Project report (M.S.)--Virginia Polytechnic Institute and State University, 1990. / Abstract. Includes bibliographical references (leaf 60). Also available via the Internet.

No âmbito industrial, o custo empregado na manutenção de equipamentos ainda representa uma grande parcela dos investimentos. Dessa forma, o desenvolvimento de técnicas de manutenção, e o seu correto planejamento, cada vez mais estão assumindo papeis de grande importância nesse setor, visto que impactam diretamente no fator econômico das empresas. Neste sentido, o trabalho em questão apresenta a proposta de uma arquitetura orientada a serviços para um sistema de manutenção inteligente, a fim de possibilitar a integração de forma facilitada entre equipamentos e as ferramentas de análise de degradação. A arquitetura é composta por diferentes entidades, cada uma responsável por determinada tarefa para o funcionamento do sistema. No trabalho, as entidades são implementadas e experimentos são realizados a fim de validar a solução proposta. / In the industrial field, the costs associated with equipment’s maintenace still represents a large portion of the financial resources available to a company. Therefore, new researches in maintenance systems, and the correct task planning, are growing, since they impact directly on the economic side of the companies. Thus, current work presents a service-oriented architecture for maintenance systems integration. The proposed architecture intends to facilitate the integration of equipments and degradation analysis tools. The architecture is comprised of several entities, where each one is responsible for executing a given task in order to keep the system running properly. In this work, all the entities are implemented and experiments are performed in order to validate the proposed system.

No âmbito industrial, o custo empregado na manutenção de equipamentos ainda representa uma grande parcela dos investimentos. Dessa forma, o desenvolvimento de técnicas de manutenção, e o seu correto planejamento, cada vez mais estão assumindo papeis de grande importância nesse setor, visto que impactam diretamente no fator econômico das empresas. Neste sentido, o trabalho em questão apresenta a proposta de uma arquitetura orientada a serviços para um sistema de manutenção inteligente, a fim de possibilitar a integração de forma facilitada entre equipamentos e as ferramentas de análise de degradação. A arquitetura é composta por diferentes entidades, cada uma responsável por determinada tarefa para o funcionamento do sistema. No trabalho, as entidades são implementadas e experimentos são realizados a fim de validar a solução proposta. / In the industrial field, the costs associated with equipment’s maintenace still represents a large portion of the financial resources available to a company. Therefore, new researches in maintenance systems, and the correct task planning, are growing, since they impact directly on the economic side of the companies. Thus, current work presents a service-oriented architecture for maintenance systems integration. The proposed architecture intends to facilitate the integration of equipments and degradation analysis tools. The architecture is comprised of several entities, where each one is responsible for executing a given task in order to keep the system running properly. In this work, all the entities are implemented and experiments are performed in order to validate the proposed system.

No âmbito industrial, o custo empregado na manutenção de equipamentos ainda representa uma grande parcela dos investimentos. Dessa forma, o desenvolvimento de técnicas de manutenção, e o seu correto planejamento, cada vez mais estão assumindo papeis de grande importância nesse setor, visto que impactam diretamente no fator econômico das empresas. Neste sentido, o trabalho em questão apresenta a proposta de uma arquitetura orientada a serviços para um sistema de manutenção inteligente, a fim de possibilitar a integração de forma facilitada entre equipamentos e as ferramentas de análise de degradação. A arquitetura é composta por diferentes entidades, cada uma responsável por determinada tarefa para o funcionamento do sistema. No trabalho, as entidades são implementadas e experimentos são realizados a fim de validar a solução proposta. / In the industrial field, the costs associated with equipment’s maintenace still represents a large portion of the financial resources available to a company. Therefore, new researches in maintenance systems, and the correct task planning, are growing, since they impact directly on the economic side of the companies. Thus, current work presents a service-oriented architecture for maintenance systems integration. The proposed architecture intends to facilitate the integration of equipments and degradation analysis tools. The architecture is comprised of several entities, where each one is responsible for executing a given task in order to keep the system running properly. In this work, all the entities are implemented and experiments are performed in order to validate the proposed system.

