Digital Twins for Synchronisation of Production and Maintenance

Denne masteroppgaven undersøker et teoretisk rammeverk for synkronisering av produksjonsplanlegging og vedlikeholdsaktivitet i Digital Twins (DTs) med prognostiske modeller for gjenværende levetid (RUL) og prediktivt vedlikehold (PdM) av systemer som en kontinuerlig forbedring for systemytelsen (f.eks. pålitelighet, vedlikeholdseffektivitet/effektivitet, systemrelaterte kostnader) av broer. Primært beskrives klassifiseringen av prognoserelaterte tilnærminger og modeller for estimering av RUL, nedbrytningsfaktorer og verdier/parametere knyttet til forebyggende vedlikehold (PM) basert på flere forskningsstudier knyttet til Industri 4.0-teknologi (dvs. DTs) som brukes til å synkronisere produksjon og vedlikehold for brohåndtering. Spesielt spiller PdM en viktig rolle i å forbedre ressursutnyttelsen i industrien 4.0centred verden og påvirke en betydelig grad av totale kostnader i produktlivssyklusen (PLC); på konkurransedyktige markedsplasser. For å optimalisere de generelle trendene vil kostnadsstyringen og optimale intervensjonsstrategier avklare usikkerhet i prosesssvingningene, og dette er for å fortsette å forbedre PdM over hele linjen for banebrytende informasjon. Viktigst av alt vil dette prosjektet konsentrere seg mer om å granske generelle trender og utfordringer i nedbrytningsfenomenet av brosystemer. Videre vil "Tilstandsbasert vedlikehold (CBM)" utvides for å nå ut til PdM gjennom prognostiske modeller (f.eks. Markov Process): Dette vil okkupere høyere deler av det samlede prosjektet for "Vedlikeholdsoptimalisering" basert på tidligere artikler og litteraturgjennomganger. Som en prototype vil dette tilhørende kostnads- og inspeksjonsintervallet for vedlikeholdsplanlegging/aktivitet optimaliseres basert på brotilstandstilstander (dvs. skadenivåer) og strukturell avbøyning etter last eller trafikkvolum som en avansert løsning for synkronisering av strukturell helseovervåking (SHM) og vedlikeholdsaktiviteter i DT-implementeringen. Følgelig har DT blitt avgjort i ulike felt som et lovende verktøy for å forbedre fleksibiliteten i vedlikeholdsaktiviteten og kvaliteten på produkter eller strukturer. Gitt at den digitale tvillingen har gitt mer spesifikk innsikt i vedlikeholdsprosessen og vedlikeholdsbeslutninger ved å integrere fysiske og virtuelle analytiske modeller. Denne artikkelen foreslår en dyp forståelse av praktisk anvendelse og modeller/tilnærminger for diagnose/prognose og flere vedlikeholdsaktiviteter. Videre brukes modellene (f.eks. Gamma Process, Markov Process) i studier (dvs. empirisk analyse og DT-prototype) med hver eiendom; viktige trender og utfordringer påvirket av noen få faktorer; tilnærminger knyttet til nåværende og fremtidig brohåndtering diskuteres jevnt. Nøkkelord: Digital Twin (DT), Vedlikeholdsplanlegging, Tilstandsbasert overvåking, Tilstandsbasert vedlikehold (CBM), Vedlikeholdsbeslutninger, Prediktivt vedlikehold (PdM