能耗與質(zhì)量約束下的生產(chǎn)系統(tǒng)集成維護(hù)決策

周炳海， 易琦

(同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院， 上海 201804)

生產(chǎn)設(shè)備在加工過(guò)程中會(huì)發(fā)生劣化，從而導(dǎo)致能耗加劇、次品率上升等不良后果，造成額外的損失成本。Cai等[1]闡述了節(jié)能減排對(duì)于推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要意義，質(zhì)量控制在生產(chǎn)中占據(jù)著尤為重要的戰(zhàn)略位置[2]。節(jié)能、質(zhì)量控制與維護(hù)決策實(shí)際上存在著權(quán)衡，因?yàn)榧皶r(shí)的維護(hù)可以降低能耗和質(zhì)量損失成本，但過(guò)多的維護(hù)將導(dǎo)致更多的維護(hù)成本與能耗成本[3-4]，并可能引起永久生產(chǎn)損失。

以往的預(yù)防性維護(hù)研究將生產(chǎn)系統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量納入考慮，Lopes[5]提出了一種針對(duì)帶有質(zhì)量檢測(cè)與返工循環(huán)的生產(chǎn)系統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)綜合決策。Wang等[6]假設(shè)生產(chǎn)線中的機(jī)器達(dá)到失控狀態(tài)時(shí)，會(huì)發(fā)生質(zhì)量故障從而產(chǎn)出次品。Yang等[7]將機(jī)會(huì)監(jiān)測(cè)和定期監(jiān)測(cè)2種方式結(jié)合起來(lái)衡量系統(tǒng)的劣化程度。上述研究雖然考慮了產(chǎn)出質(zhì)量，但是并沒(méi)有體現(xiàn)出系統(tǒng)的次品率與劣化進(jìn)程的相關(guān)性，近年來(lái)針對(duì)維護(hù)策略的研究開(kāi)始關(guān)注系統(tǒng)中的能耗問(wèn)題，Zhou等[8]考慮了生產(chǎn)線中的低能耗和高能耗2種狀態(tài)，并用控制圖來(lái)將機(jī)器的劣化狀態(tài)分為受控區(qū)和失控區(qū)。Yu等[9]將維護(hù)調(diào)度問(wèn)題表述為在線任務(wù)分配問(wèn)題，目標(biāo)是減少串行生產(chǎn)線的總體維護(hù)成本和與能源相關(guān)成本。Huang等[10]將維護(hù)與節(jié)能整合到同一模型中并引入機(jī)會(huì)維護(hù)窗口機(jī)制。Xia等[11-12]基于節(jié)能機(jī)會(huì)窗，提出了一種面向能源的維護(hù)框架(multi-attribute model，MAM)。上述研究中大多假設(shè)能耗是恒定的，并未考慮生產(chǎn)系統(tǒng)中的能耗隨著劣化發(fā)生遞增的情況；在各類(lèi)預(yù)防性維護(hù)模型中，維護(hù)決策通常以單一指標(biāo)為參考，周炳海等[13]以帶緩沖的串行生產(chǎn)系統(tǒng)為研究對(duì)象，以系統(tǒng)劣化量達(dá)到預(yù)設(shè)的維護(hù)閾值作為維護(hù)行動(dòng)的觸發(fā)條件，構(gòu)建了綜合考慮設(shè)備劣化和需求隨機(jī)的最優(yōu)生產(chǎn)周期模型；陸志強(qiáng)等[14]也研究了類(lèi)似對(duì)象，以隱馬爾科夫退化系統(tǒng)的工件質(zhì)量指標(biāo)為決策依據(jù),提出了設(shè)備維護(hù)的在線決策策略。此類(lèi)模型沒(méi)有將其他指標(biāo)納入考慮，存在一定的局限性，因此聯(lián)合優(yōu)化維護(hù)模型開(kāi)始受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，因?yàn)樵擃?lèi)模型可以同時(shí)關(guān)注除了系統(tǒng)劣化情況外的其余指標(biāo)，如生產(chǎn)率、次品率等。成國(guó)慶等[15]以批量生產(chǎn)周期、質(zhì)量控制閾值以及預(yù)知維護(hù)參數(shù)為三維聯(lián)合決策變量,建立了有限時(shí)域內(nèi)混聯(lián)系統(tǒng)的平均費(fèi)用率模型。但是目前尚沒(méi)有研究能在聯(lián)合優(yōu)化模型中同時(shí)考慮到能耗、質(zhì)量以及維護(hù)決策。

