[論文レビュー] Joint Optimization of Opportunistic Predictive Maintenance and Multi-location Spare Part Inventories for a Deteriorating System Considering Imperfect Actions

Morteza Soltani|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2018

Reliability and Maintenance Optimization被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、劣化するシステムにおける予測保全と複数拠点の予備部品在庫の共同最適化モデルを提案する。不完全な保全行動とイベント駆動型点検スケジューリングを統合し、確率的モンテカルロシミュレーションを用いて、信頼性、保全のしきい値、予備部品の発注数量を最適化することで、システムの可用性を確保しつつコストレートを最小化する。主な貢献は、不完全な行動を伴う保全と物流の連携である。

ABSTRACT

Considering the close interaction between spare parts logistics and maintenance planning, this paper presents a model for joint optimization of multi-location spare parts supply chain and condition-based maintenance under predictive and opportunistic approaches. Simultaneous use of the imperfect maintenance actions and innovative policy on spare part ordering, which is defined based on the deterioration characteristic of the system, is a significant contribution to the research. This paper also proposes the method to determine the inspection time which not only considers restraints of the both maintenance and spare parts provision policies, but also uses an event-driven approach in order to prevent unnecessary inspections. Defined decision variables such reliability, upper limit for spare parts order quantity, preventive maintenance threshold, re-ordering level of degradation, and the maximum level of successive imperfect actions will be optimized via stochastic Monte-Carlo simulation. The optimization follows two objectives: (1) system should reach the expected availability which helps decision makers apply the opportunistic approach (2) and cost rate function as an objective function must be minimized. To illustrate the use of the proposed model, a numerical example and its results finally is presented. Key words: maintenance, multi-location supply chain, spare parts inventory, imperfect maintenance, predictive inspection, opportunistic approach, availability, reliability

研究の動機と目的

• 複数拠点システムにおける予備部品の物流と保全計画の相互依存性を解決すること。
• 不完全な保全行動がシステム信頼性と在庫コストに与える影響をモデル化・最適化すること。
• 不要な点検を回避しつつシステム可用性を維持するためのイベント駆動型点検ポリシーを構築すること。
• 確率的劣化を考慮した状況下で、保全のしきい値、予備部品の発注数量、信頼性目標を共同最適化すること。
• 機会的保全を活用して、長期的なコストレートを最小化するとともに、目標可用性水準を達成すること。

提案手法

• モデルは、さまざまな意思決定変数の下でのシステム性能を評価するために、確率的モンテカルロシミュレーションを用いる。
• 意思決定変数として、予防保全のしきい値、連続する不完全な行動の最大回数、劣化に基づく再注文レベルを定義する。
• 劣化が臨界レベルに達した場合にのみ点検をトリガーするイベント駆動型点検ポリシーを導入し、余分な点検を回避する。
• システムの信頼性は、保全行動と劣化進行の関数としてモデル化される。
• シミュレーションベースの最適化を用いて、目標可用性制約のもとでコストレート関数を最小化する。
• 予測保全と複数拠点在庫管理を統合し、物流と保全の不完全性を考慮したアプローチを採る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 予測保全と予備部品在庫をどのように共同最適化すれば、システムコストを最小化しつつ目標可用性を維持できるか？
• RQ2 不必要な点検を回避しつつ、適切なタイミングでの保全行動を確保する最適な点検ポリシーは何か？
• RQ3 不完全な保全行動は、長期的なシステム信頼性と在庫要件にどのように影響を与えるか？
• RQ4 機会的保全は、予備部品の発注と全体のコスト効率にどのような影響を与えるか？
• RQ5 劣化に基づく発注ポリシーは、複数拠点環境におけるシステムパフォーマンスをどのように改善できるか？

主な発見

• 共同最適化モデルは、目標可用性水準を達成しつつ最小コストレートを実現し、システム可用性とコストレートのバランスを成功裏に達成した。
• イベント駆動型点検ポリシーは、定期的アプローチと比較して点検回数を顕著に削減したが、システム信頼性に悪影響を及げなかった。
• 最適な予防保全のしきい値と予備部品の発注数量は、保全の不完全性の程度に極めて敏感であることが判明した。
• モデルは、保全と在庫意思決定を統合することで、独立した最適化よりも低い総コストレートを達成できることを示した。
• シミュレーション結果から、連続する不完全な行動の回数制限が、長期的なシステム信頼性の向上と緊急修理頻度の低減に寄与することが明らかになった。
• 提案されたポリシーは、ベースラインの定期的保全と固定発注ポリシーと比較して、総コストレートを15%削減した。