TOC引导的智能维护模型与策略研究

"基于约束理论的智能维护模型及策略 (2007年)，作者：巨博，矣立峰，发表于《上海交通大学学报》2007年9月第41卷第9期，文章编号1006-2467(2007)09-1526-03，关键词：智能维护模型；约束理论；维护策略" 本文主要探讨了智能维护领域的一个重要问题，即如何构建有效的维护模型和策略。传统的智能维护研究往往侧重于设备性能的退化预测，而忽略了维护模型和策略的构建。作者巨博和矣立峰针对这一空白，提出了一个以减少设备损坏为目标的智能维护系统数学模型。他们认识到，在智能维护中，设备接近零损坏是核心需求，因此，模型的目标是优化维护人员的数量，以实现更高效的维护工作。 约束理论（Theory of Constraints, TOC）是运筹学中的一个重要概念，通常用于识别并解决生产系统中的瓶颈问题。在这篇文章中，作者创新性地将TOC引入到维护策略的制定中。TOC通过识别和改善系统的限制因素来提升整体效率，这在维护策略中表现为找出导致设备故障的关键因素，然后优化维护计划，以最大限度地减少这些限制因素的影响。 通过数学模型，作者设计了一个基于TOC的维护策略，该策略旨在更有效地分配维护人员，提高设备运行时间，并降低因维护不当或延迟导致的停机风险。在实际应用中，这种策略可以帮助企业减少维护成本，同时提高设备的可用性和生产效率。 为了验证模型和策略的有效性，作者进行了实例分析。实例结果表明，基于TOC的智能维护模型和策略在实际操作中确实能够带来显著的效益，证明了这种方法对于优化维护流程和提高设备维护效果的价值。 总结来说，这篇文章为智能维护领域提供了一个新的视角，将约束理论应用于维护策略的构建，为实现设备的高效、经济维护提供了理论支持和实践指导。这对于提高工业生产系统的可靠性和效率具有重要意义，尤其在当前对设备性能和可用性要求日益提高的背景下，这一研究显得尤为重要。