基于上述研究，本文提出了一種多指標(biāo)集成維護(hù)框架，該框架假設(shè)系統(tǒng)中的運(yùn)行能耗會(huì)隨著劣化進(jìn)程而發(fā)生遞增，且次品率也將根據(jù)可控與不可控狀態(tài)而發(fā)生變化，集成維護(hù)模型同時(shí)為生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)定能耗約束與質(zhì)量約束，以最小化系統(tǒng)總成本為目標(biāo)，獲取最優(yōu)的預(yù)防性維護(hù)閾值和約束組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的中節(jié)能、質(zhì)量、維護(hù)的集成優(yōu)化。

1 串行生產(chǎn)系統(tǒng)集成維護(hù)問(wèn)題描述

針對(duì)如圖1所示的一個(gè)由n臺(tái)設(shè)備與n-1個(gè)緩沖區(qū)組成的串行生產(chǎn)系統(tǒng)，其中第k臺(tái)設(shè)備Mk為加工速率最慢的瓶頸設(shè)備。

圖1 串行生產(chǎn)線Fig.1 Serial production line

基于上述假設(shè)，首先對(duì)串行生產(chǎn)系統(tǒng)的劣化過(guò)程、設(shè)備能耗、產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行建模，隨后設(shè)定能耗約束與質(zhì)量約束，建立多指標(biāo)集成維護(hù)閾值(multi-attribute integrated threshold，MIT)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)內(nèi)的各項(xiàng)指標(biāo)；接著根據(jù)MIT決策出系統(tǒng)中的待維護(hù)設(shè)備組，并計(jì)算此次維護(hù)的節(jié)能機(jī)會(huì)窗，在時(shí)間窗內(nèi)開(kāi)展維護(hù)活動(dòng)，以總成本最小化為目標(biāo)，尋找最優(yōu)的預(yù)防性維護(hù)閾值與約束組合，由此搭建多指標(biāo)集成維護(hù)模型。

2 維護(hù)決策模型構(gòu)建

2.1 基于伽馬過(guò)程的劣化建模

伽馬過(guò)程是一類(lèi)特殊的Markov過(guò)程，具有遞增的、平穩(wěn)獨(dú)立增量，適用于描述生產(chǎn)設(shè)備的多種劣化進(jìn)程，如腐蝕、磨損、裂紋增長(zhǎng)等。選取伽馬過(guò)程來(lái)刻畫(huà)串行生產(chǎn)系統(tǒng)上各臺(tái)設(shè)備的連續(xù)劣化過(guò)程，用Xi(t)來(lái)表示設(shè)備Mi在t時(shí)刻的劣化量。

設(shè)初始時(shí)刻設(shè)備為全新?tīng)顟B(tài)，即初始劣化量Xi(t)=0，則在時(shí)刻t劣化量Xi(t)的概率密度函數(shù)為：

(1)

Fξ(t)=P(tξξi)=

(2)

設(shè)備到達(dá)失效閾值Xf的失效時(shí)間tf的概率密度函數(shù)ftξ(t)的計(jì)算方法：

(3)

式中：ψ(a)=Γ′(a)/Γ(a)=?logΓ(a)/?a，為雙伽馬函數(shù)。

2.1.1 設(shè)備能耗

將設(shè)備Mi的運(yùn)行狀態(tài)簡(jiǎn)化為4個(gè)時(shí)間段：開(kāi)機(jī)啟動(dòng)、預(yù)熱、正常運(yùn)行、待機(jī)，其中啟動(dòng)與預(yù)熱階段的設(shè)備能耗忽略不計(jì)，正常運(yùn)行階段的能耗會(huì)隨著劣化而逐漸增加，于是設(shè)備Mi的運(yùn)行階段分為：

(4)

圖2 多指標(biāo)集成維護(hù)框架Fig.2 Framework of multi-attribute integrated maintenance model

定義設(shè)備Mi在t時(shí)刻的劣化等級(jí)為：

(5)

(6)

2.1.2 產(chǎn)品質(zhì)量

隨著各設(shè)備劣化程度的加劇，其加工產(chǎn)品的質(zhì)量性能也隨之下降，即產(chǎn)出次品開(kāi)始增多，由Bouslah等[16]次品率是關(guān)于系統(tǒng)劣化量的單調(diào)遞增函數(shù)：

p(X(t))=p0+μ·[1-e(-λ·X(t)θ)]

