Development and implementation of an algorithm for preventive machine maintenance

This paper aims to develop a maintenance optimization model to maintain a high level of efficiency and reliability of the machinery. The methodological approach is based on preventive maintenance through the partial or total replacement of critical components. Although an intermediate intervention control, the focus is on a particular machine that has stopped several times, reducing its operational availability and resulting in a high cost of non-production. This study uses a Weibull model to analyze and optimize the correct maintenance process of the machinery considered. The failure data are then analyzed and scheduled. The final purpose is to standardize the operators' intervention procedures to reduce the time for the same interventions

Use of the AHP methodology in system dynamics: Modelling and simulation for health technology assessments to determine the correct prosthesis choice for hernia diseases

Abstract Health technology assessments (HTAs) are often difficult to conduct because of the decisive procedures of the HTA algorithm, which are often complex and not easy to apply. Thus, their use is not always convenient or possible for the assessment of technical requests requiring a multidisciplinary approach. This paper aims to address this issue through a multi-criteria analysis focusing on the analytic hierarchy process (AHP). This methodology allows the decision maker to analyse and evaluate different alternatives and monitor their impact on different actors during the decision-making process. However, the multi-criteria analysis is implemented through a simulation model to overcome the limitations of the AHP methodology. Simulations help decision-makers to make an appropriate decision and avoid unnecessary and costly attempts. Finally, a decision problem regarding the evaluation of two health technologies, namely, the evaluation of two biological prostheses for incisional infected hernias, will be analysed to assess the effectiveness of the model

DUALITÀ DELLE LOGICHE LEAN-AGILE NEL DIMENSIONAMENTO DELLE RISORSE PER L'EROGAZIONE DEI SERVIZI OSPEDALIERI AD ALTO CONTENUTO TECNOLOGICO

L'espressione "diritto alla salute" sintetizza il diritto di ogni persona ad ottenere prestazioni sanitarie adeguate. Sebbene evidente, si ritiene doveroso sottolineare l'importanza della Sanità quale argomento di pubblico dominio che, soprattutto negli ultimi decenni, è stato ampiamente trattato e posto al centro di dibattiti socio-politici del Paese, in particolare per l'ingente consumo e spreco in termini di risorse soprattutto finanziarie e con, in molti casi, difficoltà nel raggiungimento di standard qualitativi prefissati. I nosocomi offrono spunti gestionali di estremo interesse modellistico, in quanto concentrano al proprio interno strutture organizzative complesse e ad elevato contenuto tecnologico, che presentano severe problematiche di ottimizzazione, sia dal punto di vista economico che dal punto di vista di risorse impiegate, al fine di aumentare l'efficienza dei servizi erogati nonché la percezione del paziente sulla qualità delle prestazioni sanitarie. Pertanto, in questo quadro generale, si introduce l'importanza di approfondire le moderne tecniche di gestione dei processi produttivi adattandole all'erogazione dei servizi ed in particolare al sistema sanitario. L'obiettivo del presente lavoro di Tesi è quello di analizzare i processi esistenti in un Dipartimento d'Emergenza e Accettazione – D.E.A. -, evidenziandone le criticità così da proporre un miglioramento di tali processi attraverso una riconfigurazione delle risorse presenti. In particolare sono state valutate due politiche di gestione, la Lean Service e l'Agile Production, per determinare quale di queste riesce a garantire il raggiungimento di migliori performance sia in ottica di un miglioramento del livello di servizio offerto al cliente sia in termini di minori tempi per l'esecuzione delle attività. La Lean Service è una metodologia che si pone come obiettivo, strategico e gestionale, la massimizzazione del valore attraverso la minimizzazione dello spreco. Si definisce Agile Production (o Manufacturing, per gli impianti per la produzione di beni), invece, l'insieme delle strategie organizzative che si concentra sul rafforzamento del sistema di risposta ai clienti attraverso il coordinamento delle risorse e una migliore flessibilità, ridisegnando strutture organizzative, sistemi informativi, processi logistici, ed euristiche decisionali di gestione. L'obiettivo del presente elaborato è stata raggiunto realizzando una articolata serie di modelli analitici fondati sull'ausilio dei principi e delle tecniche più avanzate dell'analisi dei sistemi, quali le catene Markoviane e l'approccio simulativo dinamico, che consentono di comprendere la correlazione esistente tra le cause e gli effetti delle politiche gestionali adottate in azienda e l'evoluzione dinamica di tutti i fenomeni aziendali. Questo lavoro di tesi nasce dall'esperienza di Dottorato condotto, per la parte di implementazione sperimentale dei modelli, presso l'Azienda Ospedaliera di Rilievo Nazionale "A. Cardarelli" di Napoli. L'elaborato si divide in tre parti e dieci capitoli. Nella Parte Prima sono forniti tutti i fondamenti teorici, normativi, funzionali e modellistici poi utilizzati nel seguito del lavoro. In modo particolare viene illustrato il concetto di "sistema sanitario", le sue caratteristiche e gli obiettivi che esso si prefigge, nonché le metodologie con cui un sistema sanitario viene gestito. Successivamente si definisce il contesto teorico di riferimento per la gestione produttiva di simili impianti: la Lean Service e l'Agile Production. Infine nei capitoli 3 e 4, si espongono gli strumenti di analisi utilizzati nella parte terza La seconda parte dell'elaborato è dedicato per il suo sviluppo quasi integrale, ad una approfondita literature review dei modelli di riferimento, fino ad oggi adottati per la trattazione dei problemi di produzione industriale a sollecitazione "livellata" ovvero variabile, con particolare riferimento a quelli orientati ai sistemi sanitari. Il Capitolo 7, ultimo di questa parte dell'elaborato, ha lo scopo di definire un primo corpo modellistico in chiave analitica rivolto al superamento (per quanto possibile a chi scrive) dello stato dell'arte emerso a valle della ricerca bibliografica condotta. Nella terza ed ultima parte, infine, sono realizzati e presentati i modelli di simulazione e valutazione atti a descrivere le problematiche produttive di un Dipartimento di Emergenza e Accettazione di un ospedale moderno, distinguendo gli impianti di Emergenza (Pronto Soccorso) da quelli di Urgenza (terapie intensive e medicine operatorie di urgenza). Si è proceduto, ovviamente, alla validazione dei modelli in configurazione "as is", sulla scorta degli andamenti emersi dall'analisi dell'A.O.R.N "A.Cardarelli" di Napoli. Successivamente sono stati considerate e analizzate le risposte dei sistemi all'introduzione di alcune soluzioni (riconfigurazione del modello in versione "to be"), che rispondono ad una visione Agile del sistema produttivo rispetto alla precedente visione Lean, in cui le risorse sono dimensionate in forma (almeno parzialmente) stazionaria. In ultimo, valutati e commentati i risultati operativi per un sistema ospedaliero DEA, sono state riconsiderate le caratteristiche strutturali del modello analitico Agile presentato in chiusura della parte seconda riformulandolo opportunamente alla luce delle conclusioni esposte

