Integrating Production and Predictive Maintenance Planning Model with Industry 4.0 Technologies
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper, we address the challenge of dynamically integrating production and predictive maintenance planning within the framework of Industry 4.0, employing a rolling horizon approach. Production planning involves determining the optimal levels of production, inventory holding, backorder, and set-up to meet the demand for all products within a defined planning horizon. Preventive maintenance action is employed to replace the system with a new one to ensure optimal performance and reliability. Corrective maintenance is executed to return the system to an “as-bad-as-old” condition when a failure occurs. Minimizing the total costs associated with maintenance and production planning is the objective of the integrated model. Based on having access to the data collected by sensors within the Industry 4.0 framework, a deep learning method is used to predict the system's health condition. Consequently, a Long Short-Term Memory (LSTM) method is utilized to determine the most suitable maintenance action based on the system's condition. By leveraging the rolling horizon approach, the model can simultaneously replan the production and maintenance decisions in real-time by incorporating new obtained sensor data. The numerical example highlights the efficacy of the data-driven integrated model in comparison to the model-based integrated model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».