😊文章背景

题目：Method for Modeling Automotive Manufacturing Equipment Preventive Maintenance Derived by MultiCriteria Decision and Synthesized Weibull Distribution

期刊：SAE MOBILUS

检索情况：

作者：Zexin Ma

单位：SDU

发表年份：2024                                                     

DOI：https://doi.org/10.4271/2024-01-5096

网址：Method for Modeling Automotive Manufacturing Equipment Preventive Maintenance Derived by Multi-Criteria Decision and Synthesized Weibull Distribution

❓ 研究问题

汽车零部件加工设备高质量维护过程中面临的主要挑战：

• ​“一刀切”的维护计划失效：传统的固定周期维护无法适应不同设备的实际情况，导致要么“过度维护”，要么“维护不足”。
• ​决策难题：如何在设备的重要性、故障风险和维护成本这三个相互制约的因素中找到最佳平衡点，是一个复杂挑战。

📌 研究目标

开发一个智能的、个性化的预防性维护策略模型，为设备量身定制最优维护周期，实现可靠性和经济性的综合最优。

🧠 所用方法

整体框架

模型首先通过右下角的复杂算法（威布尔分布、马尔可夫过程、贝叶斯回归）建立起准确的设备可靠性模型，从而计算出“维护成本”。同时，通过右上角的方法（AHP/新FFE/专家赋权）量化出设备的“重要性”和“风险性”。最后，使用熵权法​ 为这三大一级指标（重要性、风险性、维护成本）分配合适的权重，进行综合评估，最终输出一个科学、综合的预防性维护时间建议。

PS：威布尔分布就是韦伯分布

一、多准则决策环节——基于改进的模糊集理论，极大降低主观偏见

二、可靠性预测环节——针对小样本数据的 “生成-拟合-优化”三级火箭策略

三、开发预防性维护策略模型

🧪 实验设计与结果

一、实验设计

二、实验结果

✅ 研究结论

利用多层次分析法、费马模糊熵和专家聚类整合对重要性和风险性两大一级指标进行量化，同时通过马尔科夫链、威布尔参数和贝叶斯回归得到可靠性函数，在可靠性函数的基础上计算得出维护成本，然后用熵权法对三大一级指标进行耦合，最终得到可靠的预防性维护模型。

📈 研究意义

🔮 未来研究方向

📕专业名词

核心方法论相关术语

1. ​预防性维护​

   ​通俗解释：​​ 在设备发生故障之前，根据计划定期进行的维护保养，目的是防止意外停机。就像给汽车做定期保养，而不是等它抛锚后再修理。

2. ​多准则决策分析​

   通俗解释：​​ 一种做决策的方法，当有多个（有时是相互冲突的）因素需要考虑时，通过系统性的打分和加权来找到最佳方案。本文中用于平衡设备的重要性、风险和维护成本。

3. ​威布尔分布​

   通俗解释：​​ 一种在可靠性工程中常用的数学曲线，用于描述设备发生故障的概率随时间变化的规律。它可以预测设备在某个时间点附近发生故障的可能性有多大。

4. ​贝叶斯回归​

   通俗解释：​​ 一种统计方法，它结合“先前的经验”（先验知识）和“新的数据”来得出“更新后、更准确的结论”（后验分布）。本文中用于利用有限的数据来优化故障预测模型。

5. ​马尔可夫过程​

   ​通俗解释：​​ 一种预测未来状态的方法，其核心假设是“下一个状态只与当前状态有关，与过去无关”。本文中用于根据有限的原始故障数据，模拟生成更多可能的故障时间序列，以弥补数据量的不足。

首字母缩略词

1. ​AHP - 层次分析法​

   ​通俗解释：​​ 一种结构化的决策技术，将复杂问题分解成多个层次（如目标、准则、方案），并通过两两比较各因素的重要性来计算出它们的权重。

2. ​FFE - 费马模糊熵​

   通俗解释：​​ 一种衡量“不确定性”或“模糊性”的数学工具。在专家打分时，它能处理诸如“既不完全满意也不完全不满意”这类模糊意见，从而更客观地计算权重。

3. ​IFS - 直觉模糊集​

   ​通俗解释：​​ 是FFE的理论基础，它描述一个事物时，同时考虑“属于”、“不属于”和“不确定”三种状态，比传统的是/否判断更能模拟人类的复杂思维。

4. ​MCDM - 多准则决策​

   通俗解释：​​ 与“多准则决策分析”同义，是该方法领域的统称。

5. ​CNC - 计算机数控​

   ​通俗解释：​​ 指由计算机程序控制的自动化机床，用于精密加工金属等零件。本文将其作为该方法的一个具体应用案例。

6. ​K-S检验 - 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验​

   通俗解释：​​ 一种统计检验方法，用于判断一个样本数据是否符合某个理论分布（如威布尔分布）。本文中用于检验预测的故障模型是否与实际的故障数据吻合。

这些术语和方法的结合使用，构成了本文提出的核心创新点：​一个更客观、更数据驱动的设备维护周期计算模型。​