Reliability analysis of flexible manufacturing systems

Review of Machining Equipment Reliability Analysis Methods based on Condition Monitoring Technology

“…Miriyala K et al has conducted a study on the reliability assessment of flexible manufacturing systems. The article mentions that the reliability of a flexible manufacturing system can be understood as "the steady state probability that the system can perform all given requirements" [116]. The research has certain representativeness.…”

Framework and Dynamic Mechanism of Reliability Analysis of Manufacturing System

“…20 世纪 70 年代初，苏联机床研究机构--金属切 削机床科学实验研究院率先开展数控机床的制造和 试验、故障数据的统计分析等可靠性设计、试验方 面的研究 [2][3][4] 。同一时期，英国布拉德福德大学的 KELLER 等 [5] 耗时 3 年研究了约 35 台制造系统加工 单元的现场故障数据，给出了故障间隔时间和维修 时间的对数正态分布和 Weibull 分布模型。GUPTA 等 [6] 基于时间序列分析方法给出了数控机床的维修 策略，ARTSR 等 [7] 研究了多种故障模式条件下混合 寿命分布参数估计的问题。日本学者研究和分析了 数控加工单元的故障模式和原因，提出了提高数控 加工单元可靠性的措施 [8] 。此外，FREIHEIT 等 [9][10] 分别对影响制造系统加工单元可靠性的因素进行了 研究。这些研究主要集中在第一层次，即围绕数控 机床以及加工中心的可靠性问题展开的。 20 世纪 70 年代初，KHODABANDEHLOO 等 [11][12][13] 将可靠性研究工作引入柔性制造系统(Flexible manufacturing system，FMS)等系统级的制造装备领 域，系统地开展了 FMS 可靠性建模与分析方法研究， 故障树分析、故障模式及影响分析、过程生成图模型 以及可靠性框图模型等。KHODABANDEHLOO 指出 在柔性制造系统规划和开发阶段的可靠性分析至关 重要，因为它可以改变系统设计和操作理念，提升 整个系统的性能，他引入"制造能力" ， "生产效率" 和"交货提前期成功率"这些指标评估柔性制造系统 的性能，使用预测数据分析典型的柔性制造单元的可 靠性，并讨论了设备冗余，缓冲区库存大小和生产计 划与排程规则对系统性能的影响。CHAKRABORTY 等 [14] 将制造系统可靠性定义为"零件的生产订单在 给定日期内完工的概率" 。MIRIYALA 指出柔性制 造系统可靠性可以理解为"系统能够完成所有给定 需求的稳态概率" 。WANG 等 [15] 建立了 FMS 可靠性 估计的定性模型，并建立了与系统初始可靠性、设 备的状态、生产环境、工作经验以及维修策略等五 个方面直接相关的故障模型，作者使用模糊信息理 论建立了柔性制造系统的可变失误率模型，并分类 讨论了 3 种不同系统状态下失误模型的区别。HAN 等 [16] 认为随着系统复杂性的增加，一些可靠性分析 模式难以描述实际情况，作者使用模糊故障树方法 描述了系统可靠性分析的模糊不确定性问题。 SAVSAR 等 [17] 对柔性制造系统在不同运行条件下 (包括机器故障和维修)的性能进行评价，建立了系 统可靠性分析的马尔科夫过程模型。这些研究集中 在第二层次，即制造单元以及柔性制造系统可靠性 的研究。 BRALL 等 [18] 给出了工艺系统平均故障间隔时 间 、 工 艺 系 统 可 用 度 等 指 标 的 计 算 方 法 。 GÖRKEMLI 等 [19] 在 BRALL 研究的基础提出了制造 系统模糊贝叶斯可靠性与可用性评价方法。这两篇 研究是针对工艺系统的研究，所给出的制造系统可 靠性测度方法是基于可靠性框图的。 LIN 等 [20][21] 通过随机流网络描述了供货商与客 户之间的关系，在给定各商品需求的前提下，利用 代数的方法求解系统满足客户需求的概率，并将这 一概率定义为系统的可靠性。LI 等 [22] 探讨建立了在 有限缓存区和机器不可靠的情况下，基于交期表现 的客户满意度模型，并通过迭代的方法对模型进行 求解。SAVSAR 等 [23] 建立了在制品恒定的情况下串 行生产线的可靠性模型，并运用离散事件仿真的方 法验证了该模型。 AN 等 [24] 重点描述了制造过程的 可靠性指标与系统输入参数之间的关系，并利用线 性代数的方法对实际收集到的数据进行拟合建模。 GARG 等 [25] 使用模糊非线性规划研究了串联制造系 统的多目标可靠性冗余分配问题，作者所提出的模 型具有柔性，并适于人的决策过程。WU 等 [26] 在考 虑机器可靠性基础上，以实现生产线产能的最大化 为目标， 研究了串行生产线可重构资源的分配问题。 CONWAY 等 [27] 在考虑有无缓冲区和机器可靠性的 条件下，研究了串联制造系统的在制品库存问题， 研究表明缓冲区的位置和容量对在制品库存和系统 产出率具有显著影响。 HANDFIELD 等 [28] 根据对 193 家制造企业的调查发现生产计划、库存和生产调度 能 力 对 交 货 可 靠 性 有 显 著 影 响 。 EMREENGINARLAR 等 [29] 的研究指出：当机器故 障服从指数分布、埃尔朗分布和瑞利分布时，系统 所需的最小缓冲区容量与机器的工作时间无关，与 机器的可用率成反比。KOREN 等 [30]…”

A scheduling model for multirobot assembly cells

“…Graves and Redfield (1988) deal with similar problems and define system reliability as the fraction of available time that a system is expected to function properly. Following their approach, one can assign a "percent uptime expected" or other reliability measures (see Miriyala and Viswanadham 1989) to each RR and can incorporate such information in the present model via performance factor Pi,m in the objective function (02). Such an approach is more appropriate when the present model is used for long-run planning of the production system.…”