La FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) ਠun approccio di tipo decision-making utilizzato per analizzare e prevenire le cause di guasto di un sistema produttivo, di un processo o di un servizio, prima che esso giunga al cliente. L'obiettivo di questa tesi ਠintegrare lo studio della FMEA considerando una serie di interventi manutentivi che non hanno il 100% di probabilità di risolvere una failure. Si descriverà nello specifico un modello matematico, un algoritmo euristico e si applicherà alla soluzione ottenuta un ulteriore algoritmo metaeuristico per verificare la possibilità di migliorare la soluzione ottenuta. Lo scopo di questo studio ਠriuscire a selezionare la miglior sequenza di interventi manutentivi che, rispettando un tetto massimo di budget a disposizione, prevengano il maggior numero possibile di failures. Lo studio sarà supportato da un caso applicativo reale, relativo all'ambiente manifatturiero delle bottiglie di plastica.
Failure Mode and Effect Analysis: introduzione aspetto probabilistico e modello di ottimizzazione
2019
Abstract
La FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) ਠun approccio di tipo decision-making utilizzato per analizzare e prevenire le cause di guasto di un sistema produttivo, di un processo o di un servizio, prima che esso giunga al cliente. L'obiettivo di questa tesi ਠintegrare lo studio della FMEA considerando una serie di interventi manutentivi che non hanno il 100% di probabilità di risolvere una failure. Si descriverà nello specifico un modello matematico, un algoritmo euristico e si applicherà alla soluzione ottenuta un ulteriore algoritmo metaeuristico per verificare la possibilità di migliorare la soluzione ottenuta. Lo scopo di questo studio ਠriuscire a selezionare la miglior sequenza di interventi manutentivi che, rispettando un tetto massimo di budget a disposizione, prevengano il maggior numero possibile di failures. Lo studio sarà supportato da un caso applicativo reale, relativo all'ambiente manifatturiero delle bottiglie di plastica.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/298536
URN:NBN:IT:UNIMORE-298536