Yüksek düzeyde otomasyon
içeren günümüz üretim ortamında, bir firmanın varlığını sürdürebilmesi büyük
oranda üretimde kullanılan makinaların yüksek kullanılabilirlik oranlarına
sahip olmasına bağlıdır. Yüksek makina kullanılabilirlik oranları doğru bakım
politikalarının uygulanması ile elde edilebilir. Doğru bir bakım politikasının
belirlenmesi ise çok sayıda kriterin dikkate alınmasını gerektirir. Bu çalışmada en uygun bakım politikasının
belirlenmesi için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS)'ni ve Taguchi kayıp
fonksiyonlarını entegre eden bir metodoloji geliştirilmiştir. Bu metodolojide
Taguchi kayıp fonksiyonları bakım politikası değerlendirmek için ilk defa
kullanılmış ve bu fonksiyonların kullanımı hem soyut hem de somut bakım
politikası değerlendirme kriterlerinin dikkate alınmasını sağlamıştır.
Geliştirilen metodolojinin uygulanabilirliği ve etkinliği, bir toz boya
fabrikasındaki boya makinaları için en uygun bakım politikası belirlenerek
gösterilmiştir.
The existence of a company in today’s highly automated production
environment largely depends on the high availability rates of production
machines. High machine availability rates can only be achieved by applying
suitable maintenance policies. Determination of a suitable maintenance policy
requires the consideration of many factors. In this study, a new methodology
integrating Analytical Hierarchy Process (AHP) and Taguchi loss functions was
developed for the determination of the most suitable maintenance policy. This
methodology represents the first use of Taguchi loss functions for maintenance
policy evaluation and the use of these functions ensured the consideration of
tangible and intangible maintenance policy evaluation criteria. Applicability
and effectiveness of the developed methodology was justified by determining the
most suitable maintenance policy for the coating machines of a powder coating
factory.
Taguchi Loss Functions Analytical Hierarchy Process Maintenance Policy Taguchi Loss Functions
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Issue: 14 |