Preventive maintenance programming using genetic algorithms

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21501/21454086.3112

Keywords:

Preventive maintenance, Genetic algorithms, Manintenance task, Combinatorial nature, Metaheurístic, Optimal programming.

Abstract

In a preventive maintenance system programmed by time the need to optimize the use of the resources of the maintenance area, looking for a balance throughout the planning period. The problem relates to the sequencing of tasks in which it is necessary to determine the initial week of the maintenance programme for each of the activities on the machines. A genetic algorithm is proposed that has as its objective the minimization of the maximum weekly maintenance time, in such a way that it meets the conditions of the established programming in terms of durations and frequencies. The result is an efficient and balanced programme, that significantly improves the use of resources For future work, it is suggested to apply other intelligent techniques to the solution of the problem and to formulate it taking into account other conditions such as the different types of maintenance or the minimisation of frequent equipment stops.

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Author Biographies

Mario Enrique Montoya Arias, Universidad Católica de Manizales

Especialista en Planeación para la Educación Ambiental. Integrante del grupo de investigación en Desarrollos Tecnológicos y Ambientales – GIDTA, Universidad Católica de Manizales, Manizales-Colombia

Jaime Antero Arango Marín, Universidad Católica de Manizales

Ph.D en Ingeniería Industrial y Organizaciones. Integrante del grupo de investigación en Desarrollos Tecnológicos y Ambientales – GIDTA, Universidad Católica de Manizales, Manizales-Colombia

Silvio León Rosero Otero, Universidad Católica de Manizales,

MSc en Gerencia del Talento Humano. Integrante del grupo de investigación en Desarrollos Tecnológicos y Ambientales – GIDTA, Universidad Católica de Manizales, Manizales-Colombia

References

M. Fernández Cabanas, M. García Melero, G. A. Orcajo, J. M. Cano Rodríguez, y J. Solares Sariego, Técnicas para el mantenimiento y diagnóstico de máquinas eléctricas rotativas. Barcelona: Marcombo, 1998. Disponible en: https://books.google.

com/books?id=X3p4bZfoqgEC&pgis=1

F. C. Gómez de León, Tecnología del mantenimiento industrial. España: Universidad de Murcia, 1998. Disponible en: https://books.google.com/books?id=bOrFC3532MEC&pgis=1

J. L. Pombo, P. A. Laura, M. J. Maurizi, y L. E. Luisoni, Mantenimiento predictivo mediante el análisis de vibraciones de máquinas. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires, 1978. Dispinible en: https://books.google. com.co/books?id=-HBjAAAAMAAJ

C. A. Montilla, Fundamentos de Mantenimiento Industria (1a ed.). Pereira , Editorial Universidad Tecnológica de Pereira, 2016.

S. Nakajima, Introducción al TPM (Mantenimiento Productivo Total. Tecnologías de Gerencia y Producción, 1992. Disponible en: https://books.google. com.co/books?id=sfBpSwAACAAJ

R. A. Gallego, A. Escobar, y R. Romero, Técnicas de optimización combinatorial. Universidad Tecnológica de Pereira, 2006.

R. Ruiz, R., and C. Maroto, “A genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence-dependent setup times and machine eligibility”. European Journal of Operational Research, vol. 169, no. 3, pp. 781–800, 2006. doi: 10.1016/j.ejor.2004.06.038

T. Murata, and H. Ishibuchi, “Positive and negative combination effects of crossover and mutation operators in sequencing problems”. In Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (pp. 170–175). IEEE. doi: 10.1109/ICEC.1996.542355

D. C. Montgomery, Diseño y análisis de experimentos (2da ed.). México D. F.: Limusa Wiley. Disponible en: https://juarezrd.files.wordpress.com/2013/09/diseno-de-experimentos-montgomery.pdf

Yu, Y., and R. B.M. de Koster, "On the suboptimality of full turnover-based storage", International Journal of Production Research, vol. 51, no. 6, pp. 1635-1647. doi: 10.1080/00207543.2011.654012.

Published

2020-05-08

How to Cite

Montoya Arias, M. E., Arango Marín, J. A., & Rosero Otero, S. L. (2020). Preventive maintenance programming using genetic algorithms. Lámpsakos, (23), 37–44. https://doi.org/10.21501/21454086.3112

Issue

Section

Articles of scientific and technological research