(7)

式中：p0為系統(tǒng)在全新?tīng)顟B(tài)下的初始次品率；μ為質(zhì)量劣化的邊界值；λ、θ為正常數(shù)。

將設(shè)備劣化過(guò)程劃分為“可控”與“失控”狀態(tài)，“失控”狀態(tài)下的次品率增長(zhǎng)速度要大于“可控”狀態(tài)，基于此概念定義狀態(tài)轉(zhuǎn)變閾值Xq，該閾值將整個(gè)次品率遞增過(guò)程離散化為可控與不可控2個(gè)狀態(tài)：

p(X(t))=

(8)

式中：參數(shù)λ1<λ2,θ1<θ2，p0為初始次品率；Xw為狀態(tài)改變閾值，當(dāng)劣化量X(t)低于此閾值時(shí)產(chǎn)品次品率增速較慢，劣化量超出狀態(tài)改變閾值后，次品率增速明顯加快。

(9)

2.2 多指標(biāo)集成維護(hù)閾值

在串行生產(chǎn)系統(tǒng)中，若某設(shè)備經(jīng)過(guò)時(shí)間tp后其劣化量到達(dá)預(yù)防性維護(hù)閾值Xp，則需要對(duì)其采取預(yù)防性維護(hù)。由假設(shè)3)可知系統(tǒng)中存在能耗約束ξe以及質(zhì)量約束ξq，這分別對(duì)應(yīng)了能耗控制閾值Xe以及質(zhì)量控制閾值Xq，從而系統(tǒng)中存在3類(lèi)維護(hù)閾值Xp、Xe、Xq，根據(jù)假設(shè)5)其中預(yù)防性維護(hù)閾值最大，即max{Xe,Xq}

由于某設(shè)備的運(yùn)行能耗以及產(chǎn)出質(zhì)量均基于設(shè)備劣化量X(t)而改變，當(dāng)設(shè)備劣化量X(t)遞增至預(yù)防性維護(hù)閾值Xp時(shí)，由于Xp大于其余2類(lèi)閾值，所以此時(shí)設(shè)備的能耗水平以及次品率已經(jīng)超出了能耗約束ξe以及質(zhì)量約束ξq。這意味著當(dāng)給定約束ξe、ξq時(shí)，相應(yīng)的設(shè)備維護(hù)閾值Xe、Xq也隨之確定，接下來(lái)給出該閾值的計(jì)算方法：

1)能耗控制閾值。

對(duì)于給定的能耗約束0<ξe<1：

(10)

其對(duì)應(yīng)的能耗控制維護(hù)閾值Xe為：

Xe=f-1(K(Xi(t)))

(11)

2)質(zhì)量控制閾值。

對(duì)于給定的質(zhì)量約束0<ξq<1：

ξq=p0+Xw[1-e(-λ·Xqθ)]

(12)

其對(duì)應(yīng)的質(zhì)量控制維護(hù)閾值Xq為：

(13)

3)多指標(biāo)集成維護(hù)閾值。

基于上述概念，在維護(hù)時(shí)綜合考慮生產(chǎn)中的能耗約束與產(chǎn)品約束，定義一臺(tái)設(shè)備的MIT為：

MIT={Xp,min{Xe,Xq}}

(14)

式中Xp為設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)閾值，Xe、Xq為系統(tǒng)的能耗控制閾值與質(zhì)量控制閾值，利用MIT來(lái)決策系統(tǒng)中的待維護(hù)組并輸出，方法是一旦某臺(tái)設(shè)備到達(dá)其預(yù)防性維護(hù)閾值Xp時(shí)后，此時(shí)訪問(wèn)生產(chǎn)系統(tǒng)中其余設(shè)備的MIT，若由設(shè)備劣化量超出MIT中的規(guī)定閾值X(t)≥min{Xe,Xq}，則將其加入待維護(hù)組G={Gp,Ge,Gq}中，待維護(hù)組由3類(lèi)設(shè)備組成，分別是有預(yù)防性維護(hù)需求的設(shè)備Gp，以及能耗或質(zhì)量不滿(mǎn)足約束的設(shè)備Ge、Gq。

