Оценка эффективности прогнозного обслуживания сельскохозяйственных машин
Автор: Помогаев В.М.
Журнал: Вестник Омского государственного аграрного университета @vestnik-omgau
Рубрика: Агроинженерия и пищевые технологии
Статья в выпуске: 4 (52), 2023 года.
Бесплатный доступ
На практике в разных отраслях экономики используются три стратегии технического обслуживания: реактивная (RM), планово-предупредительная (PM) и предсказательная, или предиктивная (PdM). Доминирующей является планово-предупредительная стратегия, в рамках которой развивается несколько методологий, ориентированных на надежность, качество, снижение рисков и т.д. Для сельскохозяйственных предприятий предложена прогнозная методология обслуживания, нацеленная на переход к PdM. Методология направлена на то, чтобы предсказать выход из строя элементов машин и определить правильные действия по техническому обслуживанию и ремонту. Это позволяет достичь баланса между частотой обслуживания и стоимостью. Для оценки эффективности прогнозного обслуживания предложены модель минимизации затрат и модель оценки надежности. Цель функции затрат состоит в том, чтобы минимизировать долгосрочную ожидаемую норму затрат на данном этапе жизненного цикла машин в максимальной его продолжительности. Для прогнозного обслуживания выделено пять составляющих затрат. В модели оценки надежности в качестве критерия используется коэффициент готовности. Показатель демонстрирует доступность машин в условиях непрерывной деградации элементов машины с учетом совершенствования обслуживания. Модель оценки надежности представляется более доступным и точным инструментом оценки эффективности реализации методологии прогнозного обслуживания.
Прогнозное обслуживание, предсказательная стратегия обслуживания, техническое обслуживание и ремонт, оценка затрат, оценка надежности
Короткий адрес: https://sciup.org/142239645
IDR: 142239645 | УДК: 631.173-044.3
Assessment of the effectiveness of predictive maintenance of agricultural machinery
In practice, three maintenance strategies are used in different sectors of the economy: reactive (RM), planned and preventive (PM) and predictive (PdM). The dominant one is the preventive strategy, within which a number of methodologies are developed, focused on reliability, quality, risk reduction, etc. For agricultural enterprises, a predictive maintenance methodology is proposed, focused on the transition to PdM. The methodology is aimed at predicting the failure of machine elements and determining the correct actions for maintenance and repair. This allows for a balance between service frequency and cost. To evaluate the effectiveness of predictive maintenance, a cost minimization model and a reliability assessment model are proposed. The goal of the cost function is to minimize the long-term expected rate of cost at a given stage of the machine life cycle for its maximum duration. There are five cost components identified for predictive maintenance. The reliability assessment model uses the availability factor as a criterion. The indicator demonstrates the availability of machines in conditions of continuous degradation of machine elements, taking into account the improvement of maintenance. The reliability assessment model seems to be a more accessible and accurate tool for assessing the effectiveness of the implementation of predictive maintenance methodology.
Список литературы Оценка эффективности прогнозного обслуживания сельскохозяйственных машин
- Мартынов Б.Г., Тарабан М.В., Мози-ков М.Д. К вопросу управления проактивной системой технического обслуживания в современных условиях // Сб. науч.-тех. конф. института техно-логических машин и транспорта леса. СПб.: СПбГЛТУ, 2022. С. 303–307.
- Сай Ван Квонг, Щербаков М.В. Архитектура системы предсказательного технического обслуживания сложных многообъектных систем в концепции Индустрии 4.0 // Программные продукты и системы. 2020. Т. 33. № 2. С. 186–194.
- Ферапонтова М.В., Стародубец А.А., Перчаткин А.С. Проактивное или предотвращающее обслуживание // Сб. науч.-практ. конф. 3 де-кабря 2020. Петрозаводск: Новая наука. 2020. С. 132–135.
- Pinciroli L., BaraldiP., Zio E. Maintenance optimization in industry 4.0 // Reliability Engineering and System Safety. 2023. Т.234. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832023001199?via%3Dihub (дата обращения 21.09.23).
- Редреев Г.В. Обеспечение работоспособ-ности разнородного парка тракторов в системе технического сервиса АПК: дис. ... док. техн. наук: 05.20.03. Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук. Новосибирск. 2021. 414 с.
- Ran Y., Zhou X., Lin P., Wen Y., Deng R.A. Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019;(20):1-36. https://arxiv.org/pdf/1912. 07383.pdf (дата обращения: 03.10.2023).
- Помогаев В.М., Редреев Г.В., Ревякин П.И., Басакина А.С. Возможности использования данных электронных систем сельскохозяйственных машин для построения предсказательных моделей // Вестник Омского ГАУ. 2022. № 2(46). С. 153–166. DOI 10.48136/22220364_2022_2_153.
- You M.-Y., Li L., Meng G., Ni J. Cost-effective updated sequential predictive maintenance policy for continuously monitored degrading systems. IEEE Transactions on Automation Science and Engi-neering. 2009;7(2):257-265.
- Grall A., Dieulle L., Berenguer C., Rous-signol M. Continuoustime predictive-maintenance scheduling for a deteriorating system. IEEE transac-tions on reliability. 2002;51(2):141-150.
- He Y., Han X., Gu C., Chen Z. Cos-toriented predictive maintenance based on mission reliability state for cyber manufacturing systems. Ad-vances in Mechanical Engineering. 2018;10(1). URL: https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1687814017751467 (дата обращения: 06.09.23)
- Louhichi R., Sallak M., Pelletan J. A cost model for predictive maintenance based on risk-assessment. 2019. URL: https://hal.science/hal-02181097/document (дата обращения: 21.10.23).
- Letot C., Equeter L., Dutoit C., Dehom-breux P. Updated operational reliability from degrada-tion indicators and adaptive maintenance strategy. Sys-tem Reliability. IntechOpen. 2017. URL: https://www.intechopen.com/chapters/55561 (дата обращения: 11.08.23)
- Huang T., Peng B., Coit D.W., Yu Z. De-gradation modeling and lifetime prediction considering effective shocks in a dynamic environment. IEEE Transactions on Reliability. 2019;68(3):819-30. DOI10.1109/tr.2019.2917058.
- Gravette M.A., Barker K. Achieved avail-ability importance measure for enhancing reliability-centered maintenance decisions. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability. 2015;229(1):62-72.
- Ascher Н.R., Femgold Н. Repairable Sys-tem Reliability: Modeling. Inference. Misconceptions and Their Causes. New York: Marcel Dekker, 1984. 240 с.
- Семенов А.П. Модель управления жиз-ненным циклом локомотива с использованием со-временных методов технического диагностирова-ния: дис. ... док. техн. наук: 05.22.07. Рос. университет транспорта. М., 2021. 379 с.
- Болдырева О.Н., Звягинцева А.В. Регулирование технологического риска посредством оптимизации программы технического обслуживания оборудования // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. № 12. С. 76–78.
- Гостюнин Ю.А., Гостюнина В.А. Система принятия решений для риск-ориентированной стратегии технического обслуживания // Сборник трудов V Международной юбилейной научной конференции. Саратовский государственный технический университет. 2017. С. 301–305.
