Sari la conținutul principal
Vezi AGIR — Asociația Generală a Inginerilor din România ISSN-L 1224-7928 · Online ISSN 2247-3548
Sigla AGIR
Buletinul AGIR
Revistă științifică trimestrială · din 1919
Indexată în baze de date internaționale EBSCOhost — EBSCO Publishing Inc. Index Copernicus International
Indexată în EBSCOhostIndex Copernicus International
Buletinul AGIR · nr. 1/2018

CONSIDERATIONS ON THE MACHINE INTERFERENCE PROBLEM. A CASE STUDY

Assoc. Prof. Ph. D. eng. Doina CAŞCAVAL

Buletinul AGIR nr. 1/2018 · Anul XXIII

Articolul complet (PDF)

Rezumat

Lucrarea tratează o problemă de interferenţă a maşinilor de o importanţă deosebită în organizarea producţiei din industria textilă. Mai precis, este analizată o problemă de predicţie privind randamentul maşinilor şi gradul de ocupare a muncitorului de deservire, în funcţie de numărul de maşini alocate, pe baza unor modele Markov. Problema studiată se referă la cazul în care maşinile deservite de muncitor nu sunt identice şi, prin urmare, ratele medii de întrerupere accidentală şi intensităţile medii de remediere sunt diferite. Studiul evaluează acurateţea rezultatelor obţinute pe baza unor modele Markov reduse, care operează cu valori medii. Rezultatele analitice au fost validate prin comparare cu valorile obţinute prin simulare numerică.

Cuvinte cheie: Interferenţa maşinilormodele de predicţielanţuri Markovreţele Petri stohastice.

Abstract

This paper deals with a machine interference problem with a significant impact on process management in medium-to-large textile factories. More exactly, a prediction problem regarding the efficiency of the machines, depending to the number of the machines allocated to the service worker, is treated in this paper. The problem we consider is related to the case where the processes are not identical, and consequently, the mean yarn breakage rates and/or the mean remedying rates differ from a machine to the other in a great extent. The analytical approach is based on the Markov chains. The accuracy of the models based on reduced Markov chains is evaluated. All analytical results presented in this work were validated by simulation.

Keywords: Machine interference problemprediction modelsMarkov chainsstochastically Petri nets.

Din același număr

Tot cuprinsul