根據(jù)假設(shè)5)，預(yù)防性維護(hù)閾值最大，即Xe,Xq均小于Xp，這體現(xiàn)了劣化量是預(yù)防性維護(hù)的主要指標(biāo)，能耗與質(zhì)量則作為次要指標(biāo)。如此假設(shè)的目的是當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生劣化需要維護(hù)時(shí)，一定能保證對(duì)系統(tǒng)的能耗以及產(chǎn)品質(zhì)量的集成控制。換而言之，由劣化觸發(fā)的維護(hù)活動(dòng)占主導(dǎo)地位，其余2類(lèi)指標(biāo)(能耗、質(zhì)量)觸發(fā)的維護(hù)活動(dòng)為機(jī)會(huì)維護(hù)。MIT將設(shè)備的劣化程度、設(shè)備能耗、產(chǎn)品質(zhì)量集成到同一個(gè)維護(hù)框架中，實(shí)現(xiàn)了在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)這3類(lèi)指標(biāo)的集成控制。

2.3 節(jié)能機(jī)會(huì)窗

由TOC理論可知，生產(chǎn)系統(tǒng)的產(chǎn)出與損失取決于瓶頸設(shè)備。由于緩沖區(qū)的存在，某臺(tái)設(shè)備的停機(jī)事件可能不會(huì)引發(fā)瓶頸設(shè)備的停機(jī)，因而不會(huì)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)造成永久生產(chǎn)損失。如果能利用此類(lèi)停機(jī)事件對(duì)其余設(shè)備進(jìn)行機(jī)會(huì)維護(hù)，便能有效節(jié)約能源成本，這就是節(jié)能機(jī)會(huì)窗機(jī)制的核心思想。

定義1節(jié)能機(jī)會(huì)窗(energy saving window, ESW)：假設(shè)系統(tǒng)中有一組設(shè)備G={Gp,Ge,Gq}需要進(jìn)行停機(jī)維護(hù)，定義ESW為維護(hù)組內(nèi)某臺(tái)設(shè)備停機(jī)而不引起瓶頸設(shè)備Mk產(chǎn)生永久生產(chǎn)損失的最長(zhǎng)的時(shí)間窗口長(zhǎng)度。

ESWm(t)=sup{d≥0: s.t. ?T*(d)}

(15)

只有當(dāng)停機(jī)時(shí)間d超出節(jié)能機(jī)會(huì)窗時(shí)才會(huì)導(dǎo)致瓶頸機(jī)的永久生產(chǎn)損失：

(16)

如果機(jī)會(huì)維護(hù)窗內(nèi)對(duì)待維護(hù)設(shè)備組進(jìn)行維護(hù)，能在節(jié)省維護(hù)成本的同時(shí)節(jié)省大量能量。由定義1給出機(jī)會(huì)時(shí)間窗計(jì)算方法：

ESWi(t)=

(17)

(18)

2.4 成本模型

當(dāng)某臺(tái)設(shè)備i到達(dá)預(yù)防性維護(hù)閾值后，進(jìn)入維護(hù)周期，對(duì)總成本進(jìn)行計(jì)算：

(19)

3 維護(hù)模型求解

3.1 蒙特卡洛仿真算法

2)生成i組服從伽馬過(guò)程的劣化增量，記錄下t時(shí)刻設(shè)備Mi的劣化總量；

3)記錄最先達(dá)到PM閾值的設(shè)備為Mm，此時(shí)開(kāi)始維護(hù)周期，利用集成維護(hù)閾值MIT對(duì)其余設(shè)備進(jìn)行判斷，輸出待維護(hù)組G；

5)根據(jù)式(18)計(jì)算此次的維護(hù)時(shí)間窗ESWi。若維護(hù)時(shí)長(zhǎng)超出節(jié)能機(jī)會(huì)窗，則計(jì)算此次生產(chǎn)損失PL=(d-ESWm(t))vk,記錄并更新本次維護(hù)成本CPL；

6)更新仿真時(shí)長(zhǎng)T=T+TPM+Tidel，若T<1 000則跳至步驟3)；否則繼續(xù)；

7)能耗與質(zhì)量約束ξe、ξq是否小于1，若是則更新ξe=ξe+0.1,ξq=ξq+0.1，然后跳至步驟3)，否則繼續(xù)；

8)記錄本次仿真的總成本Ctotal、能源成本CE與質(zhì)量成本CQ，若是則更新ξe=ξe+0.1,ξq=ξq+0.1，然后跳至步驟3)，否則繼續(xù)；