The master's thesis deals with maintenance in the theoretical part, this part is describing historical development and individual systems. Then explains concepts of vibro-diagnostics and electro-diagnostics. Further work will focus on complex maintenance systems such as Reliability Centered Maintenance (RCM). The implementation of RCM in the manufacturing company is the subject of a practical part.

Um ambiente inteligente é um sistema de computação ubíqua e sensível ao contexto onde os sistemas computacionais embutidos no ambiente, a comunicação entre dispositivos e o ambiente, e a acessibilidade aos serviços do ambiente são transparentes ao usuário. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para ambientes inteligentes baseado em serviços web semânticos, em que os serviços disponíveis para os dispositivos do ambiente são proporcionados como serviços web e a interação dispositivo - ambiente é feita em um contexto de computação móvel, onde a disponibilidade dos serviços e a informação de contexto do dispositivo mudam freqüentemente. No modelo proposto todas as funcionalidades do ambiente são fornecidas como serviços. Estes serviços são descobertos e executados automaticamente com a finalidade de ajudar o usuário a desenvolver tarefas específicas, permitindo ao usuário se concentrar nas tarefas e não na interação com o ambiente. O modelo se fundamenta na oferta de serviços dirigida pela tarefa a ser desenvolvida, o que é conhecido como Task-driven Computing. Por outro lado, para a automação do processo de descoberta e execução dos serviços é necessário ter uma especificação não ambígua da semântica dos serviços. Empregamos para isso a ontologia WSMO (Web Services Modeling Ontology) que fornece os elementos necessários para a descrição dos serviços disponíveis no ambiente e o contexto do dispositivo. Finalmente, como prova de conceitos do modelo proposto, foi implementado um ambiente inteligente para uma biblioteca. A ativação de um ambiente inteligente baseado no modelo proposto se baseia na definição de ontologias, descrição semântica dos serviços no ambiente e a implementação de serviços web tradicionais. / A smart environment is a system computing ubiquitous computing and context awareness, in which the computational systems embedded in the environment, the communication between devices and the environment, and the accessibility to services are transparent to the users. The aim of this work is to propose a semantic web services based model for smart environments, in which services are offered to devices as web services and the device - environment interactions are based on a mobile computing environment, in which the contextual information and availability of services change frequently. In the proposed model all functionalities in the environment are offered as services. These services are automatically discovered and executed to support the user in a specific task, allowing to the user to focus on his task and not in the interactions with the environment. The model is based on a task-driven offer of services and on task-driven computing. To automate the discovery and execution of services, we need a nonambiguous specification of the semantic of services. We use the WSMO ontology (Web Services Modeling Ontology), which provides the required elements for description of the services in the environment and the context device. Finally, as a conceptual proof of the proposed model, we implemented a smart environment for a library. In the proposed model the activation of a smart environment is based in the ontologies definition, semantic description of the services.

