Assessment of Total Productive Maintenance (TPM) Implementation in Industrial Environment
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance strategies play a crucial role in achieving organizations’ goals and abilities to reach their profit targets and survive in the competitive global marketplace and changing economies. Total productive maintenance (TPM) is one of the lean manufacturing approaches that help to improve equipment performance by increasing production rate and equipment availability and enhancing the overall productivity of manufacturing. Implementing the eight pillars of TPM involves many challenges and difficulties, and it is difficult for small to medium enterprises (SMEs) in Canada to successfully implement TPM. The main objective of this study is to determine whether the Short-Term TPM (STTPM), based on Autonomous Maintenance and Planned Maintenance pillars and 5S technique can minimize losses in a production process and have a positive impact on manufacturing performance (MP). Furthermore, this study is to facilitate successful TPM implementation using the Short-Term TPM (STTPM) approach. Therefore, this research is to develop an implementation framework for the introduction of the TPM improvement approach into SMEs. The framework’s fundamentals are STTPM team commitment and involvement, training, member involvement, and culture change. Overall line effectiveness (OLE) should be calculated based on the overall equipment effectiveness (OEE) metrics. The OLE was analyzed for different production line configurations and the multivariate consideration of quality rate through principal component analysis (PCA). Daily data from production lines was collected from a real manufacturing environment. A paired t-test was conducted to compare a production rate (P_r R), equipment availability (EV), and cycle time (CT) before and after STTPM implementation for each production line. The study was performed using Minitab 19 software to identify the effect of STTPM on MP. The result shows that P_r R, EV, and CT had significant differences before and after the implementation of STTPM in the production line. Similarly, the OEE was significantly different before and after the implementation of STTPM in the production line. This study will also make a meaningful contribution to the related scholarly literature in the form of a novel model of TPM implementation, mainly among Canada’s SMEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».