SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.32 issue3Evaluating the impact of operational reportsValidation of supervisor effectiveness determinants for engineering team-based organisations author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • On index processSimilars in Google

Share


South African Journal of Industrial Engineering

On-line version ISSN 2224-7890
Print version ISSN 1012-277X

Abstract

DE MEYER, J.N. et al. Estimating the reliability of condition-based maintenance data using contextual machine-specific characteristics. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2021, vol.32, n.3, pp.173-184. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/32-3-2625.

In die mynbedryf word komplekse masjienstelsels in ongewenste omstandighede 24 ure per dag bedryf. Dit veroorsaak die agteruitgang van hul toestand en kan lei tot stelsels wat vroegtydig onklaar raak en daaropvolgende produksie verliese. Toestandsgebasseerde onderhoud (TGO) is 'n strategie wat onderhoudskedules beplan afhangende van die toestand van die masjien en beoog om besluitnemingsprosesse te verbeter. Data opgeneem van masjiene vir TGO doeleindes moet betroubaar wees om die negatiewe gevolge op onderhoudskedules te vermy. Data betroubaarheid kan geskat word deur verskeie databronne te vergelyk, maar menigte bronne is nie altyd beskikbaar nie en kan duur wees om te bekom. Hierdie studie poog om die geïsoleerde en kontekstuele betroubaarheid van enkelbron TGO data te skat deur gebruik te maak van verskeie data analise tegnieke. n Sagteware program word ontwerp om data te ontleed op n masjien vlak en die betroubaarheid daarvan te bepaal. n Gevallestudie wys die verskil in betroubaarheidsuitspraak akkurraatheid tussen geïsoleerde en kontekstuele metodes en lig die behoefte uit om die metodes te kombineer.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License