可修备件的资产管理优化

ITC信息技术负责帮助优化复杂资产密集型行业的库存管理工作。18luck手机官网通过结合仿真、机器学习和优化,他们演示了可旋转/可修复备件的有效资产管理和库存优化,从而平衡了服务水平和库存成本。

消耗品在使用寿命结束时被处理或回收,其用途与它们在失效前的使用时间有关。这个时间通常被量化为故障前的平均时间- mtbf。对于可修理部件,还需要考虑修理时间,这取决于缺陷类型、工作中心可用性和修理人员可用性。

考虑到所有的因素,可修理部件的生命周期可以分为五个阶段:工作、故障、更换、维修和存储。

可修理备件的典型周期

可修理备件的典型周期。

为了了解如何优化可修备件的库存管理,有必要对可修备件及其所在系统的生命周期进行建模。

有了一个完整的系统模型,就可以测量端到端性能。它可以显示零件故障率的影响,以及更换零件、修理零件和将零件返回库存所需的时间。

与系统模型相关的是一个有助于准确确定零件故障率的模型。ITC Infotech创建了一个故障模型,考虑了几个因素:运行寿命、机器使用情况、故障历史、维护历史和运行条件。

预测资产的故障率

预测资产的故障率。

故障模型使用Python中的基于决策树的机器学习库生成部分故障率的预测(在本文中了解有关连接Python的更多信息)Pypeline研讨会的视频).预测返回到模拟中OptQuest发动机决定了最佳的备件数量。

系统架构由五个主要部分组成:系统当前状态、基线输入状态、使用Python预测零件故障率、仿真模型和零件数量优化。

可修备件管理优化系统架构

ITC信息技术的可修备件资产管理优化解决方案的系统架构。

通过用这种方式对系统建模,ITC信息技术公司可以优化库存中的备件数量。因此,他们可以确保机器的可用性,并建立平衡库存成本与服务水平的策略。

该系统是在印度举行的AnyLogic 2019用户大会上描述的苏米特·库马尔.演示录音可以在我们的视频图书馆。

您可以通过订阅我们的通讯.还有,不要错过与AnyLogic社区的其他人见面的机会——看看我们即将推出的事件

相关的帖子

Baidu