ОСНОВНІ ПРИНЦИПИ ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ТЕХНІЧНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ СУДНА
Анотація
Вступ. У статті розглядаються сучасні проблеми дослідження ефективності системи технічного обслуговування вантажних суден. Комплексні способи гарантування необхідної ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден складаються з сукупності заходів щодо оцінки, підвищення і контролю надійності, точності, працездатності, якості функціонування та інших експлуатаційних характеристик вантажних суден та наявних суднових технічних засобів. Комплексні способи гарантування реалізуються як у сфері розробки і виробництва вантажних суден, так і безпосередньо в процесі їх експлуатації судноплавною компанією. Комплексне використання методів підвищення ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден відкриває шляхи для суттєвого підвищення надійності і якості роботи функціональних систем вантажного судна. Основу цих методів складає кількісна оцінка ефективності систем технічного обслуговування – інструмент, що дозволяє оцінити ефективність виконаних дій щодо забезпечення необхідної надійності і якості роботи засобів морського транспорту. Проведений аналіз попередніх досліджень і публікацій вказує на відсутність єдиного методологічного підходу визначення показників ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден, який би надавав можливість враховувати структуру і періодичність технічного обслуговування, вид експлуатаційного контролю, глибину відновлення і зовнішній прояв відмов. Метою статті є розгляд найбільш характерних з опублікованих математичних моделей технічного обслуговування, виявлення загальних рис розглянутих моделей і аналіз найбільш характерних математичних моделей технічного обслуговування з метою пошуку єдиного методологічного підходу визначення показників ефективності систем технічного обслуговування засобів морського транспорту. Результати. Розглянуто найбільш характерні з опублікованих математичних моделей технічного обслуговування з періодичним контролем технічного стану. Узагальнено риси представлених у цьому дослідженні математичних моделей технічного обслуговування. Висновки. Таким чином, кількісна оцінка рівнів ефективності систем технічного обслуговування є важливим елементом у схемі розрахунку ефективності використання вантажних суден як комерційних транспортних засобів метою експлуатації яких є отримання максимальних прибутків при заданих високих рівнях безпеки і регулярності використання. При детальному розгляді системи технічного обслуговування в її властивостях вбачаються всі ознаки складної ергатичної системи. У теперішній час теорія дослідження складних ергатичних систем має досить розвинутий математичний апарат. Тому, для розробки методологічних основ аналізу і оцінки ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден та суднових технічних засобів доцільно використовувати саме теорію дослідження складних ергатичних систем.
Завантаження
Посилання
2. R.E. Barlow, L.C. Hunter, "Mathematical models for system reliability, part II", The Sylvania Technologist, vol. 13, 1960, pp. 55-65.
3. Epstein, B. J., & Weissman, I. (2008). Mathematical Models for Systems Reliability. https://doi.org/10.1201/9781420080834
4. Fitch, E. (1992). Maintenance Technology. Elsevier EBooks, 1–18. https://doi.org/10.1016/b978-1-85617-166-3.50004-4
5. Fitch, E. (1992). Wear Stability. Elsevier EBooks, 217–259. https://doi.org/10.1016/b978-1-85617-166-3.50011-1
6. Garland, D., & Stainer, F. (1970). Modern Electronic Maintenance Principles: FAULT-FINDING GUIDES. https://doi.org/10.1016/b978-0- 08-014188-6.50015-0
7. Mobley, R. K. (2004). Maintenance Fundamentals (Second Edition): Planning and Scheduling. https://doi.org/10.1016/b978-075067798-1/50025-x
8. Fitch, E. (1992). Proactive Maintenance for Mechanical Systems: The Proactive Approach. In Elsevier eBooks (pp. 287–317). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/b978-1-85617-166-3.50013-5
9. Girdhar, P., & Scheffer, C. (2004). Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance: Machinery fault diagnosis using vibration analysis. In Elsevier eBooks (pp. 89–133). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/b978-075066275-8/50005-9
10. Beebe, R. S. (2004). Predicitive Maintenance of Pumps Using Condition Monitoring: Performance analysis and its application to optimise time for overhaul. In Elsevier eBooks (pp. 56–71). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/b978-185617408-4/50004-8
11. Geitner, F. K., & Bloch, H. P. (2012). Machinery Failure Analysis and Troubleshooting: The “Seven Cause Category Approach” to Root-Cause Failure Analysis. In Elsevier eBooks. Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/ b978-0-12-386045-3.00009-x
