چارچوب تصمیم‌گیری پایدار برای ارتقای تاب‌آوری سیستم‌های تولید: بهینه‌سازی سیاست‌های نگهداری، تعمیر و جایگزینی تجهیزات

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران.
چکیده
با افزایش پیچیدگی سیستم‌های تولیدی و تأکید روزافزون بر توسعه پایدار، بهینه‌سازی سیاست‌های تولید و نگهداری به یکی از عوامل کلیدی در افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات، کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهبود بهره‌وری منابع تبدیل شده است. در این پژوهش، یک مدل کنترل بهینه مبتنی بر فرایند تصمیم‌گیری نیمه‌مارکوف (SMDP) برای تعیین هم‌زمان سیاست‌های تولید، نگهداری، تعمیر، تعمیرات اساسی، نگهداری پیشگیرانه و برون‌سپاری تولید در یک سیستم تولیدی در معرض فرسودگی ارائه شده است. در مدل پیشنهادی، اثر فرسودگی تجهیزات بر کیفیت محصول، قابلیت اطمینان سیستم، تولید محصولات معیوب، سطح موجودی و هزینه‌های عملیاتی به‌صورت یکپارچه لحاظ شده است. همچنین، با تعریف تابع هزینه آنی و تابع ارزش، سیاست‌های کنترلی بهینه به‌گونه‌ای استخراج می‌شوند که هزینه مورد انتظار تنزیل‌شده بلندمدت سیستم حداقل شود. به‌منظور ارزیابی عملکرد مدل، چارچوبی مبتنی بر شبیه‌سازی نیز توسعه یافته است. نتایج نشان می‌دهد که یکپارچه‌سازی تصمیمات تولید و نگهداری موجب افزایش قابلیت اطمینان سیستم، کاهش تولید محصولات معیوب، کاهش اتلاف منابع و بهبود کارایی هزینه‌های چرخه عمر تجهیزات می‌شود. همچنین، استفاده هماهنگ از نگهداری پیشگیرانه، تعمیرات اساسی و برون‌سپاری تولید، ضمن حفظ ظرفیت تولید، امکان پاسخ‌گویی مؤثر به تقاضا را در شرایط فرسودگی تجهیزات فراهم می‌کند. از منظر اکولوژی انسانی، چارچوب پیشنهادی با ارتقای بهره‌وری منابع، افزایش عمر مفید تجهیزات، کاهش ضایعات صنعتی و تقویت تاب‌آوری عملیاتی، به تحقق اهداف تولید پایدار کمک می‌کند. ازاین‌رو، مدل ارائه‌شده می‌تواند به‌عنوان ابزاری کارآمد برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیران در ایجاد تعادل میان عملکرد اقتصادی و پایداری بلندمدت سیستم‌های تولیدی مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Sustainable Decision-Making Framework for Production System Resilience: Optimizing Maintenance, Repair, and Replacement Policies

نویسنده English

Omid Zolfaghar Beigy
School of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology (KNTU), Tehran, Iran.
چکیده English

With the increasing complexity of manufacturing systems and the growing emphasis on sustainable development, optimizing production and maintenance policies has become essential for improving equipment reliability, reducing operational costs, and enhancing resource efficiency. This study develops an optimal control model based on a Semi-Markov Decision Process (SMDP) to jointly determine production, maintenance, repair, overhaul, preventive maintenance, and production outsourcing policies in a deteriorating manufacturing system. The proposed model explicitly incorporates the effects of equipment deterioration on production quality, system reliability, defective products, inventory level, and operational costs. An instantaneous cost function and a value function are formulated to derive optimal control policies that minimize the expected long-term discounted cost of the system. A simulation framework is also implemented to evaluate the model under different operational conditions and maintenance scenarios. The findings indicate that integrating production and maintenance decisions improves system reliability, reduces defective production, minimizes resource waste, and enhances lifecycle cost efficiency. Furthermore, the coordinated use of preventive maintenance, overhaul, and production outsourcing helps maintain production capacity while ensuring an efficient response to demand under equipment deterioration. From a human ecology perspective, the proposed framework promotes sustainable manufacturing through more efficient resource utilization, extended equipment service life, reduced industrial waste, and improved operational resilience. Consequently, the proposed model provides an effective decision-support tool for managers seeking to balance economic performance with the long-term sustainability of manufacturing systems.

