Image Artefacts in Industrial Computed Tomography

Computed tomography is a method that has been used for many years in medicine and material analysis, and recently it has also been introduced in dimensional measurements. The method has a lot of advantages compared to other 3D measurement methods, with the largest one being the possibility to perform a non-destructive measurement of an object’s inner geometry. However, it is a complex method with a large number of parameters that influence measurement results. Some of these parameters are image artefacts that occur in the scanning and reconstruction process. An artefact is any artificial feature which appears on the CT image, but does not correspond to the physical feature of an object. In order to achieve metrological traceability, it is necessary to eliminate and minimize the influence of image artefacts on measurement results. This paper presents and explains image artefacts in industrial computed tomography as the consequences of different influence parameters in the CT system

Bus Fleet Management – A Systematic Literature Review

The research on Bus Fleet Management (BFM) has undergone significant changes. It is unclear whether these changes are accepted as technological change or as a paradigm shift. Perhaps unintentionally, BFM is still perceived as routing and scheduling by some, and by others as maintenance and replacement strategy. Therefore, the authors conducted a Systematic Literature Review (SLR) to overview the existing concepts and school of thoughts about how stakeholders perceive the BFM. The SLR post-study exposed that BFM should be acknowledged as a multi-realm system rather than a uniform dimension of fulfilling timely service. Nonetheless, the work encapsulates BFM evolution which shows the need for the multi-realm research abstracted as "Bus Fleet Mobility Management" and "Bus Fleet Asset Management". The difficulties of transport agencies and their ability to switch from conventional to Zero-Emission Buses (ZEBs) illustrates why we propose such an agenda, by which the research is validated through needs both in academia and in practice

Importance of offline filtration system use

Any machine which uses mineral oil for power transfer or lubrication is dependent on the condition of the oil. Maintaining oil performance and machine components at their best is therefore vital. System filters are primarily the last line of defense, but are not conductive to achieving optimum oil cleanliness, as pressure shocks will result in the release of a large amount of the particles already retained by the filter insert. However, originally installed (suction, pressure, return) filters are still important as last chance inline filters. Secondary oil filtration is ideal for ensuring the lowest possible degree of contamination in the system, e.g. to achieve a specific level of oil cleanliness. Because of secondary filter circuit works independently of the hydraulic or any other oil lubrication system, its level of efficiency remains constant – in any situation of system operation. This paper will present reasons that justify use of an secondary filtration system

Koncept funkcionalne produktivnosti za modelovanje pouzdanosti u domenu održavanja zasnovanom na energiji