Um ambiente inteligente é um sistema de computação ubíqua e sensível ao contexto onde os sistemas computacionais embutidos no ambiente, a comunicação entre dispositivos e o ambiente, e a acessibilidade aos serviços do ambiente são transparentes ao usuário. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para ambientes inteligentes baseado em serviços web semânticos, em que os serviços disponíveis para os dispositivos do ambiente são proporcionados como serviços web e a interação dispositivo - ambiente é feita em um contexto de computação móvel, onde a disponibilidade dos serviços e a informação de contexto do dispositivo mudam freqüentemente. No modelo proposto todas as funcionalidades do ambiente são fornecidas como serviços. Estes serviços são descobertos e executados automaticamente com a finalidade de ajudar o usuário a desenvolver tarefas específicas, permitindo ao usuário se concentrar nas tarefas e não na interação com o ambiente. O modelo se fundamenta na oferta de serviços dirigida pela tarefa a ser desenvolvida, o que é conhecido como Task-driven Computing. Por outro lado, para a automação do processo de descoberta e execução dos serviços é necessário ter uma especificação não ambígua da semântica dos serviços. Empregamos para isso a ontologia WSMO (Web Services Modeling Ontology) que fornece os elementos necessários para a descrição dos serviços disponíveis no ambiente e o contexto do dispositivo. Finalmente, como prova de conceitos do modelo proposto, foi implementado um ambiente inteligente para uma biblioteca. A ativação de um ambiente inteligente baseado no modelo proposto se baseia na definição de ontologias, descrição semântica dos serviços no ambiente e a implementação de serviços web tradicionais. / A smart environment is a system computing ubiquitous computing and context awareness, in which the computational systems embedded in the environment, the communication between devices and the environment, and the accessibility to services are transparent to the users. The aim of this work is to propose a semantic web services based model for smart environments, in which services are offered to devices as web services and the device - environment interactions are based on a mobile computing environment, in which the contextual information and availability of services change frequently. In the proposed model all functionalities in the environment are offered as services. These services are automatically discovered and executed to support the user in a specific task, allowing to the user to focus on his task and not in the interactions with the environment. The model is based on a task-driven offer of services and on task-driven computing. To automate the discovery and execution of services, we need a nonambiguous specification of the semantic of services. We use the WSMO ontology (Web Services Modeling Ontology), which provides the required elements for description of the services in the environment and the context device. Finally, as a conceptual proof of the proposed model, we implemented a smart environment for a library. In the proposed model the activation of a smart environment is based in the ontologies definition, semantic description of the services.

This dissertation solves the problems with management of capital goods in the company Moravskoslezské cukrovary a.s. The dissertation is elaborated from the analysis of present situation in the plant, whereas the heed is oriented to the most important areas, especially the organization and service activity and maintenance of assets. Objective is to elaborate proposals for problems resulting from executed analysis, and evaluate their costs and benefits for the company.

