CONDITION-BASED MAINTENANCE (CBM) OPTIMIZATION FOR MULTI-COMPONENT SYSTEM CONSIDERING MULTIPLE DEPENDENCIES. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF MSc. Thesis dissertation Abdul Rehman Afzal [5735].pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 15 August 2022. Download (2MB)

Arabic Abstract

يرتبط قدر كبير من المساهمة في تكلفة الإنتاج الإجمالية في الصناعة بتكاليف صيانة الأنظمة. بالنسبة للأنظمة أحادية الوحدة ، يمكن تنفيذ استراتيجية الصيانة المستندة إلى الحالة (CBM) بنجاح من خلال إدخال حد تدهور ، عند الوصول إلى أي نشاط صيانة يتم تنفيذه على النظام. ومع ذلك ، بالنسبة للأنظمة المعقدة التي تشتمل على مكونات (وحدات) متعددة ، قد لا تكون هذه الإستراتيجية مباشرة ، حيث قد توجد العديد من التبعيات بين هذه المكونات ، وقد لا يؤدي عدم أخذها في الاعتبار إلى الحل الأمثل. على الرغم من الاهتمام المتزايد باستراتيجيات CBM للأنظمة المعقدة في كل من المجالين النظري والعملي ، فمن الواضح من الأدبيات أنه لم يبذل أي جهد مؤخرًا من قبل الباحث لفحص سياسات CBM للأنظمة المعقدة الخاضعة لأنواع مختلفة من التبعيات. يهدف هذا البحث إلى تقديم مراجعة شاملة للأدبيات حول استراتيجيات CBM للأنظمة المعقدة التي تتضمن جميع أنواع التبعيات. يهدف البحث أيضًا إلى استكشاف فجوات البحث الحالية وتوفير رابط قوي بين النظرية والتطبيق من خلال التحقق التجريبي من التبعيات المختلفة في التطبيقات العملية المختلفة. الهدف من هذه الدراسة هو التحقيق في تأثير التبعيات المشتركة مثل التبعيات الاقتصادية والهيكلية مع التبعيات الرئيسية الأخرى بين مكونات متعددة للنظام. في هذا الصدد ، سيتم استخدام نهج نمذجة مفصلة يعتمد على محاكاة الأحداث المنفصلة والنمذجة التحليلية لتقييم أداء استراتيجية تدابير بناء الثقة وتحسينها. علاوة على ذلك ، تم تمديد النموذج المقترح من خلال دمج سياسة قطع الغيار إلى جانب سياسة الصيانة. تم تحسين النموذج المقترح باستخدام OptQuest in Arena المحاكاة ويتم تحديد الحدود الوقائية المثلى والوقت لأداء أنشطة الصيانة المجدولة من أجل تحسين النظام من خلال زيادة توافر الأنظمة وتقليل إجمالي تكاليف الصيانة للأنظمة

English Abstract

A large amount of contribution towards the total production cost in the industry is associated with maintenance costs of systems. For single-unit systems, condition-based maintenance (CBM) strategy can be successfully implemented by introducing a deterioration threshold, upon reaching which, maintenance activity is performed on a system. However, for complex systems involving multiple (units) components, this strategy may not be straightforward, as several dependencies may exist between these components, and failing to consider them may not give an optimal solution. Despite the growing interest in CBM strategies for complex systems in both theoretical and practical domain, it is clear from the literature that no recent effort has been made by researcher to examine CBM policies for complex systems subject to various types of dependencies. In this research, it is aimed to provide an extensive literature review on CBM strategies for complex systems which incorporate all types of dependencies. The research also aims to investigate the current research gaps and to provide a strong link between theory and practice by empirically validating the different dependencies in different practical applications. The objective of this study is to investigate the effect of joint dependencies such as economic and structural dependencies with other key dependencies between multiple components of system In this regard, a detailed modelling approach based on discrete event simulations and analytical modelling will be used to evaluate the performance of CBM strategy and optimize them. Furthermore, the proposed model is extended by incorporating spare-part policy along with maintenance policy. The proposed model is optimized using OptQuest in Arena simulation and optimal preventive thresholds and time for performing the scheduled maintenance activities is determined in order to optimize the system by maximizing availability of systems and minimizing the total maintenance costs of the systems.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	Al-Hanbali, Dr Ahmad
Committee Members:	Attia, Dr Ahmed and Al Ghazi, Dr Anas
Depositing User:	ABDUL RAHM AFZAL (g201476080)
Date Deposited:	18 Aug 2021 07:38
Last Modified:	18 Aug 2021 07:38
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141945