9)令預(yù)防性維護(hù)閾值Xp每次加5，若Xp小于100則返回步驟3)，否則結(jié)束。

3.2 數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證提出的維護(hù)策略的有效性，接下來(lái)通過(guò)一個(gè)數(shù)值實(shí)例對(duì)所建立的模型進(jìn)行演示與驗(yàn)證，并討論在不同約束與維護(hù)閾值下對(duì)于各項(xiàng)成本的影響。考慮一個(gè)由12臺(tái)設(shè)備與11個(gè)緩沖區(qū)所組成的串行生產(chǎn)系統(tǒng)，系統(tǒng)的劣化過(guò)程服從參數(shù)α=0.5，β=1.8的非定態(tài)伽馬過(guò)程，設(shè)定設(shè)置仿真時(shí)長(zhǎng)為1 000，能耗增長(zhǎng)系數(shù)λe=0.01，狀態(tài)改變閾值Xω=65，維護(hù)能耗ePM=4，PM的固定與可變成本率cs=1,cv=1.2，各設(shè)備的具體參數(shù)如表1所示。

表1 串行生產(chǎn)系統(tǒng)中各設(shè)備參數(shù)

將設(shè)備運(yùn)行能耗根據(jù)劣化程度進(jìn)行非等間隔劃分，取區(qū)間劃分因子ηL=0.8，劣化等級(jí)數(shù)L=5，將每臺(tái)設(shè)備的運(yùn)行能耗離散化為5個(gè)能耗等級(jí)，12臺(tái)設(shè)備在t時(shí)刻的能耗等級(jí)如圖4所示。

圖3 蒙特卡洛仿真流程Fig.3 Monte Carlo simulation process

圖4 串行生產(chǎn)系統(tǒng)能耗遞增Fig.4 Increasing energy consumption in serial production system

為提升求解效率，根據(jù)Zhou等[4]等將PM閾值的搜索區(qū)間確定為[40,95]，因?yàn)檫^(guò)低的PM閾值會(huì)導(dǎo)致頻繁的維護(hù)和停機(jī)成本，最優(yōu)成本通常不會(huì)在此區(qū)間出現(xiàn)，因此舍棄這部分缺乏參考價(jià)值的數(shù)據(jù)，將每個(gè)生產(chǎn)周期內(nèi)所有機(jī)器的總維護(hù)成本、總能耗成本與總質(zhì)量損失成本并繪制成圖5。從圖中可以看出，總能耗成本是隨著PM閾值先減后增的，當(dāng)PM閾值范圍落入[0.4,0.65]時(shí)有較多的設(shè)備將進(jìn)入待維護(hù)組，導(dǎo)致了維護(hù)能耗的增加，因此隨著PM閾值的升高，維護(hù)能耗也隨之下降。但是越高的PM閾值系統(tǒng)劣化量也越大，PM閾值范圍落入[0.8,0.95]時(shí)運(yùn)行能耗開(kāi)始增長(zhǎng)；總質(zhì)量成本是持續(xù)遞增的，顯而易見(jiàn)，是由于系統(tǒng)劣化量的增大從而導(dǎo)致次品率的升高，導(dǎo)致了質(zhì)量成本的增加；總維護(hù)成本整體也是先降后升的，因?yàn)镻M閾值的增大會(huì)使得維護(hù)次數(shù)下降，在PM閾值落入[0.4,0.65]時(shí)維護(hù)次數(shù)的下降導(dǎo)致了維護(hù)成本的降低，但是維護(hù)成本同時(shí)與系統(tǒng)劣化量成正比，后期單次維護(hù)成本的增加開(kāi)始占據(jù)主導(dǎo)地位，這導(dǎo)致了總維護(hù)成本的先降后升。

圖5 不同維護(hù)閾值下各項(xiàng)單位成本的變化Fig.5 Energy consumption cost, quality cost and maintenance cost under different thresholds

