Enostavni stohastični model za planiranje zaloge rezervnih komponent v obdobju izrabe

Avtorji

  • Alenka Brezavšček University of Maribor, Faculty of Organizational Sciences, Kidričeva cesta 55a, 4000 Kranj, Slovenia

Povzetek

V prispevku obravnavamo proizvodni sistem, ki vsebuje določeno število identičnih komponent v obdobju izrabe. Komponente sistema lahko med delovanjem sistema odpovedo, kar povzroči zastoj sistema. Da lahko komponento, ki odpove, čim prej nadomestimo z novo, je potrebno imeti na zalogi zadostno količino rezervnih komponent. Predstavljeni sta dve varianti enostavnega stohastičnega modela, ki omogočata določitev minimalnega števila rezervnih komponent na zalogi na začetku intervala planiranja tako, da je zadoščeno izbranemu kriteriju. V prvi varianti modela je kot kriterij pri določanju ustrezne zaloge rezervnih komponent upoštevana verjetnost, da se zaloga tekom intervala planiranja izčrpa, medtem ko v drugi varianti planiramo zalogo rezervnih komponent glede na povprečno število odpovedi, ki jih v intervalu planiranja pričakujemo. Primerjava obeh variant modela je pokazala, da je druga varianta modela z matematičnega stališča enostavnejša, njena pomanjkljivost pa je v tem, da je uporabna le, kadar je možno zalogo rezervnih komponent planirati za daljše časovno obdobje. Določitev ustreznega števila rezervnih komponent na podlagi obeh variant modela je odvisna od funkcije gostote verjetnosti za čas do odpovedi obravnavanih komponent. Kadar so komponente v obdobju izrabe, ima ta funkcija karakteristično kopasto obliko, ki jo lahko popišemo z ustrezno verjetnostno porazdelitvijo. Z vidika uporabnosti v modelu smo analizirali normalno, lognormalno, Weibullovo in gama verjetnostno porazdelitev. Ugotovili smo, da je za izračune, ki so v modelu zahtevani, najbolj prikladna normalna verjetnostna porazdelitev. Uporabnost obeh variant modela smo ponazorili z numeričnimi primeri in podatki o eksploataciji električnih lokomotiv iz Slovenskih železnic.

Objavljeno

2011-08-01

Številka

Rubrike

Razprave