Applying the Energy-Based Maintenance (EBM) policy within manufacturing companies, the theoretical probability of non-random deteriorating failures is relatively low. However, poor industrial maintenance practices and market intelligence have been reported. Nonetheless, although various maintenance practices, including CBM (Condition-Based Maintenance) and PdM (Predictive Maintenance) concepts, are applied within manufacturing sectors, results show that performance differs with decision-making and policy-making in all layers of abstraction. The reasons for such propositions are imposed by three main pillars of evidence, namely (1) state-of-the-projects, (2) state-of-the-literature, and (3) state-of-the-practice. The author of the thesis uses this evidence as an apparatus for justifying the lack of maintenance impact and achievement in the industrial “4th Wave”. A specific in-detail description of the protocol is given for each given pillar. The lack of achievement are seen in decision-making since most engineers and scientists rely on static data-driven approaches. Utilising the PdM practice seems to exhibit difficulties in switching from a static to a dynamic data-driven approach. The setbacks are seen through the poor decision-making of top management. Hence, the outdated CBM frameworks that manufacturers rely upon fall short of providing long-term effects, especially in upcoming sustainable manufacturing. Encompassing sustainable manufacturing as one of the key enabling technologies (KET) and sustainability indicator(s) as a condition monitoring (CM) tool(s) that rely on energy and environmental dynamics, maintenance decision-making (MDM) differs between traditional maintenance practice and EBM practice. The setbacks of conventional CM tools (e.g. vibrational and acoustic) seem to be facing difficulties while being outside of operational decision-making layer (strategic and tactical). Since monitoring energy dissipation (e.g., vibroacoustics) is used as a diagnostic and prognostic indicator, the use of primary energy indicators (e.g., flow and pressure, current and voltage) can be used as both a diagnostic and prognostic indicator, but also as an indicator for maintenance optimisation and monetary value because energy consumption can be easily represented financially. The ongoing sustainability frameworks and energy efficiency normatives, therefore, support aforemtioned practice over traditional ones. The author of the thesis is set to propose the functional-productiveness (FP) concept as a quantitative estimate in delineating functional from non-functional labels. Secondly, using machine learning (supervised and unsupervised) algorithms for binary classification, the goal is to determine the healthy from the non-healthy state by relying upon functional-productiveness markers (FPMs). These markers are extracted from classification hypothesis space by variable importance; as such can be used for establishing the reliability of systems and contributing to maintenance decision-making. Using a practical hydraulic control system of a rubber mixing machine, it was possible to establish high classification accuracy between healthy and non-healthy states. The author used: Gaussian naïve Bayes (GNB), Artificial Neural Networks (ANN), Logistic Regression (LR), Classification and Regression Tree (CART), and k-Nearest Neighbour (kNN) for classification, where ANN resulted in the highest classification accuracy (95%) given unseen data.  Примена политике Енергетски Заснованог Одржавања (ЕЗО) код производних компанија чини теоретску поузданост ненасумичних отказа релативно ниском. Међутим, све је већа присустност лоше праксе одржавања и ниске тржишна интелигенције која се јавља у истраживању. Иако се различите праксе одржавања примењују, укључујући концепте одржавања по стању и предиктивног одржавања, резултати показују да перформансе варирају у складу са политиком доношења одлука на свим нивоима одлучивања. Разлози за овакве премисе намећу три стуба доказа: (1) стање пројеката; (2) стање литературе; и (3) стање праксе. Докторант користи ове доказе као апарат да би се оправдао недостатак утицаја одржавања и постигнућа у индустријском „четвртом таласу“. За сваки дати стуб доказа дат је детаљан опис протокола. Главни недостаци напретка се огледају кроз доношење одлука с обзиром да се већина научника и инжењера ослања на статичке податке приликом одлучивања. Чини се да примена праксе предиктивног одржавања манифестује потешкоће приликом прелаза са статичких на динамичке податке. Ове потешкоће се огледају кроз лоше доношење одлука од стране топ менаџмента. Застарели оквири одржава по стању на које се произвођачи ослањају не пружају дугорочне ефекте, посебно у предстојећој одрживој производњи. Обухватајући одрживу производњу као једну од кључних технологија развоја и индикаторе одрживости као алат(и) праћења стања који се ослањају на енергетске и еколошке динамичке индикаторе, доношење одлука у одржавању се разликује између традиционалних политика одржавања и политике одржава заснованом на енергији. Недостаци конвенционалних алата праћења стања (нпр. виброакустика) је што се такви индикатори не могу применити на вишим нивоима одлучивања ван оперативног (стратешки и тактички). С обзиром да се  