 Gyártóberendezések karbantartásának tervezése és ütemezése TÉMAKIÍRÁS Intézmény: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem gépészeti tudományok Pattantyús-Ábrahám Géza Gépészeti Tudományok Doktori Iskola témavezető: Németh István helyszín (magyar oldal): BME Gyártástudomány és -technológia Tanszék helyszín rövidítés: GTT A kutatási téma leírása: a.) Előzmények: A szerszámgépek, gyártórendszerek megbízhatóságának és karbantartásának elemzésével korábbi nemzetközi kutatási projektek keretében foglalkoztunk a Gyártástudomány és technológia Tanszéken. Jelenleg már jól működő metodika és szoftvereszközök állnak a rendelkezésünkre, melyekkel meghatározhatók az optimális karbantartási stratégiák és az optimális preventív karbantartási ciklusok. A kutatás alapcélkitűzése ennek a metodikának a továbbfejlesztése újabb karbantartási stratégia modellek (pl. oportunisztikus), degradációs modellek, hibaelőrejelzési módszerek, illetve optimumkeresési módszerek kifejlesztésével. b.) A kutatás célja: Gyártóberendezések (szerszámgépek, robotok, illetve gyártórendszerek) optimális karbantartásának tervezését és ütemezését támogató új módszerek és szoftver eszközök kifejlesztése. c.) Az elvégzendő feladatok, azok fő elemei, időigénye: • Irodalomkutatás: statisztikai módszerek, karbantartási adatgyűjtési és -elemzési módszerek, karbantartási stratégiák, degradációs modellek, karbantartás-tervezési és ütemezési módszerek, hibaelőrejelzési módszerek, valamint életciklus költség modellek kutatása és elemzése, különös tekintettel a historikus terhelésszintek figyelembevételére és mesterséges intelligencia módszerek bevonására. (0,5 év) • A degradációval, historikus terhelésszintekkel, megbízhatósággal és karbantartással kapcsolatos rendszerjellemzők meghatározására szolgáló módszerek kidolgozása (0,5 év). • Értékelési eljárások (optimalizálási célfüggvények; pl. életciklus költség, rendelkezésreállás, visszamaradó hasznos élettartam) kidolgozása (0,75 év). • Mesterséges intelligencia módszerek kidolgozása. (0,5 év) • Optimalizálási módszerek kutatása, elemzése, fejlesztése (0,5 év). • Módszerek számítógépes programban való megvalósítása (0,75 év). • Értekezés írása (0,5 év). d.) A szükséges berendezések: A szükséges számítástechnikai és diagnosztikai eszközök rendelkezésre állnak, bővítésük folyamatos. e.) Várható tudományos eredmények: Gyártóberendezések karbantartás-tervezését és -ütemezését segítő új módszerek és szoftver eszközök. f.) Irodalom: 1. Basheer Shaheen, Ádám Kocsis, István Németh: Data-driven failure prediction and RUL estimation of mechanical components using accumulative artificial neural networks, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 119, March 2023, 105749, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105749 2. Shaheen, Basheer Wasef; Németh, István: Integration of Maintenance Management System Functions with Industry 4.0 Technologies and Features—A Review, Processes 2022, 10, 2173 , 27 p. (2022), https://doi.org/10.3390/pr10112173 3. Basheer Shaheen, István Németh: Machine Learning Approach for Degradation Path Prediction Using Different Models and Architectures of Artificial Neural Networks. Periodica Polytechnica Mechanical Engineering, 66(3), pp. 244–252, 2022, https://doi.org/10.3311/PPme.20145 4. István Németh, Ádám Kocsis, Donát Takács, Basheer W. Shaheen, Márton Takács, Angelo Merlo, Amit Eytan, Luisa Bidoggia, and Paolo Olocco: Maintenance schedule optimisation for manufacturing systems, Proceedings of the 4th IFAC Workshop on Advanced Maintenance Engineering, Service and Technology, AMEST 2020, September 10-11, 2020. Cambridge, UK, pp. 319-324. 5. M. Surico, R. Ricatto, A. Merlo, I. Németh, A. Sardelis, M. Villoslada, E. Montejo, N. Frenkel, P. Aivaliotis, I. M. de la Pera Celada, J. Sidiropoulos, A. Eytan, A. Papavasileiou, F. Aggogeri: PROGRAMS project approach to maintenance management, Proceedings of the 4th IFAC Workshop on Advanced Maintenance Engineering, Service and Technology, AMEST 2020, September 10-11, 2020. Cambridge, UK, pp. 313-318. 6. Alice Reina, Ádám Kocsis, Angelo Merlo, István Németh, and Francesco Aggogeri: Maintenance decision support for manufacturing systems based on the minimization of the life cycle cost, Procedia CIRP, Volume 57, 2016, pp. 674-679. 7. EASE-R3: Integrated framework for a cost-effective and ease of repair, renovation and re-use of machine tools within modern factory. Európai uniós kutatási projekt, EU FP7 NMP, NMP2-LA-2013-608771, időtartam: 2013. július 1. – 2016. június 30. 8. PROGRAMS: Prognostics based Reliability Analysis for Maintenance Scheduling, Európai uniós kutatási project, EU H2020-FOF, szerződés száma: 767287, időtartam: 2017. október 1. – 2021. március 31. felvehető hallgatók száma: 1 Jelentkezési határidő: 2024-10-15 |