No description available.

Today's technological systems are expected to perform at very high standards throughout their operational phase. The cost associated with unavailability of these systems is very high and especially with the defense systems or medical equipment which can directly affect human lives. The maintenance system plays an important role in achieving higher performance targets. In order to manage maintenance activities in more informed and rational manner, it is very important to understand the inherently complex and dynamic structure of the system. Traditionally maintenance policies are derived from reliability characteristics of individual components or sub-systems. This research makes an attempt to understand the system from the forest level and suggest better maintenance policies for achieving higher availability and lower system degradation. The leverage is gained from System Dynamics framework's ability to model complex systems and capture various feedback loops. The simulation results reveal that with the limited preventive maintenance capacity and within the given assumptions of the model, there exists and optimal preventive maintenance interval which is not the minimum. The simulation results also reflect that frequent preventive maintenance is required at higher load factors. / Master of Science

La réalité des marchés économiques impose des contraintes aux entreprises manufacturières qui sont de plus en plus difficiles à réaliser, comme la diversification des produits, l'amélioration de leur qualité, la réduction des coûts et la diminution des retards. Ces contraintes sont satisfaites par une meilleure organisation des systèmes de fabrication en utilisant les ressources techniques existantes. Notre présente thèse met l’accent sur deux contributions majeures, la première consiste à modéliser différents cas du système industriel (Système de production simple, système d’assemblage, système de désassemblage) en intégrant des politiques de maintenance adéquates. La deuxième contribution repose sur l’évaluation des risques de pertes de profit d’une décision prise suite à l’optimisation des différents systèmes industriels étudiés. Trois différents problèmes industriels sont étudiés, le premier concerne le développement des méthodes d’évaluation de risque de perte de profit résultant du choix d'un algorithme d’optimisation pour résoudre un problème de planification conjointe de production et de maintenance. Pour atteindre nos objectifs, nous commençons par calculer les plans de production et de maintenance en utilisant différents algorithmes d’optimisation. En outre, nous proposons des modèles analytiques pour quantifier le risque de perte de profit résultant des retours de produits et de la prise en compte des durées de réparation de pannes non nulles. Cette étude fournit des informations sur les algorithmes d’optimisations les plus efficaces pour les problématiques rencontrés pour aider et orienter les décideurs dans l'analyse et l'évaluation de leurs décisions. La deuxième problématique concerne l'optimisation de la planification du système d'assemblage à deux niveaux. Un modèle mathématique est développé pour incorporer une planification de l'approvisionnement pour les systèmes d'assemblage à deux niveaux dont les délais d’approvisionnement et les pannes du système sont stochastiques. La planification de maintenance optimale obtenue est utilisée dans l'évaluation des risques afin de trouver la période seuil de réparation qui réduit les pertes de profit. La troisième problématique étudiée concerne l’optimisation de la planification dans le cadre d’assemblage à base de désassemblage des produits usagés en tenant compte de la dégradation du système de production. Un modèle analytique est développé pour envisager le désassemblage, la remise à neuf des produits usagés qui contribuent à l’assemblage des produits finis. En effet, ces derniers peuvent être constitués de composants neufs ou remis à neuf. Une politique de maintenance est séquentiellement intégrée pour réduire l'indisponibilité du système. Le but de cette étude est d'aider les décideurs, dans certaines conditions, à choisir le processus le plus rentable pour satisfaire le client et qui peut également s'adapter aux risques potentiels qui peuvent perturber le système de désassemblage-assemblage. Le risque lié aux périodes de réparation du système est discuté, ce qui a un impact sur la prise de décision managériale / The reality of the economic markets places constraints on manufacturing companies that are increasingly difficult to achieve, such as product diversification, quality improvement, cost reduction and fewer delays. These constraints are satisfied by a better organization of manufacturing systems using existing technical resources. Our thesis focuses on two major contributions, the first is to model different industrial systems (simple production system, assembly system, disassembly system) by integrating maintenance policies. The second contribution is based on risk assessment of profit loss following a decision taken after an optimization of an industrial system. Three different industrial problems are studied; the first concerns the development of risk assessment methods of profit loss resulting from the choice of an optimization algorithm to solve a problem of joint production and maintenance planning. To achieve our goals, we start by calculating production and maintenance plans using different optimization algorithms. In addition, we propose analytical models to quantify the risk of profit loss resulting from product returns and of repair times. This study provides information on the most effective optimization algorithms for the problems encountered to help and guide decision-makers in the analysis and evaluation of their decisions. The second problem concerns the optimization of two-level assembly system planning. A mathematical model is developed to incorporate supply planning for two-level assembly system with stochastic lead times and failures. The optimal maintenance planning obtained is used in the risk assessment to find the threshold repair period that reduces the profit loss. The third problem studied concerns the optimization of disassembly system of returned products (used or end of life products), remanufacturing and assembly of finished products taking into account the degradation of the production system. An analytical model is developed to consider disassembly, remanufacturing of returned products that contribute to the assembly of finished products. Indeed, the latter may consist of new or remanufactured components. A maintenance policy is sequentially integrated to reduce the unavailability of the system. The goal of this study is to help decision makers, under certain conditions, choose the most cost-effective process to satisfy the customer and who can also adapt to the potential risks that can disrupt the disassembly-remanufacturing-assembly system. The risk associated with system repair periods is discussed, which has an impact on managerial decision-making