праћење расипања енергије (као што је виброакустика) користи као индикатор за дијагностику и прогностику, употреба индикатора примарне енергије (нпр. проток и притисак, струја и напон) може да се користи и као дијагностички и прогностички индикатор, али такође и као индикатор за оптимизацију одржавања и као монетарна вредност јер потрошња енергије може лако да се финансијски прикаже. Тренутни еколошки оквири и нормативи енергетске ефикасности, према томе, подржавају претходно поменуту праксу одржавања засновану на енергији. Аутор тезе има за циљ да предложи концепт функционалне продуктивности (ФП) као квантитативну процену приликом разграничења функционалног од не-функционалног система. Друго, коришћењем алгоритама машинског учења за бинарну класификацију, циљ је да се одреди класификација за системе који задовољавају функциналност од система који то не чине ослањајући се на маркере функционалне продуктивности. Ови маркери су преузети из модела ослањајући се на битност променљиве приликом класификације у датом хипотетичком простору. Ови маркери (променљиве) се затим могу користити као индикатори за оптимизацију одређивањем поузданости система при чему се доприноси одлучивању у примењеној пракси одржавања. Употреба практичног хидрауличког система машине за производњу гуме, успешно је примењена класификација за предложене циљеве. Аутор тезе је применио моделе машинског учења (на енгл. Gaussian naïve Bayes GNB, Artificial Neural Networks – ANN, Logistic Regression – LR, Classification and Regression Tree – CART, and k-Nearest Neighbour kNN) за класификацију, где је највиша прецизност постугнута са моделима неуронских мрежа изнад 95% узимајући у обзир податке који нису били раније доступни.  Primena politike Energetski Zasnovanog Održavanja (EZO) kod proizvodnih kompanija čini teoretsku pouzdanost nenasumičnih otkaza relativno niskom. Međutim, sve je veća prisustnost loše prakse održavanja i niske tržišna inteligencije koja se javlja u istraživanju. Iako se različite prakse održavanja primenjuju, uključujući koncepte održavanja po stanju i prediktivnog održavanja, rezultati pokazuju da performanse variraju u skladu sa politikom donošenja odluka na svim nivoima odlučivanja. Razlozi za ovakve premise nameću tri stuba dokaza: (1) stanje projekata; (2) stanje literature; i (3) stanje prakse. Doktorant koristi ove dokaze kao aparat da bi se opravdao nedostatak uticaja održavanja i postignuća u industrijskom „četvrtom talasu“. Za svaki dati stub dokaza dat je detaljan opis protokola. Glavni nedostaci napretka se ogledaju kroz donošenje odluka s obzirom da se većina naučnika i inženjera oslanja na statičke podatke prilikom odlučivanja. Čini se da primena prakse prediktivnog održavanja manifestuje poteškoće prilikom prelaza sa statičkih na dinamičke podatke. Ove poteškoće se ogledaju kroz loše donošenje odluka od strane top menadžmenta. Zastareli okviri održava po stanju na koje se proizvođači oslanjaju ne pružaju dugoročne efekte, posebno u predstojećoj održivoj proizvodnji. Obuhvatajući održivu proizvodnju kao jednu od ključnih tehnologija razvoja i indikatore održivosti kao alat(i) praćenja stanja koji se oslanjaju na energetske i ekološke dinamičke indikatore, donošenje odluka u održavanju se razlikuje između tradicionalnih politika održavanja i politike održava zasnovanom na energiji. Nedostaci konvencionalnih alata praćenja stanja (npr. vibroakustika) je što se takvi indikatori ne mogu primeniti na višim nivoima odlučivanja van operativnog (strateški i taktički). S obzirom da se  praćenje rasipanja energije (kao što je vibroakustika) koristi kao indikator za dijagnostiku i prognostiku, upotreba indikatora primarne energije (npr. protok i pritisak, struja i napon) može da se koristi i kao dijagnostički i prognostički indikator, ali takođe i kao indikator za optimizaciju održavanja i kao monetarna vrednost jer potrošnja energije može lako da se finansijski prikaže. Trenutni ekološki okviri i normativi energetske efikasnosti, prema tome, podržavaju prethodno pomenutu praksu održavanja zasnovanu na energiji. Autor teze ima za cilj da predloži koncept funkcionalne produktivnosti (FP) kao kvantitativnu procenu prilikom razgraničenja funkcionalnog od ne-funkcionalnog sistema. Drugo, korišćenjem algoritama mašinskog učenja za binarnu klasifikaciju, cilj je da se odredi klasifikacija za sisteme koji zadovoljavaju funkcinalnost od sistema koji to ne čine oslanjajući se na markere funkcionalne produktivnosti. Ovi markeri su preuzeti iz modela oslanjajući se na bitnost promenljive prilikom klasifikacije u datom hipotetičkom prostoru. Ovi markeri (promenljive) se zatim mogu koristiti kao indikatori za optimizaciju određivanjem pouzdanosti sistema pri čemu se doprinosi odlučivanju u primenjenoj praksi održavanja. Upotreba praktičnog hidrauličkog sistema mašine za proizvodnju gume, uspešno je primenjena klasifikacija za predložene ciljeve. Autor teze je primenio modele mašinskog učenja (na engl. Gaussian naïve Bayes GNB, Artificial Neural Networks – ANN, Logistic Regression – LR, Classification and Regression Tree – CART, and k-Nearest Neighbour kNN) za klasifikaciju, gde je najviša preciznost postugnuta sa modelima neuronskih mreža iznad 95% uzimajući u obzir podatke koji nisu bili ranije dostupni.

