, which allows the proposed method to deal with large instances of the problem. A numerical example is presented to illustrate the application of the proposed method

Modeli za potporu pri odlučivanju o raspoloživosti zrakoplova temeljem dubinske analize podataka

Proces održavanja zrakoplova karakteriziraju velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka koji se svakodnevno bilježe u obliku pilotskih izvještaja, izvještaja o aktivnostima održavanja, zapisa o nezgodama i zastojima, izvještaja nakon leta, itd. Znanja dobivena na temelju povijesnih podataka se mogu koristiti za unapređenje procesa održavanja zrakoplova, no ekstrakcija tih znanja se ne može obaviti ručno. U tu svrhu se koriste tehnike dubinske analize podataka, koje omogućavaju automatiziranu ili polu-automatiziranu ekstrakciju znanja iz skupova podataka. Predloženo istraživanje bavi se razvojem modela, temeljenih na tehnikama dubinske analize podatka, koji će služiti kao potpora pri odlučivanju o raspoloživosti zrakoplova, a pri modeliranju se koriste tri izvora podataka: podaci prikupljeni iz sustava za nadzor tehničke ispravnosti stanja zrakoplova, zapisi o nepravilnostima u radu sustava/prošlim kvarovima i zapisi o zastojima u eksploataciji zrakoplova (operacijskim zastojima). Podaci su prikupljeni u razdoblju od 76 uzastopnih mjeseci za četiri zrakoplova tipa Airbus A319/20 koji pripadaju floti jednog zračnog prijevoznika. U disertaciji su analizirani kritični sustavi zrakoplova; sustav automatskog leta (ATA 22), sustav upravljanja letjelicom (ATA 27), hidraulički sustav (ATA 29), sustav podvozja (ATA 32) i navigacijski sustav (ATA 34). Klasifikacijski modeli prve grupe izgrađeni su s ciljem predviđanja nastanka pilotskog upisa u tehničku knjigu na temelju prethodno generiranih poruka upozorenja u određenim fazama leta. Razvijen je postupak za strukturiranje podataka prikupljenih iz sustava za nadzor tehničke ispravnosti zrakoplova te postupak integracije tih podataka sa zapisima o nepravilnostima u radu sustava/prošlim kvarovima. Udruživanjem skupova podataka za izgradnju klasifikacijskih modela prve grupe otkriven je rang relevantnih značajki primjenom različitih filterskih postupaka (korelacijskog postupka, gini indeks postupka, informacijskog dobitka i omjera informacijskog dobitka) za selekciju značajki. Dodatno je provedeno istraživanje kako smanjenje udjela ulaznih značajki utječe na učinkovitost modela (F-mjeru, osjetljivosti i specifičnosti) za različite načine uzorkovanja podataka (uravnoteženo i slučajno uzorkovanje). Klasifikacijski modeli druge grupe izgrađeni su s ciljem predviđanja posljedice nastalih tekstualnih pilotskih zapisa na raspoloživost zrakoplova. Izgradnji modela prethodila je aktivnost udruživanja skupova podataka o nepravilnostima u radu sustava/kvarova i operacijskim zastojima. Usvajanjem evaluacijske mjere točnosti, modeli su uspoređeni s postojećim modelom iz sličnih istraživanja te je dokazana njihova primjenjivost