12. Lenahan, T. (2005). Turnaround, Shutdown and Outage Management. Effective Planning and Step-by-Step Execution of Planned Maintenance Operations: Cost control. https://doi.org/10.1016/ b978-075066787-6/50010-9
13. Willmott, P., & McCarthy, D. D. (2001). Total Productivity Maintenance (Second Edition): Assessing the true costs and benefits of TPM. In Elsevier eBooks (pp. 17–22). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/ b978-075064447-1/50005-9
14. Mayer, P., & LeFrancois, D. (1991). SURFWEAR-EXPERT SYSTEM FOR ENGINEERING OF WEAR RESISTANT SURFACES AND FOR WEAR PROBLEM DIAGNOSIS. Proceedings of Metallurgical Society of Canadian Institute of Mining and Metallurgy. https://doi.org/10.1016/ b978-0-08-041441-6.50029-1
15. Hollnagel, E. (1998). Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM): Qualitative Performance Prediction. In Elsevier eBooks (pp. 216–233). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/b978-008042848-2/50008-7
16. Milovanovic, Z., Papić, L. R., Milovanovic, V., Milovanović, S., Dumonjić- Milovanović, S., & Branković, D. (2021). Methods of modeling the maintenance of a steam turbine based on condition assessment. Elsevier EBooks, 135–177. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-819582-6.00007-1
17. Grabski, F. (2015). Semi-Markov Processes: Applications in System Reliability and Maintenance. In Elsevier eBooks. Elsevier BV. https://doi. org/10.1016/c2013-0-14260-2
18. Kister, T.C., & Hawkins, B.L. (2006). Performing the Maintenance Scheduling Function. Maintenance Planning and Scheduling, 189–210. https://doi.org/10.1016/b978-075067832-2/50009-4
19. Kister, T.C., & Hawkins, B.L. (2006). Special Case: Maintenance Planning and Scheduling for Maintenance Outages – The Plant Shutdown. Maintenance Planning and Scheduling. https://doi.org/10.1016/ b978-075067832-2/50010-0
20. Kister, T.C., & Hawkins, B.L. (2006). Metrics: Measuring Planning and Scheduling Performance. Maintenance Planning and Scheduling. https://doi.org/10.1016/b978-075067832-2/50012-4
21. Kister, T.C., & Hawkins, B.L. (2006). Planning and Scheduling Fundamentals-Self-Test. Maintenance Planning and Scheduling. https://doi.org/10.1016/b978-075067832-2/50013-6
22. Velasco-Gallego, C., & Lazakis, I. (2022). A real-time data-driven framework for the identification of steady states of marine machinery. Applied Ocean Research, 121, 103052. https://doi.org/10.1016/j. apor.2022.103052
23. Sánchez-Herguedas, A., Mena-Nieto, A., & Rodrigo-Muñoz, F. (2021). A new analytical method to optimise the preventive maintenance interval by using a semi-Markov process and z-transform with an application to marine diesel engines. Reliability Engineering and System Safety, 207, 107394. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107394
24. Karatuğ, A., & Arslanoğlu, Y. (2022). Development of conditionbased maintenance strategy for fault diagnosis for ship engine systems. Ocean Engineering, 256, 111515. https://doi.org/10.1016/j. oceaneng.2022.111515
25. Lazakis, I., Dikis, K., Michala, A. L., & Theotokatos, G. (2016). Advanced Ship Systems Condition Monitoring for Enhanced Inspection, Maintenance and Decision Making in Ship Operations. Transportation Research Procedia, 14, 1679–1688. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.133
26. Duan, C., Li, Z., & Liu, F. (2020). Condition-based maintenance for ship pumps subject to competing risks under stochastic maintenance quality. Ocean Engineering, 218, 108180. https://doi.org/10.1016/j. oceaneng.2020.108180
27. Kandemir, C., & Celik, M. (2021). Determining the error producing conditions in marine engineering maintenance and operations through HFACS-MMO. Reliability Engineering and System Safety, 206, 107308. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107308
28. Yamashiro, M., Satoh, M., & Yuasa, Y. (1992). Parallel-series and series-parallel redundant systems consisting of units having two kinds of failure rates. Microelectronics Reliability, 32(5), 611–613. https://doi.org/10.1016/0026-2714(92)90615-r
29. Kandemir, C., Celik, M., Akyuz, E., & Aydin, O. (2019). Application of human reliability analysis to repair & maintenance operations on-board ships: The case of HFO purifier overhauling. Applied Ocean Research, 88, 317–325. https://doi.org/10.1016/j.apor.2019.04.019
30. Akyuz, E., Akgun, I., & Celik, M. (2016). A fuzzy failure mode and effects approach to analyse concentrated inspection campaigns on board ships. Maritime Policy, 43(7), 887–908. https://doi.org/10.1080/0308883 9.2016.1173737