Anthropomorphic Robotic Eyes: Structural Design and Non-Verbal Communication Effectiveness

This paper shows the structure of a mechanical system with 9 DOFs for driving robot eyes, as well as the system’s ability to produce facial expressions. It consists of three subsystems which enable the motion of the eyeballs, eyelids, and eyebrows independently to the rest of the face. Due to its structure, the mechanical system of the eyeballs is able to reproduce all of the motions human eyes are capable of, which is an important condition for the realization of binocular function of the artificial robot eyes, as well as stereovision. From a kinematic standpoint, the mechanical systems of the eyeballs, eyelids, and eyebrows are highly capable of generating the movements of the human eye. The structure of a control system is proposed with the goal of realizing the desired motion of the output links of the mechanical systems. The success of the mechanical system is also rated on how well it enables the robot to generate non-verbal emotional content, which is why an experiment was conducted. Due to this, the face of the human-like robot MARKO was used, covered with a face mask to aid in focusing the participants on the eye region. The participants evaluated the efficiency of the robot’s non-verbal communication, with certain emotions achieving a high rate of recognition

CONTAMINATION CONTROL OF HYDRAULIC SYSTEMS IN INDUSTRY 4.0

This paper describes the expansion of maintenance in Industry 4.0 concerning contamination control ofa hydraulic systems. Recently, a lot of attention is dedicated towards newly coined term of Industry 4.0, therefore maintenance 4.0, Industrial Internet of Things, Internet of Condition Monitoring, etc. Contamination control as an integral part of Condition Based Maintenance takes a significant part in diagnostics and prognostics of systems containing hydraulic fluids. Hydraulic fluid as a driving medium in hydraulic system suffers from material and energy contamination. The influence is seen through degradationof physical and chemical properties of the hydraulicoil. Recently, in condition monitoring techniques, as a maintenance strategy, a lot of authors emphasize using particle influence as a pre‐warning sign in detecting potential failure. Therefore stakeholders in the industry ((engineers and technicians)follow that claim and consequently implement the strategy therby purchaseand install new sensors and equipment in order to eliminate and mitigate system stoppage or reduction in performance. In this paper, however authors propose a slightly different aproach in trend analysis over particle contamination, and that is, using viscosity change as a pre‐warning sign. Besides, authors advocate techniques and methods needed in adequate contamination control of a system

Diesel fuel filtration problems with modern common rail injection systems / Проблемы фильтрирования дизельного топлива в современной системе впрыска common rail / Problem filtriranja dizel-goriva kod savremenih common rail sistema ubrizgavanja

Modern diesel fuel injection systems called ”common rail systems” have been increasingly developing over the past two years. Along with the development of such systems it has been, at the same time, necessary to follow the development of ancillary systems used for their proper and efficient operation. This paper provides a detailed presentation of the latest generation of common rail systems operating at high pressure together with problems regarding diesel fuel filtration. / За последние годы заметно возросло развитие современных систем впрыска дизельного топлива, под названием „common rail“. Наряду с развитием данных систем необходимо одновременно следить за соответстующим развитием вспомогательных систем, которые обеспечивают их правильную и эффективную работу. В данной статье подробно описаны последние поколения common rail систем, которые работают под высоким давлением, а также обсуждаются вопросы фильтрирования дизельного топлива, и подчеркнута проблема загрязнения окружающей среды от промышленного топлива. / Savremeni sistemi za ubrizgavanje dizel goriva, pod nazivom 'common rail' poslednjih nekoliko godina se naglo razvijaju. Uporedo sa razvojem ovih sistema potrebno je istovremeno pratiti i određeni razvoj pomoćnih sistema koji se koriste za njihov pravilan i efikasan rad. U radu je detaljno opisana poslednja generacija common rail sistema koji rade sa visokim radnim pritiscima. Naveden je i problem filtriranja dizel-goriva i izdvajanja nepoželjnih kontaminanata u pogonskom gorivu