Market strategy planning for banking sector: an operational model

This paper has been conceived on the basis of an ample interpretation of tertiary sector marketing planning that, along with the instruments and techniques from which it stems, constitutes the essential condition to operate in competitive markets. The concept of planning is examined in its stages, its importance and the benefits for the tertiary sector in implementing scheduling. The marketing plan model proposed here for the banking sector is examined in detail through the steps towards implementing a plan leading to business improvement

Predicting Failure Probability in Industry 4.0 Production Systems: A Workload-Based Prognostic Model for Maintenance Planning

Maintenance of equipment is a crucial issue in almost all industrial sectors as it impacts the quality, safety, and productivity of any manufacturing system. Additionally, frequent production rescheduling due to unplanned and unintended interruptions can be very time consuming, especially in the case of centrally controlled systems. Therefore, the ability to estimate the likelihood that a monitored machine will successfully complete a predefined workload, taking into account both historical data from the machine’s sensors and the impending workload, may be essential in supporting a new approach to scheduling activities in an Industry 4.0 production system. This study proposes a novel approach for integrating machine workload information into a well-established PHM algorithm for Industry 4.0, with the aim of improving maintenance strategies in the manufacturing process. The proposed approach utilises a logistic regression model to assess the health condition of equipment and a neural network computational model to estimate its failure probability according to the scheduled workloads. Results from a prototypal case study showed that this approach leads to an improvement in the prediction of the likelihood of completing a scheduled job, resulting in improved autonomy of CPSs in accepting or declining scheduled jobs based on their forecasted health state, and a reduction in maintenance costs while maximising the utilisation of production resources. In conclusion, this study is beneficial for the present research community as it extends the traditional condition-based maintenance diagnostic approach by introducing prognostic capabilities at the plant shop floor, fully leveraging the key enabling technologies of Industry 4.0

Predicting Failure Probability in Industry 4.0 Production Systems: A Workload-Based Prognostic Model for Maintenance Planning

Maintenance of equipment is a crucial issue in almost all industrial sectors as it impacts the quality, safety, and productivity of any manufacturing system. Additionally, frequent production rescheduling due to unplanned and unintended interruptions can be very time consuming, especially in the case of centrally controlled systems. Therefore, the ability to estimate the likelihood that a monitored machine will successfully complete a predefined workload, taking into account both historical data from the machine’s sensors and the impending workload, may be essential in supporting a new approach to scheduling activities in an Industry 4.0 production system. This study proposes a novel approach for integrating machine workload information into a well-established PHM algorithm for Industry 4.0, with the aim of improving maintenance strategies in the manufacturing process. The proposed approach utilises a logistic regression model to assess the health condition of equipment and a neural network computational model to estimate its failure probability according to the scheduled workloads. Results from a prototypal case study showed that this approach leads to an improvement in the prediction of the likelihood of completing a scheduled job, resulting in improved autonomy of CPSs in accepting or declining scheduled jobs based on their forecasted health state, and a reduction in maintenance costs while maximising the utilisation of production resources. In conclusion, this study is beneficial for the present research community as it extends the traditional condition-based maintenance diagnostic approach by introducing prognostic capabilities at the plant shop floor, fully leveraging the key enabling technologies of Industry 4.0

E-procurement and E-supply Chain: Features and Development of E-collaboration

AbstractThe opportunity offered by digital technologies to make deep rationalization in purchase of supplies is becoming indispensable in competition between enterprises, considering positive effects in reducing the costs of the companies that have adopted the E-Procurement. As it has been confirmed by numerous case studies, automation of procedures for the purchase through e-procurement technology enables companies to achieve a reduction in costs (average 8-12%) of total purchases. So web-based models are playing a critical role within companies, especially in the generation of value of supply chain. This article focuses on the role of e-procurement within a supply chain showing, through simulations, the advantages and difficulties of implementing a systematic use of the Internet and defining the basic structure of an e-supply chain