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Effects of maintenance policies on the productivity of flexible manufacturing cells

Effects of maintenance policies on the productivity of flexible manufacturing cells. 指導教授： 童超塵 作者： Mehmet Savsar 主講人：廖翊亨. 1 . Introduction. 彈性製造系統 (FMS) 因為設備廣泛的利用和損耗導致增加故障率。 本文發表分析和模擬的模式來決定 FMC 在隨機故障和不同的保養策略上的績效。 保養分析是一個重要的議題，因為在工業設備上保養成本佔總生產成本高達 15% 至 40% 。.

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  1. Effects of maintenance policies on the productivity of flexible manufacturing cells 指導教授： 童超塵 作者：Mehmet Savsar 主講人：廖翊亨

  2. 1. Introduction • 彈性製造系統(FMS)因為設備廣泛的利用和損耗導致增加故障率。 • 本文發表分析和模擬的模式來決定FMC在隨機故障和不同的保養策略上的績效。 • 保養分析是一個重要的議題，因為在工業設備上保養成本佔總生產成本高達15%至40%。

  3. 一個FMC較於傳統的機器可能多於四倍的損耗，所以導致較高的故障率，因此保養是重要的。一個FMC較於傳統的機器可能多於四倍的損耗，所以導致較高的故障率，因此保養是重要的。 • 已知當機器老舊時，故障機率將增加；在有計劃的預防保養後，故障機率將會突然地降低。

  4. 2. Maintenance policies in FMC • 假如當設備故障了才保養，則稱為矯正性的保養(corective maitenance;CM)策略。 • 由過去的研究得知兩個熟知的預防保養(Preventive Maintenance; PM)策略： • (1)age-based：假如故障在預定的PM排程之前發生，則PM將從修復之後重新安排。 • (2)block-based：PM是在預定時間施行，不管設備故障的時間，也不管CM是否已經執行過了。

  5. 大多的研究專注於傳統設備的保養模式，其假設故障間隔時間為Weibull分配。大多的研究專注於傳統設備的保養模式，其假設故障間隔時間為Weibull分配。 • 本文分為六個案例來討論，如下： • 1. No maintenance policy (Fully Reliable Cell; FRC)： • 考慮一個無故障完全可靠的FMC。 • 2. Corrective maintenance only policy (CMP)： • 只有當任一設備失效時，才進行矯正的保養。設備故障間隔時間假設服從均勻分配。

  6. 3. Block-based PM with CM policy (BBP) • 設備定期進行預定時程的PM作業，以消除損耗造成的故障，不顧任一個CM作業，只依預定時程施行PM作業。 • 4. Age-based PM with CM policy (ABP)： • 假設PM作業的時間間隔固定為T小時，若在下一次PM作業之前發生CM作業，則重新排定CM作業的T小時後為下一次的PM作業。若無發生故障，則PM作業依預定時程執行。

  7. 5. Opportunity-triggered PM with CM policy (OTP)： • 稱為被引發的PM作業。 • 只有當故障發生時一同施行CM與PM作業。 • 因為設備已經停止，而且某些零件已經由CM作業被保養，則PM時間期望被減少，所以假設減少50%。 • 6. Conditional opportunity-triggered PM with CM policy (COP)： • 於已排定的時間或當特定情況下發生了CM作業時，PM才被執行。本文假設條件為機器失效於班表的最後四分之一。 • 例如，若於下一次PM前，在班表的最後四分之一的時間內，機器失效了，則此次的CM等於下一次PM。若機器失效於班表的最後四分之一的時間以前，則仍視為CM作業，已排定的PM如期施行。

  8. 3. Mathematical formulation • 當模擬一個系統時，為了能見到在一個單元的生產力和可利用性上保養的效果，區分是需要的。 • 下列為一個數學的程序，用來區分隨機故障和損耗故障。 • 令

  9. Albino已指出h(t)可被考慮由兩個部份組成，第一個為隨機故障，第二個為損耗故障：Albino已指出h(t)可被考慮由兩個部份組成，第一個為隨機故障，第二個為損耗故障： • 因為設備故障不是因為隨機就是損耗，設備的可靠度，也就是在t時間設備存活的機率： • 其中

  10. 由於瞬間故障率是因為隨機故障，所以是獨立且為常數，則令由於瞬間故障率是因為隨機故障，所以是獨立且為常數，則令 • 所以寫為 • 得知

  11. 因為隨機因素無法消除，所以我們利用適合的保養策略來消除損耗的故障因素。因為隨機因素無法消除，所以我們利用適合的保養策略來消除損耗的故障因素。 • 隨機故障因素假設服從指數分配，有固定的瞬間故障率，因為它們是完全地隨機，因此可應用指數的無記憶性特性。

  12. 對於在0<t<μ區間均勻分佈的故障間隔時間t，沒有執行PM的故障間隔時間t的機率為對於在0<t<μ區間均勻分佈的故障間隔時間t，沒有執行PM的故障間隔時間t的機率為 • 令 ，R(t)= ，則總故障率為 • 假設隨機故障因素的故障率為 • 損耗故障率為

  13. 因此，每一個型式的故障機率(pdf)對應如下 • 每一個元件可靠度函數為

  14. 4. Simulation modeling of FMC maintenance policies • 由圖3所示AGV(Automated Guided Vehicle)根據製程要求和順序來選取零件並裝卸載它們到合適的機器。 4.1. FMC case example