Dans le contexte international actuel, les entreprises doivent être capables de développer des stratégies leur permettant d’augmenter leurs performances et d'être plus compétitives. Cet environnement très évolutif introduit de nombreuses incertitudes et contraintes qui rendent beaucoup plus difficile la détermination de la meilleure stratégie à adopter selon les objectifs fixés. Le travail développé dans cette thèse, s’inscrit dans ce cadre et nous nous intéressons plus précisément à l'optimisation du pilotage de systèmes de production soumis à aléas (comme les pannes des machines) de façon à minimiser les coûts globaux. Pour la modélisation, le modèle à flux continus est choisi afin de représenter le flux de matières transitant dans le système. Ce modèle, nous permet également d'intégrer les délais de transfert et de transport entre les différents éléments qui composent le système.La méthode de résolution analytique utilisée est issue des méthodes d’analyse de sensibilité et correspond à la méthode d’analyse des perturbations infinitésimales (IPA). Cette méthode nous permet de déduire à partir d'une étude de trajectoires, un gradient du coût global pour chacune des études menées. Nous prouvons alors que ces gradients ne sont pas biaisés. Cela nous permet de les utiliser dans des simulations numériques. Ces simulations nous permettent de déterminer les variables de décision des stratégies de pilotage du système considéré. Le pilotage intègre la maintenance à la production. Pour le pilotage des systèmes considérés, nous considérons également des contraintes liées aux trois piliers du développement durable. Ces contraintes sont intégrées à nos modèles sous forme de coûts. Ainsi, les coûts globaux peuvent comporter en plus de coûts purement économiques, des coûts environnementaux et sociaux. Nous montrons donc que l'approche de résolution proposée peut être utilisée pour optimiser d'autres objectifs dans un cadre de durabilité / In the current international context, companies need to be able to develop strategies to increase their performance and become more competitive. This rapidly changing environment introduces many uncertainties and constraints, making much more difficult to determine the best strategy according to the objectives set. The work developed in this thesis falls within this context and, more precisely, we are interested in the optimization of the control of production systems subject to uncertainties (such as machine failures) in order to minimize the overall costs. For modeling, the continuous-flow model is chosen to represent the material flow moving through the system. This model allows us to integrate transfer and transportation delays between the different components of the system. The analytical resolution method used is based on the sensitivity analysis methods and corresponds to the infinitesimal perturbation analysis method (IPA). This method allows us to deduce, based on learning from sample-paths, a gradient of the overall cost for each of the studies conducted. We prove that these gradients are unbiased, which allows us to use them in numerical simulations. The simulations allow us to determine the decision variables of control strategies of the studied systems. The control integrates the maintenance to the production. For the control of the considered systems, we also take into account constraints linked to the three pillars of sustainable development. These constraints are integrated into our models in terms of costs. Thus, the overall costs may not only include purely economic costs, but also environmental and social costs. We show that the proposed resolution approach may be used to optimize other objectives within a sustainability framework

We propose a mathematical framework that integrates low-level sensory signals from monitoring engineering systems and their components with high-level decision models for maintenance optimization. Our objective is to derive optimal adaptive maintenance strategies that capitalize on condition monitoring information to update maintenance actions based upon the current state of health of the system. We refer to this sensor-based decision methodology as "sense-and-respond logistics". As a first step, we develop and extend degradation models to compute and periodically update the remaining life distribution of fielded components using in situ degradation signals. Next, we integrate these sensory updated remaining life distributions with maintenance decision models to; (1) determine, in real-time, the optimal time to replace a component such that the lost opportunity costs due to early replacements are minimized and system utilization is increased, and (2) sequentially determine the optimal time to order a spare part such that inventory holding costs are minimized while preventing stock outs. Lastly, we integrate the proposed degradation model with Markov process models to derive structured replacement and spare parts ordering policies. In particular, we show that the optimal maintenance policy for our problem setting is a monotonically non-decreasing control limit type policy. We validate our methodology using real-world data from monitoring a piece of rotating machinery using vibration accelerometers. We also demonstrate that the proposed sense-and-respond decision methodology results in better decisions and reduced costs compared to other traditional approaches.

