ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies

 


Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line

 





MOST CITED

Update: 2019-11-17

1. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 51
2. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 48
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 43
4. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 33
5. UTILIZATION OF DIFFUSION PROCESSES AND FUZZY LOGIC FOR VULNERABILITY ASSESSMENT
By: Valis, David; Pietrucha-Urbanik, Katarzyna

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 1   Pages: 48-55   Published: 2014

Times Cited: 32
6. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 32
7. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 30
8. RECOGNITION OF ARMATURE CURRENT OF DC GENERATOR DEPENDING ON ROTOR SPEED USING FFT, MSAF-1 AND LDA
By: Glowacz, Adam; Glowacz, Witold; Glowacz, Zygfryd

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 17 Issue: 1 Pages: 64-69 Published: 2015

Times Cited: 28
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 28
10. MODELLING OF PASSIVE VIBRATION DAMPING USING PIEZOELECTRIC TRANSDUCERS - THE MATHEMATICAL MODEL
By: Buchacz, Andrzej; Placzek, Marek; Wrobel, Andrzej

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 2   Pages: 301-306   Published: 2014

Times Cited: 27

 



Task „Implementation of procedures ensuring  the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.


Łukasz Sobaszek

Algorytm wsparcia strategii tbm w wielomaszynowych systemach wytwórczych

Realizacja procesów produkcyjnych w rzeczywistych systemach wytwórczych wiąże się z występowaniem wielu zakłóceń, do których zalicza się głównie awarie maszyn technologicznych. W związku z tym obserwowany jest rozwój różnorodnych strategii utrzymania ruchu. Coraz większy nacisk kładziony jest na efektywne działania prewencyjne, do których zalicza się także działania określone w czasie (ang. Time-Based Maintenance – TBM). W niniejszej publikacji zaprezentowano algorytm predykcji awarii maszyn w wielomaszynowych systemach wytwórczych wspierający prewencyjne utrzymanie ruchu. Na wstępie omówiono zagadnienia związane z typowymi strategiami stosowanymi w obszarze UR. Ponadto omówiono tematykę predykcji awarii, zwracając uwagę na ujęcie czasu pracy maszyny jako czasu trwania, a także kluczową rolę wykorzystania danych historycznych dotyczących awarii maszyn. Następnie zaprezentowano proponowany algorytm predykcji wspierający działania określone w czasie. Prezentowane prace zakończono dwuetapową weryfikacją proponowanej metody, która potwierdziła jej skuteczność oraz zasadność wykorzystania.

Time-based machine failure prediction in multi-machine manufacturing systems

The execution of production processes in real manufacturing systems is associated with the occurrence of numerous disruptions, which predominantly revolve around technological machine failure. Therefore, various maintenance strategies are being developed, many of which tend to emphasise effective preventive measures, such as the Time-Based Maintenance (TBM) discussed in this paper. Specifically, this publication presents the time-based machine failure prediction algorithm for the multi-machine manufacturing environment. The Introduction section outlines the body of knowledge related to typical strategies applied in maintenance. The next part describes an approach to failure prediction that treats processing times as makespan and is followed by highlighting the key role of historical data in machine failure management, in the subsequent section. Finally, the proposed time-based machine failure prediction algorithm is presented and tested by means of a two-step verification, which confirms its effectiveness and further practical implementation.