Περίληψη
Καθώς τα παραπάνω συστήματα εξυπηρετούν όλο και μεγαλύτερο φάσμα βιομηχανικών διεργασιών, αναδύονται νέες προκλήσεις στην αξιοποίηση της πληροφορίας που διαχειρίζονται. Ο όγκος και το είδος της πληροφορίας επεκτείνονται με αυξανόμενες ροές δεδομένων, οι οποίες παράγονται τόσο από τεχνικές υποδομές όσο και από έμψυχο δυναμικό. Διερευνώντας τις προοπτικές της προστιθέμενης αξίας αυτής της πληροφορίας, η βιομηχανία αξιολογεί τη στάθμη τεχνικής των συστημάτων διαχείρισης γνώσης και σταδιακά υιοθετεί τις πιο ώριμες και αποτελεσματικές μεθοδολογίες και τεχνικές. Πιο συγκεκριμένα, η διαχείριση κύκλου ζωής και η συντήρηση βιομηχανικών παγίων, αποτελούν τομείς που ήδη διαθέτουν προτυποποιημένες δομές και διαδικασίες για τη μελέτη, ανάλυση και οργάνωση γνώσης με συγκεκριμένο στόχο. Ο πίνακας Ανάλυσης Τύπων Αστοχίας, Επιπτώσεων και Κρισιμότητας (Failure Mode, Effects and Crticality Analysis - FMECA) αποτελεί πρότυπο μελέτης που αφορά τη συστηματική και αναλυτική περιγραφή των πιθανών τύπων αστοχί ...
Καθώς τα παραπάνω συστήματα εξυπηρετούν όλο και μεγαλύτερο φάσμα βιομηχανικών διεργασιών, αναδύονται νέες προκλήσεις στην αξιοποίηση της πληροφορίας που διαχειρίζονται. Ο όγκος και το είδος της πληροφορίας επεκτείνονται με αυξανόμενες ροές δεδομένων, οι οποίες παράγονται τόσο από τεχνικές υποδομές όσο και από έμψυχο δυναμικό. Διερευνώντας τις προοπτικές της προστιθέμενης αξίας αυτής της πληροφορίας, η βιομηχανία αξιολογεί τη στάθμη τεχνικής των συστημάτων διαχείρισης γνώσης και σταδιακά υιοθετεί τις πιο ώριμες και αποτελεσματικές μεθοδολογίες και τεχνικές. Πιο συγκεκριμένα, η διαχείριση κύκλου ζωής και η συντήρηση βιομηχανικών παγίων, αποτελούν τομείς που ήδη διαθέτουν προτυποποιημένες δομές και διαδικασίες για τη μελέτη, ανάλυση και οργάνωση γνώσης με συγκεκριμένο στόχο. Ο πίνακας Ανάλυσης Τύπων Αστοχίας, Επιπτώσεων και Κρισιμότητας (Failure Mode, Effects and Crticality Analysis - FMECA) αποτελεί πρότυπο μελέτης που αφορά τη συστηματική και αναλυτική περιγραφή των πιθανών τύπων αστοχίας που έχουν καταγραφεί για κρίσιμα τεχνικά πάγια, σε επίπεδο εγκατάστασης, τομέα ή γραμμής παραγωγής. Πρόκειται για στοχευμένη γνώση, η οποία συνιστά σημείο αναφοράς για την έγκυρη διάγνωση και τη σωστή αντιμετώπιση σημαντικών βλαβών και σφαλμάτων, ενώ παράλληλα καθοδηγεί την ανάλυση κινδύνου και συνεισφέρει στη διαμόρφωση ανάλογων (risk-based) πολιτικών. Η γνώση αυτή συγκροτείται σε κατάλληλα προσαρμοσμένες δομές, ενώ η διαχείριση και ενημέρωσή της γίνεται από εξειδικευμένα συστήματα και υπηρεσίες.Η παρούσα διατριβή είναι εμπνευσμένη από τις τεχνικές και σύγχρονες τεχνολογίες Σημασιολογικού Ιστού. Η έρευνα που παρουσιάζεται, βασίζεται στην ικανότητά τους να συλλέγουν, να ταξινομούν και να αποτυπώνουν την κριτική στάση και κατ' επέκταση την προστιθέμενη γνώση που προσφέρουν οι χρήστες, όταν αναλύουν και συμβουλεύονται μια περιεκτική δομή γνώσης. Ο στόχος της παρούσης διατριβής είναι να αξιοποιήσει τις παραπάνω τεχνικές και να προσφέρει μια αμφίδρομη ροή γνώσης ανάμεσα στο διαχειριστικό επίπεδο που μελετάει και αναλύει τη γνώση FMECA, και στο πεδίο παραγωγής που την επικυρώνει και αξιοποιεί κατά τη συντήρηση. Η μέθοδος που αναλύθηκε, έχει υλοποιηθεί σε ένα διαδικτυακό εργαλείο για την υποστήριξη της συντήρησης, μέσω της διαμοίρασης και διαχείρισης γνώσης FMECA.
περισσότερα
Περίληψη σε άλλη γλώσσα
As more such systems come to serve the requirements for a wider range of industrial processes, new challenges emerge for the utilisation of the information they manage. The volume and the heterogeneity of this information is extended with constant incorporation of new data streams, driven by either technical systems or human input. Industry continues to explore the potential added value hidden inside its information silos, consistently evaluating the state of the art for knowledge management systems and steadily adopting mature methodologies and well-established techniques. Asset Life-Cycle Management and Maintenance, are domains that have already produced standardised structures and mechanisms to study, analyse and organise purposeful knowledge. The Failure Mode, Effects and Criticality Analysis (FMECA) comprises knowledge that maps and analyses the profile of potential failure modes for critical assets of an industrial plant, sector or productions line. It is a knowledge asset that s ...
As more such systems come to serve the requirements for a wider range of industrial processes, new challenges emerge for the utilisation of the information they manage. The volume and the heterogeneity of this information is extended with constant incorporation of new data streams, driven by either technical systems or human input. Industry continues to explore the potential added value hidden inside its information silos, consistently evaluating the state of the art for knowledge management systems and steadily adopting mature methodologies and well-established techniques. Asset Life-Cycle Management and Maintenance, are domains that have already produced standardised structures and mechanisms to study, analyse and organise purposeful knowledge. The Failure Mode, Effects and Criticality Analysis (FMECA) comprises knowledge that maps and analyses the profile of potential failure modes for critical assets of an industrial plant, sector or productions line. It is a knowledge asset that serves as a maintenance reference and can support fault diagnostics and failure handling. FMECA is also extensively used for risk-analysis tasks and contributes in the definitions of risk-based policies. Properly adapted structures and services are available for modelling, managing and updating this knowledge. Examples of other maintenance knowledge assets include maintenance policies, strategy and plan, along with every organised taxonomy that can drive analytic services and support decision making for experts.This thesis is inspired by the techniques and modern technologies of Semantic Web. The presented research builds on their ability to collect, organize and capture knowledge, contributed from users that engage a reviewing mentality when referencing, processing and consulting a comprehensive reference. The goal of this thesis is to use the above methodology in an industrial context, and create an enterprise knowledge flow between maintenance management and shop-floor practice. This flow makes FMECA a shared knowledge asset that is being analyzed and studied by maintenance management, while being validated and enriched by shop-floor staff. This thesis proposes the use of semantic enrichment as a new method for capturing and linking field expertise with FMECA knowledge. This method facilitates maintenance personnel semantic annotations to systematically review and validate FMECA knowledge. The presented methodology was implemented into a web application that provides maintenance support by sharing and managing FMECA knowledge.
περισσότερα