کلیدواژه‌ها English

Stochastic Dynamic Programming
Sustainable production Systems
Industrial Ecology
Resource Efficiency
System Resilience
  1. رستگار، ایمان، رضائیان، جواد، مهدوی، ایرج، و فتاحی، پرویز. (1401). مدل‌سازی یکپارچه برنامه‌ریزی و زمان‌بندی تولید و نگه‌داری و تعمیرات در محیط جریان کارگاهی ترکیبی. پژوهش‌های نوین در تصمیم‌گیری، 7(2)، 127.
  2. قاسمیه، رحیم، نیسی، عبدالحسین، و عزیزیان، حمیدرضا. (1400). چارچوبی برای توسعه سیاست‌گذاری تعمیرات و نگهداری پایدار: رویکرد تحلیل سوارا و مدل‌سازی ساختاری تفسیری (مورد مطالعه: تلمبه‌خانه تنگ فنی). در مجموعه مقالات دومین همایش ملی و اولین همایش بین‌المللی پایداری کسب‌وکار، اهواز.
  3. مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی، خبر شماره ۹۳۱۲۸۴، تاریخ انتشار: ۹ تیر ۱۳۹۴.
  4. وسیلی، محمدرضا، و قوی‌پنجه، نیما. (1404). توسعه یک چارچوب ترکیبی فرایندهای خرابی و تعمیر جهت انتخاب سیاست‌های نگهداری و تعمیرات مناسب با درنظرگرفتن اجزای مختلف زمان رکود و با استفاده از تکنیک شبیه‌سازی. در مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس بین‌المللی تفکر سیستمی در عمل، مشهد.
  5. Boukas, E.-K., Haurie, A., 1990. Manufacturing flow control and preventive maintenance: a stochastic control approach. IEEE Transactions on Automatic Control 35(9), 1024–1031. https://doi.org/10.1109/9.58530

6.      Bousdekis, A., Lepenioti, K., Apostolou, D., & Mentzas, G. (2021). A review of data-driven decision-making methods for Industry 4.0 maintenance applications. Electronics, 10(7), 828. https://doi.org/10.3390/electronics10070828

7.      Bousdekis, A., Magoutas, B., Apostolou, D., & Mentzas, G. (2015). A proactive decision making framework for condition-based maintenance. Industrial Management & Data Systems, 115(7), 1225–1250. https://doi.org/10.1108/IMDS-03-2015-0101

  1. Chelbi A., Ait-Kadi D., 2004, Analysis of a production/inventory system with randomly failing production unit submitted to regular preventive maintenance. European Journal of Operational Research, n.156, pp. 712-718. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00254-6
  2. Lai, M.T., and Chen, Y.C., 2006, Optimal periodic replacement policy for a two-unit system with failure rate interaction, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 29 pp. 367-371. https://doi.org/10.1007/s00170-004-2486-8

10.   Liu, Y., Yang, M., & Guo, Z. (2022). Reinforcement learning based optimal decision making towards product lifecycle sustainability. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 35(10–11), 1269–1296. https://doi.org/10.1080/0951192X.2022.2123836

11.   Lounis, Z., & McAllister, T. P. (2016). Risk-based decision making for sustainable and resilient infrastructure systems. Journal of Structural Engineering, 142(9), F4016005. https://doi.org/10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001543

  1. Makouei (2007). Conference on production and operation management. Faculty of Industrial Engineering, University of Science and Technology.

13.   Raeiszadeh, M., Gerami, J., Mozaffari, M. R., & Shirouyehzad, H. (2025). Dual DEA model for resilience and sustainability assessment in maintenance systems: A multi-objective genetic approach with dairy plant case study. International Journal of Operations Research and Artificial Intelligence, 1(3), 148–165.

14.   Razavi Al-e-hashem, S. A., Papi, A., Pishvaee, M. S., & Rasouli, M. (2022). Robust maintenance planning and scheduling for multi-factory production networks considering disruption cost: A bi-objective optimization model and a metaheuristic solution method. Operational Research, 22(5), 4999–5034. https://doi.org/10.1007/s12351-021-00678-4

15.   Setyadi, A., Pawirosumarto, S., & Damaris, A. (2025). Rethinking sustainable operations: A multi-level integration of circularity, localization, and digital resilience in manufacturing systems. Sustainability, 17(15), 6929. https://doi.org/10.3390/su17156929

16.   Vrignat, P., Kratz, F., & Avila, M. (2022). Sustainable manufacturing, maintenance policies, prognostics and health management: A literature review. Reliability Engineering & System Safety, 218, 108140. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.108140

17.   Wu, S. and Clements-Croome, D., 2006, A novel repair model for imperfect maintenance. IMA Journal of Management Mathematics, 17, pp. 235-243. https://doi.org/10.1093/imaman/dpi036


مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 17 تیر 1405