  15. AGV的速度設定為175 ft/min。 • 三種零件類型加入系統。 • 在貨架上包含8單位零件到達系統，其中 • Type1：4單位(每2小時) • Type2：2單位(每2小時) • Type3：2單位(每2小時) • 在模擬的全部案例中，這個組合是固定的，以比較不同的保養策略。

  16. Table1表示FMC的元素之間的距離。

  17. Table2表示對於每個零件種類在每個機器運作的順序和製程的時間。Table2表示對於每個零件種類在每個機器運作的順序和製程的時間。

  18. 對於下列6個案例發展出模擬模式： • (1) a FRC • (2) a cell with CMP • (3) a cell with BBP • (4) a cell with ABP • (5) a cell with OTP • (6) a cell with COP • 對於生產單元的作業，每個模擬試驗執行一個月=9600分鐘(20個工作天、8hr/day) • 假設30分鐘的PM時間(或當結合CM時為15分鐘)每個班表的最後。

  19. 5. Simulation results 5.1. Experiment 1 • 故障間隔時間假設為均勻分配U(0,T) • 當執行PM時，損耗故障是被消除；只有隨機因素的故障留下，具有固定的瞬間故障率，服從指數分配(平均故障間隔時間=T)，500<T<4000min。 • 修復時間假設為常態分配N(100,10)。 • 假設在每個班表的最後，則PM作業會花費30分鐘；若結合CM任務的PM作業，則PM作業時間減半為15分鐘。

  20. 在不同的策略下，對於每個案例的生產產出結果如Figure4所示：在不同的策略下，對於每個案例的生產產出結果如Figure4所示：

  21. 充分可靠的單元顯示最大可能生產產出(Pi)，並且為其它保養策略比較的基準。充分可靠的單元顯示最大可能生產產出(Pi)，並且為其它保養策略比較的基準。 • Figure4顯示CMP策略為最差的策略。最佳策略為OTP策略。 • 在age-based和block-based策略之間，age-based策略(或ABP)較佳。

  22. 5.2. Experiment 2 • 第二個試驗研究，在各種保養策略下，不同PM作業時間改變的影響，從10到50分鐘，每次增加10分鐘。

  23. FRC、CMP及BBP策略不受影響。 • 受影響是OTP、ABP及最大的COP策略。 • 當PM時間增加，生產力自然會降低，約2.5%。

  24. 5.3. Experiment 3 • 第三個試驗研究在不同修復時間之下，保養策略的影響，為常態分配(40<平均數<120，4<標準差<12)。 • 使用試驗一的相同的FMC參數。 • 生產率降低最大的是CMP，約8.3%。 • 生產率降低最小的是OTP，約3.8%。 • 因此，在平均修復時間三次的增加，對CMP來說，導致在生產率上小於9%的減少，似乎被影響最大，因為沒有PM被執行。

  25. 5.4. Experiment 4 • FMC設備被指定不同的平均故障時間，以及在不同設備故障型式下，研究保養策略的影響。 • 故障間隔時間仍然假設為均勻，當PM被執行時，故障間隔時間變為指數分配。 • 全部的單元參數保持與試驗一相同，平均故障間隔時間(MTTF)指定為： • Lathe: MTTF=2500 • Mill: MTTF=4000 • Grind: MTTF=3500 • 平均修復時間為常態N(100,10) • PM時間=30分鐘

  26. 本試驗的目標是比較，所有設備有相似的故障型式到所有設備故障型式皆不同時的情況，所以在設備的故障型式之間會有交集。本試驗的目標是比較，所有設備有相似的故障型式到所有設備故障型式皆不同時的情況，所以在設備的故障型式之間會有交集。

  27. OTP是最佳的。 • FRC一如期望有最高的生產率；CMP有最低的生產率。 • 在圖中顯示的結果，BBP和OTP在設備的相似故障型式的案例和設備的不同故障型式的案例之間，沒有顯著差異。 • 在MTBF相等的案例中具有稍微多的變動來說，在兩個案例一般趨勢被考慮為相似的。

  28. 5.5. Experiment 5 • 試驗五研究，改變設備故障型式的影響。 • 對於每個機器，在單元中平均故障間隔時間假設有不同型式的範圍。 • 改變MTBF • Lathe從500到4000； • Mill從800到6400； • Grind從700到5600。 • 所有其它的單元參數設定如試驗一。

  29. 對於全部的案例，在保養策略之間的差異是幾乎一致的。對於全部的案例，在保養策略之間的差異是幾乎一致的。 • OTP最佳及CMP最差。 • 當故障間隔時間增加，在CMP和其它保養策略之間的差異顯著地減少。

  30. 6. Concluding remarks • 利用SIMAN模擬套裝軟體，發展了六個模擬程式。數個試驗的分析結果顯示，在FMC的生產產出率或可用性上，每一保養型式有顯著的效果。 • 由分析可得知，最佳策略是OTP，而最差策略是CMP。 • 數個策略的結合也可用在同一個FMC系統。 • 例如，當一個機器以其中一種策略被保養，另一個機器也可使用不同的策略。 • 保養應用的型式是重要的，並且在施行之前，應該周密地研究。

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