[ES] En los últimos años, el crecimiento y la complejidad de los sistemas multi unidad han planteado desafíos significativos en términos de mantenimiento y operación eficiente. Estos sistemas, compuestos por un conjunto de unidades independientes, como líneas de producción, redes de distribución, flotas de vehículos o infraestructuras complejas, requieren un enfoque estratégico para garantizar su funcionamiento óptimo y minimizar los costos asociados con el mantenimiento. El mantenimiento de los sistemas multi unidad implica la planificación y ejecución de actividades de mantenimiento preventivo y correctivo en cada una de las unidades que los componen. Esta tarea se vuelve aún más desafiante debido a las interacciones entre unidades, el conjunto de componentes que les permiten realizar su función y la necesidad de coordinar las actividades de mantenimiento de manera efectiva, considerando las limitaciones de recursos, los tiempos de inactividad y la optimización de los costos. En este contexto, los modelos de simulación se han convertido en una herramienta valiosa para el análisis y la optimización de sistemas multi unidad. Estos modelos permiten simular el comportamiento del sistema en diferentes escenarios, teniendo en cuenta variables como el rendimiento, la confiabilidad, la disponibilidad y los tiempos de mantenimiento. Asimismo, brindan la capacidad de evaluar diferentes estrategias de mantenimiento y apoyar la toma de decisiones para mejorar la eficiencia y la rentabilidad del sistema. El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo de simulación para la toma de decisiones sobre las políticas de mantenimiento en sistemas multi unidad, para lograr este objetivo se creó un simulador basado en sistemas de eventos discretos descrito formalmente en redes de Petri interpretadas y coloreadas de un sistema de flotas de unidades de componentes intercambiables y su gestor de mantenimiento. El simulador pretende analizar la interacción entre las unidades y evaluar el impacto de diferentes políticas de mantenimiento incluida la canibalización en el rendimiento global del sistema. Además, se buscará identificar las ventajas de esta política, su impacto en los tiempos de inactividad, disponibilidad y costos asociados. Mediante el estudio y la aplicación de modelos de simulación en sistemas multi unidad, esta investigación contribuirá al desarrollo de un enfoque sistemático y eficiente para la gestión del mantenimiento en entornos complejos cuando se hace uso de la canibalización como política híbrida complementaria a las políticas que comúnmente son utilizadas en los sistemas de mantenimiento de flotas. Los resultados obtenidos podrán ser aplicados en diferentes sectores industriales, como la manufactura, el transporte, la energía y la logística, entre otros, con el fin de ser más resiliente al retardo, carencia o sobre costo de componentes críticos de repuesto de su flota y que permitan comprender operacionalmente los efectos de utilizar políticas de canibalización en busca de mejorar la eficacia operativa y optimizar los recursos disponibles. / [CA] En els últims anys, el creixement i la complexitat dels sistemes multiunitat han plantejat desafiaments significatius en termes de manteniment i operació eficient. Estos sistemes, compostos per un conjunt d'unitats independents, com a línies de producció, xarxes de distribució, flotes de vehicles o infraestructures complexes, requerixen un enfocament estratègic per a garantir el seu funcionament òptim i minimitzar els costos associats amb el manteniment. El manteniment dels sistemes multiunitat implica la planificació i execució d'activitats de manteniment preventiu i correctiu en cadascuna de les unitats que els componen. Esta tasca es torna encara més desafiadora a causa de les interaccions entre unitats, el conjunt de components que els permeten realitzar la seua funció i la necessitat de coordinar les activitats de manteniment de manera efectiva, considerant les limitacions de recursos, els temps d'inactivitat i l'optimització dels costos. En este context, els models de simulació s'han convertit en una ferramenta valuosa per a l'anàlisi i l'optimització de sistemes multiunitat. Estos models permeten simular el comportament del sistema en diferents escenaris, tenint en compte variables com el rendiment, la confiabilitat, la disponibilitat i els temps de manteniment. Així mateix, brinden la capacitat d'avaluar diferents estratègies de manteniment i donar suport a la presa de decisions per a millorar l'eficiència i la