圖6給出了能耗約束ξe與質(zhì)量約束ξq分別從0增大到1相應(yīng)的總成本變化。可以從圖6看出隨著ξe的增大，總成本總是呈現(xiàn)先減少后增大的趨勢(shì)。以ξq=0為例，當(dāng)能耗約束ξe∈[0,0.6]時(shí)，約束的增大使得高能耗機(jī)器能夠及時(shí)得到維護(hù)，降低了機(jī)器運(yùn)行的能源成本，當(dāng)ξe∈[0.6,1]時(shí)，約束的增大導(dǎo)致出現(xiàn)過(guò)修的情況，從而加大了總成本，同理ξq的變化趨勢(shì)也是出于相似的原因。在本次實(shí)驗(yàn)中，生產(chǎn)系統(tǒng)最優(yōu)約束組合為ξe=0.3,ξq=0.6,此時(shí)的總成本大小為6.743×103。

圖6 不同指標(biāo)約束下單位總成本的變化情況Fig.6 The total cost under different attribute constraints

為驗(yàn)證提出維護(hù)策略的有效性，將帶有能耗與質(zhì)量約束的基于MIT的集成維護(hù)策略分別與常規(guī)預(yù)防性維護(hù)策略PM以及事后維護(hù)策略(corrective maintenance,CM)進(jìn)行對(duì)比，設(shè)定預(yù)防性維護(hù)閾值Xp=70，故障閾值Xf=100，事后維護(hù)的維護(hù)成本與維護(hù)能耗均為預(yù)防性維護(hù)的1.3倍(CCM=1.3CPM,eCM=1.3ePM)，選取不同的設(shè)備規(guī)模N進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別記錄其總成本Ctotal，能耗成本CE及質(zhì)量成本CQ，如表2所示。可以看到不同設(shè)備規(guī)模下，事后維護(hù)策略CM的各項(xiàng)成本總是最高的，這是由于在CM策略中設(shè)備只有到達(dá)了故障閾值才進(jìn)行維護(hù)，CM的維護(hù)成本高于PM，且CM策略下系統(tǒng)整體劣化程度較高，將引發(fā)較高的能耗成本與質(zhì)量成本；預(yù)防性維護(hù)策略PM對(duì)到達(dá)預(yù)防性維護(hù)閾值Xp的設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，一定程度上能夠改善系統(tǒng)的總成本，但是沒(méi)有關(guān)注到系統(tǒng)的能耗以及質(zhì)量情況；在不同規(guī)模機(jī)器的仿真中，基于MIT方法的總成本總是所有維護(hù)策略中最低的，且其能耗成本CE，質(zhì)量成本CQ與維護(hù)成本CPM也分別為所有策略中最低的，與PM策略相比MIT方法降低了6.01%～15.49%的總成本，與CM策略相比降低了16.02%～29.96%的總成本。此外基于MIT方法的維護(hù)策略對(duì)于維護(hù)成本的優(yōu)化最為顯著，相對(duì)PM策略能夠降低17.97%～32.48%的維護(hù)成本，相對(duì)CM策略可以降低23.56%～33.23%的維護(hù)成本。證明基于MIT的集成維護(hù)方法可以有效地對(duì)系統(tǒng)的能耗成本與質(zhì)量成本進(jìn)行控制，節(jié)約維護(hù)能耗從而優(yōu)化系統(tǒng)總成本。

表2 3種維護(hù)策略下的各項(xiàng)單位成本Table 2 Cost per unit of time under three strategies

4 結(jié)論

1)以帶中間緩沖區(qū)的串行生產(chǎn)系統(tǒng)為研究對(duì)象，通過(guò)建立多指標(biāo)集成維護(hù)閾值MIT并引入“節(jié)能機(jī)會(huì)窗”機(jī)制，提出了一種基于MIT的預(yù)防性維護(hù)策略，該模型可以有效模擬生產(chǎn)過(guò)程中的能耗遞增情況并同時(shí)考慮質(zhì)量損失，填補(bǔ)了以往維護(hù)模型中的空白；

2)采用蒙特卡洛仿真算法對(duì)不同的能耗約束ξe與質(zhì)量約束ξq進(jìn)行搜索，找到最優(yōu)的約束組合為ξe=0.3,ξq=0.6。

3)探究了不同的維護(hù)閾值對(duì)能源成本、質(zhì)量成本與維修成本的影響，基于MIT的集成維護(hù)方法相對(duì)于PM策略MIT方法降低了6.01%～15.49%的總成本，與CM策略相比降低了16.02%～29.96%的總成本，實(shí)驗(yàn)證明提出的維護(hù)策略對(duì)于制造企業(yè)優(yōu)化能耗、控制質(zhì)量以及降低總運(yùn)營(yíng)成本具有一定的指導(dǎo)意義和參考價(jià)值。