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車輪廠流水線設備維修管理改進研究

發(fā)布時間:2018-07-26 17:06
【摘要】:隨著工業(yè)化進程的不斷加快,越來越多的企業(yè)開始意識到設備維修管理是企業(yè)利潤來源之一,設備維修管理在企業(yè)中如何實施稱為各個企業(yè)越來越關注的焦點。政府,學校,醫(yī)院,企業(yè)以及各個部門都開始關注設備的維修管理?梢,設備維護管理的重要性。 設備維修管理則是涉及設備在使用過程中的潤滑、保養(yǎng)、點檢、以及改造,甚至設備的報廢處理的環(huán)節(jié),為保證設備正常運轉所涉及的一切維修行為統稱為設備的維修管理。設備維修管理目的在于保證企業(yè)的正常運作,減少停機時間,提高生產效率,降低維修成本,提高產品質量,提高企業(yè)的市場競爭力,為企業(yè)利潤最大化的目標做出最大的貢獻,同時對于企業(yè)而言,設備維修管理為搶占市場提供了強大的競爭力。 設備維修管理體系的發(fā)展經歷了“事后維修、預防維修、生產維修、全員設備維修、預測維修”五個階段。隨著現代化設備向著復雜化、自動化、大型化、精密化的發(fā)展,設備維修管理面臨著巨大的挑戰(zhàn),設備維修管理水平與技術的提升越來越受到各大企業(yè)關注,擁有先進設備維修管理體系與技術,對企業(yè)來說已經十分必要。 車輪廠目前所面臨的設備維修管理現狀,根據這些情況我們選擇車輪廠中最重要的旋壓輪輞生產線為研究目標,利用ABC方法對其進行分類,分為A類設備,B類設備以及C類設備,在此基礎上我們選擇了B類設備進行可靠性分析得到B類設備的點檢、保養(yǎng)、潤滑以及預防維修的周期,,同時對B類設備組成的串聯系統進行了可靠性分析,進而對車輪廠設備維修管理的組織以及流程進行分析和優(yōu)化,減少設備維修時間,提高組織效率。最后根據可靠性分析選出B類設備中可靠性最低的設備進行設備狀態(tài)預測維修,建立隱馬爾科夫模型(HMM),針對目前設備的故障發(fā)生后的設備故障類別進行識別,以減少車輪廠對設備故障識別上時間的浪費,使得車輪廠設備維修管理能力得到提升。 改進以后的設備維修管理方案部分已經在使用,設備的完好率、利用率等指標都有所提高,設備數據更加準確,為企業(yè)生產提供了一定的保障。
[Abstract]:With the accelerating process of industrialization, more and more enterprises begin to realize that equipment maintenance management is one of the profit sources of enterprises. How to implement equipment maintenance management in enterprises is becoming the focus of more and more attention. The government, schools, hospitals, businesses and departments are concerned about the maintenance of equipment. Visible, the importance of equipment maintenance and management. Equipment maintenance management refers to the lubrication, maintenance, spot inspection, modification and even the disposal of scrapping of equipment in the process of use. In order to ensure the normal operation of the equipment, all the maintenance behaviors involved are referred to as the maintenance management of the equipment. The purpose of equipment maintenance management is to ensure the normal operation of enterprises, reduce downtime, improve production efficiency, reduce maintenance costs, improve product quality, and improve the market competitiveness of enterprises. At the same time, equipment maintenance management provides a strong competitive power for the enterprise to seize the market. The development of equipment maintenance management system has experienced five stages: ex post maintenance, preventive maintenance, production maintenance, full equipment maintenance and forecast maintenance. With the development of modern equipment towards complexity, automation, large-scale and precision, equipment maintenance management is facing great challenges, and the improvement of equipment maintenance management level and technology has attracted more and more attention of enterprises. With advanced equipment maintenance management system and technology, for the enterprise has been very necessary. According to the current situation of maintenance and management of the equipment in the wheel factory, we select the most important spinning rim production line in the wheel factory as the research goal, and use ABC method to classify it. On the basis of this, we choose B equipment to carry on the reliability analysis to get the B equipment spot inspection, maintenance, lubrication and preventive repair cycle. At the same time, the reliability of the series system composed of B equipment is analyzed, and the organization and process of maintenance management in wheel factory are analyzed and optimized to reduce the maintenance time and improve the organization efficiency. Finally, according to the reliability analysis, the equipment with the lowest reliability in class B equipment is selected for equipment condition prediction and maintenance, and the Hidden Markov Model (HMM),) is established to identify the fault types of the equipment after the failure of the current equipment. In order to reduce the waste of time on equipment fault identification in wheel factory, the maintenance and management ability of wheel plant equipment is improved. The improved equipment maintenance management scheme is already in use, the equipment integrity rate, utilization rate and other indicators are improved, the equipment data is more accurate, which provides a certain guarantee for the enterprise production.
【學位授予單位】:吉林大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:TH186

【參考文獻】

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本文編號:2146694

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