Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình tối ưu hóa khối lượng công việc của kỹ thuật viên bảo trì dựa trên độ tin cậy với xem xét ngẫu nhiên
Tóm tắt
Sự quan tâm ngày càng tăng đối với nghiên cứu khối lượng công việc của kỹ thuật viên có thể được liên kết với sự gia tăng cạnh tranh gần đây. Điều này được thúc đẩy bởi sự phát triển công nghệ chưa từng có, điều này kích thích sự thay đổi trong khẩu vị và sở thích của khách hàng đối với hàng hóa công nghiệp. Trong nỗ lực cải thiện kinh doanh, sự cạnh tranh mạnh mẽ toàn cầu trong các ngành công nghiệp đã kích thích các lý thuyết và khung thực tiễn nhằm tối ưu hóa hiệu suất tại nơi làm việc. Theo hướng đi này, bài báo hiện tại đề xuất một mô hình tối ưu hóa xem xét độ tin cậy của kỹ thuật viên, bổ sung cho thông tin nhà máy thu được. Thông tin sử dụng xuất phát từ năng suất của kỹ thuật viên và giá trị kiếm được, sử dụng khái niệm tiếp cận mô hình đa mục tiêu. Vì các kỹ thuật viên được kỳ vọng sẽ thực hiện cả công việc bảo trì định kỳ và ngẫu nhiên, chúng tôi coi các khối lượng công việc này là những ràng buộc. Ảnh hưởng của đào tạo, sự mệt mỏi và kiến thức trải nghiệm của kỹ thuật viên đối với quản lý khối lượng công việc đã được xem xét. Các khối lượng công việc này đã được kết hợp với chính sách bảo trì trong việc tối ưu hóa độ tin cậy, năng suất và giá trị kiếm được bằng cách sử dụng phương pháp lập trình mục tiêu. Các tập dữ liệu thực tiễn đã được sử dụng để nghiên cứu tính khả thi của mô hình đề xuất trong thực tiễn. Đã quan sát thấy rằng mô hình của chúng tôi có khả năng tạo ra thông tin mà các kỹ sư bảo trì thực hành có thể áp dụng để đưa ra quyết định thông minh hơn trong việc quản lý kỹ thuật viên.
Từ khóa
#khối lượng công việc #độ tin cậy #bảo trì #tối ưu hóa #lý thuyết đa mục tiêuTài liệu tham khảo
Aghdaghi M, Jolai F (2008) A goal programming model for vehicle routing problem with backhauls and soft time windows. J Ind Eng Int 4(6):7–18
Alsyouf I (2007) The role of maintenance in improving companies’ productivity and profitability. Int J Prod Econ 105(1):70–78
Bartels S, Richey J (2008) Workforce management—impacting the bottom-line, an oracle white paper. Oracle Corporation, Redwood Shores, CA, pp 1–10
De Bruecker P, Van den Bergh J, Belien J, Demeulemeester E (2015) A model enhancement heuristic for building robust air craft maintenance personnel rosters with stochastic constraints. Eur J Oper Res 246:661–673
Engelbrecht AP (2007) Computational intelligence: an introduction. Wiley, London
Fajardo VA, Drekic S (2015) Controlling the workload of M/G/1 queues via the q-policy. Eur J Oper Res 243:607–617
Fogel LJ (1962) Autonomous automata. Ind Res Mag 4(2):14–19
Gregoriades A, Sutcliffe A (2008) Workload prediction for improved design and reliability of complex systems. Reliab Eng Syst Saf 93:530–549
He M, Hu Q, Wu X, Jing P (2014) A combination algorithm for selecting functional logistics service vendors based on SQP and BNB. J Chem Pharm Res 6(5):2013–2018
Hedjazi D (2015) Scheduling a maintenance activity under skills constraints to minimise total weighted tardiness and late tasks. Int J Ind Eng Comput 6:135–144
Hervet C, Chardy M (2012) Passive optical network design under operations administration and maintenance considerations. J Appl Oper Res 4(3):152–172
Ighravwe DE, Oke SA (2014) A non-zero integer non-linear programming model for maintenance workforce sizing. Int J Prod Econ 150:204–214
Ighravwe DE, Oke SA, Adebiyi KA (2015) Maintenance workload optimisation with accident occurrence considerations and absenteeism from work using genetic algorithms. Int J Manag Sci Eng Manag. doi:10.1080/17509653.2015.1065208
Jarugumill S (2011) Integrated workforce planning considering regular and overtime decisions. In: Doolen T, Van Aken E (eds) Proceedings of the 2011 industrial engineering research conference
Kaufman DL, Lewis ME (2007) Machine maintenance with workload considerations. Naval Res Logist 54(7):750–766
Knapp GM, Mahajan M (1998) Optimisation of maintenance organisation and manpower in process industries. J Qual Maint Eng 4(3):168–183
Lai Y-C, Fan D-C, Huang K-W (2015) Optimising rolling stock assignment and maintenance plan for passenger railway operations. Comput Ind Eng 85:284–295
Mansour MAA-F (2011) Solving the periodic maintenance scheduling problem via genetic algorithm to balance workforce levels and maintenance cost. Ame J Eng Appl Sci 4(2):223–234
Manzini R, Accorsi R, Cennerazzo T, Ferrari E, Maranesi F (2015) The scheduling of maintenance. A resource-constraints mixed integer linear programming model. Comput Ind Eng 87:561–568
Mjema EAM (2002) An analysis of personnel capacity requirement in maintenance department by using simulation method. J Qual Maint Eng 8(3):253–273
Oladokun VO, Charles-Owaba OE, Nwaouzru CS (2006) An application of artificial neural network to maintenance management. J Ind Eng Int 2(3):19–26
Osman KE, Eksin I (2006) New optimisation method: big-bang big-crunch. Adv Eng Softw 37:106–111
Rana RS, Purohit R (2012) Balancing of maintenance task during maintenance of four wheeler. Int J Eng Res Appl 2(3):496–504
Safaei N, Banjevic D, Jardine AKS (2008) Multi-objective simulated annealing for a maintenance workforce scheduling problem: a case study. In: Tan CM (ed) Simulated annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp 27–48
Sakthivel S, Mary D (2013) Big bang-big crunch algorithm for voltage stability limits improvement by coordinated control of svc settings. Res J Appl Sci Eng Technol 6(7):1209–1217
Shiftan Y, Wilson NHM (1994) Absence, overtime, and reliability relationships in transit workforce planning. Transp Res Part A: Policy and Pract 28(3):245–258
Tarokh MJ, Nazemi E (2006) Performance measurement in industrial organisations case study: Zarbal Complex. J Ind Eng Int 2(3):54–69
Tohidi H, Tarokh MJ (2005) Team size effect on teamwork productivity using information technology. J Ind Eng Int 1(1):37–42
Wong KP, Yuryevich PD (1997) Evolutionary programming-based algorithms for environmentally-constrained economic dispatch. IEEE Trans Power Syst 13(2):301–316
Wu Z (2008) Hybrid multi-objective optimisation models for managing pavement assets. Ph.D. Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University
Yuceer U (2013) An employee transporting problem. J Ind Eng Int 9:3