Underhåll är en aktivitet som varje produktion vill undvika så mycket som möjligt på grund av kostnaderna och tiden som anknyts till den. Trots detta så är en väl fungerande underhållsverksamhet väsentlig för att främja produktionens funktionssäkerhet och tillgänglighet att tillverka. En effektiv underhållsorganisation går däremot inte ut på att genomföra mer underhåll än vad som egentligen är nödvändigt utan att genomföra underhåll i rätt tid. På traditionellt sätt så genomförs detta genom att ersätta slitage delar och serva utrustningen med fastställda mellanrum för att förebygga att haveri, vilket kallas för förebyggande underhåll. De tidsintervaller som angivits för service bestäms av leverantörerna och grundar sig i en generell uppskattning av slitagedelarnas livslängd utifrån tester och analys. Till skillnad från att köra utrustningen till den går sönder som kallas för Avhjälpande underhåll så kan underhåll genomföras vid lämpliga tider så att det inte påverkar produktion och tillgänglighet. Men de tidsintervall som leverantörerna rekommenderar till företagen garanterar inte att slitage delen håller sig till det intervallet, delarna kan exempelvis rasa tidigare än angivet eller till och med hålla längre. Av denna anledning är det naturliga steget i underhållets utveckling att kunna övervaka utrustningens hälsa i hopp om att kunna förutspå när och varför ett haveri ska uppstå. Den här typen av underhåll kallas för tillståndsbaserat och prediktivt underhåll och medför ultimat tillgänglighet av utrustning och den mest kostnadseffektiva underhållsorganisationen, då god framförhållning och översikt uppnås för att enbart genomföra underhåll när det behövs. Det som gör tillståndsbaserat och prediktivt underhåll möjligt är den fjärde industriella revolutionen “Industri 4.0” och teknologierna som associeras med den som går ut på absolut digitalisering av produktionen och smarta fabriker. Teknologier som IoT, Big Dataanalys och Artificiell Intelligens används för att koppla upp utrustning till nätet med hjälp av givare för att samla in och lagra data som ska användas i analyser för att prognosera dess livslängd. Uppdragsgivaren AstraZeneca i Södertälje tillverkar olika typer av läkemedel som många är livsviktiga för de patienter som tar dessa mediciner. Om AstraZenecas produktion står still på grund av fel i utrustningen kommer det inte enbart medföra stora ekonomiska konsekvenser utan även påverka de människor som med livet förlitar sig på den medicin som levereras. För att försäkra produktionens tillgänglighet har AstraZeneca gjort försök att tillämpa tillståndsbaserat och prediktivt underhåll men det är fortfarande enbart i startgroparna. Eftersom ventilation är kritisk del av AstraZeneca produktion då ett fel i ventilationssystemet resulterar i totalt produktionsstopp i byggnaden förens problemet åtgärdas och anläggningen sanerats blev det även rapportens fokusområde. Arbetets uppgift går därför ut på att undersöka möjligheter för AstraZeneca att utveckla deras prediktiva och tillståndsbaserat underhåll på deras ventilationssystem, för att sedan kunna identifiera och presentera förslag på åtgärder. Dessa förslag analyserades sedan med hjälp av verktygen QFD-Matris och Pugh-Matris för att kunna uppskatta vilket förslag som är mest kostnadseffektivt, funktions effektivt samt vilket förslag som kommer tillföra mest nytta för underhållet på AstraZeneca. / Maintenance is an activity that every production wants to avoid as much as possible due to the costs and the time associated with it. Despite this, a well-functioning maintenance operation is essential to promote the production's availability to manufacture and operational reliability. Running an efficient maintenance operation is not about carrying out more maintenance than is necessary but carrying out the right amount of maintenance at the right time. Traditionally speaking this is done by replacing worn parts and servicing the equipment at set intervals to prevent breakdowns, this method is called preventive maintenance. The intervals specified for service are determined by the suppliers and are based on general estimates of the service life for the spare parts from test and analytics. Preventive maintenance allows for maintenance to be carried out at appropriate time to not affect production and availability unlike running the equipment until breakdown, which is called reactive maintenance. However, these intervals that the suppliers recommend do not guarantee that the parts adhere to the given interval, the part can for example break down earlier than expected or even outlast its prescribed lifetime. Because of this, the natural step in the development of maintenance is giving companies the ability to monitor the health of the equipment in hope of being able to predict potential breakdowns. This is what Condition-Based and predictive maintenance is and it provides the ultimate availability of equipment and the most cost-effective maintenance organization, because the good foresight and overview allows maintenance to be carried out only when needed. The fourth industrial revolution “Industry 4.0”, absolute digitalization of production, smart factories and all the technologies associated with this is what makes this type of maintenance possible. Technologies such as IoT, Big Data Analytics and Artificial Intelligence are used to connect equipment to the network using sensors so that data can be stored and collected to be analyzed to forecast the lifespan of parts and equipment. AstraZeneca in Södertälje manufactures different types of medicine, many of which are vital for the patients who take them. If their production comes to a standstill due to equipment failure, it will not only have major financial consequences but also greatly affect the people who rely on the medicine offered with their lives. To ensure the availability of production, AstraZeneca has made attempts to apply condition-based and predictive maintenance, but it is still only in its infancy. Since ventilation is a critical part of AstraZeneca's production, as a failure here will result in a total production stoppage for the building affected and will not resume before the problem is remedied and the plant is decontaminated, it also became the report's focus area. The task at hand is therefore to investigate the opportunities AstraZeneca must develop their predictive and condition-based maintenance for their ventilation systems, in order to be able to present proposals for measures. The proposals will then be analyzed using tools like the QFD-Matrix and the Pugh-Matrix in order to estimate which is more cost effective, function effective and which one will bring the most benefit to AstraZeneca.