rendibilitat del sistema. L'objectiu d'esta tesi és desenvolupar un model de simulació per a la presa de decisions sobre les polítiques de manteniment en sistemes multiunitat, per a aconseguir este objectiu es va crear un simulador a esdeveniments discrets descrit formalment en xarxes de Petri interpretades i acolorix-dones d'un sistema de flotes d'unitats de components intercanviables i el seu gestor de manteniment. El qual pretén analitzar la interacció entre les unitats i avaluar l'impacte de diferents polítiques de manteniment inclosa el canibalisme en el rendiment global del sistema. A més, es buscarà identificar els avantatges d'esta política, el seu impacte en els temps d'inactivitat, disponibilitat i costos associats. Mitjançant l'estudi i l'aplicació de models de simulació en sistemes multiunitat, esta investigació contribuirà al desenvolupament d'un enfocament sistemàtic i eficient per a la gestió del manteniment en entorns complexos quan es fa ús del canibalisme com a política híbrida complementària a les polítiques que comunament són utilitzades en els sistemes de manteniment de flotes. Els resultats obtinguts podran ser aplicats en diferents sectors industrials, com la manufactura, el transport, l'energia i la logística, entre altres, amb la finalitat de ser més resilient al retard, manca o sobre cost de components crítics de recanvi de la seua flota i que permeten comprendre operacionalment els efectes d'utilitzar polítiques de canibalisme a la recerca de millorar l'eficàcia operativa i optimitzar els recursos disponibles. / [EN] In recent years, the growth and complexity of multi-unit systems have posed significant challenges in terms of maintenance and efficient operation. These systems, composed of independent units, such as production lines, distribution networks, vehicle fleets, or complex infrastructures, require a strategic approach to ensure optimal operation and minimize the costs associated with maintenance. The maintenance of multi-unit systems involves the planning and execution of preventive and corrective maintenance activities in each of the component units. This task becomes even more challenging due to the interactions between units, the components that allow them to perform their function, and the need to coordinate maintenance activities effectively, considering resource constraints, downtime, and cost optimization. In this context, simulation models have become a valuable tool for the analysis and optimization of multi-unit systems. These models allow for simulating the system's behavior in different scenarios, taking into account variables such as performance, reliability, availability, and maintenance times. Additionally, they provide the capability to evaluate different maintenance strategies and support decision-making to improve the system's efficiency and profitability. The objective of this thesis is to develop a simulation model for decision-making regarding maintenance policies in multi-unit systems. To achieve this objective, a discrete event simulator was created, formally described using interpreted and colored Petri nets for a fleet system of interchangeable component units and its maintenance manager. This model aims to analyze the interaction between the units and evaluate the impact of different maintenance policies, including cannibalization, on the overall system performance. Furthermore, it seeks to identify the advantages of this policy, its impact on downtime, availability, and associated costs. Through the study and application of simulation models in multi-unit systems, this research will contribute to the development of a systematic and efficient approach for maintenance management in complex environments when using cannibalization as a hybrid policy complementary to the policies commonly used in fleet maintenance systems. The results obtained can be applied in various industrial sectors, such as manufacturing, transportation, energy, and logistics, among others, in order to be more resilient to delays, shortages, or over costs of critical spare components in their fleet and to operationally understand the effects of using cannibalization policies in the pursuit of improving operational efficiency and optimizing available resources. / Diaz Benachi, E. (2024). Marco de trabajo para modelar sistemas de gestión de mantenimiento de sistemas multi unidad, para la selección de políticas de mantenimiento incluida la canibalización evaluando fiabilidad en componentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/209809