Smart maintenance platform for workload planning

The Thesis work relies on the development and implementation of a Smart Maintenance platform for workload planning of maintenance teams. The platform is developed in LabVIEW environment, by following a modular design able to be exploited for future improvements. By identifying the needs and new challenges involved in management and exploitation of asset data monitoring, two strategical levels are identified: monitoring and analysis level and decision level. The former is investigated through the description and exploration of Watchdog Agent® toolbox developed by Center for Intelligent Maintenance Systems (Center for IMS) directed by Prof. Jay Lee. The decision level concerns the design of a Decision Support Tool (DST) that results in maintenance work order advice. Consequently, the scheduling of maintenance plans is done by referring to workload and maintenance team optimization algorithms. Finally, an industrial case study about a Vacuum and refrigerant charging equipment is considered to present the LabVIEW platform and its implementation.

Il lavoro di Tesi si basa sullo sviluppo e l’implementazione di una piattaforma di Smart Maintenance per la pianificazione del carico di lavoro dei team di manutenzione. La piattaforma è stata sviluppata in ambiente LabVIEW, seguendo una progettazione modulare che permetta di essere utilizzata per evoluzioni future. Identificando le necessità e le nuove sfide riguardanti l’utilizzo e la gestione dei dati di monitoraggio di un asset, sono stati individuati due livelli strategici: livello di monitoraggio ed analisi e livello decisionale. Il primo livello è stato esaminato mediante la descrizione e l’approfondimento del Watchdog Agent® toolbox, sviluppato dal Center for Intelligent Maintenance Systems (Center for IMS) diretto dal Prof. Jay Lee. Il livello decisionale della piattaforma, invece, è stato analizzato mediante la progettazione di un supporto decisionale che suggerisce come gestire gli ordini di manutenzione. Di conseguenza, la schedulazione dei piani di manutenzione avviene sulla base di algoritmi di carico di lavoro ottimale e ottimizzazione della gestione dei team di manutenzione. Infine, è stato preso in considerazione il caso industriale riguardante una macchina che effettua il vuoto e carica il gas refrigerante in un circuito frigorifero, presentando la piattaforma implementata in ambiente LabVIEW.