Data-Driven Approach for the Preventive Maintenance of Chromatographs

Abstract

Существует много работ, посвященных внедрению прогностического технического обслуживания. Тем не менее, качество данных сильно влияет на процесс реализации модели, а бизнес-кейсы, посвященные этому явлению, ограничены. В этой магистерской диссертации представлен анализ внедрения моделей профилактического обслуживания в биотехнологическую промышленность. В диссертации рассматриваются два подхода к расчету остаточного срока использования. Результаты были использованы для построения прогностической модели и использованием пакета Prophet. Описываемые методы расчета рабочего времени обеспечивают компании модели, которые можно использовать в работе. Кроме того, были представлены бизнес-рекомендации. На основе выводов даны управленческие рекомендации.

There are many works considering prognostic maintenance implementation. Nevertheless, input data highly influences the process of model implementation and business cases devoted to this phenomenon are limited. This Master’s Thesis provides an analysis of preventive maintenance models implementation to the biotechnological industry. In the literature review main directions of preventive maintenance research and approaches to remaining useful life estimation were discussed. In the empirical part of the thesis two approaches for the remaining useful life calculations are observed. Results are used to build a forecast model using the Prophet package. Defined methods of working hours calculation provide the company with the models that can be used in the industry. Moreover, business recommendations are provided. Based on the findings, managerial implications are given.