Resumen

En las últimas tendencias, las plantas de producción de las industrias automovilísticas de todo el mundo se enfrentan a numerosos retos para lograr una mayor productividad y satisfacción del cliente, debido a la creciente necesidad y demanda de transporte por parte de los pasajeros. En este sentido, las plantas de fabricación de cinturones, neumáticos y cámaras desempeñan un papel vital en el día a día de las industrias automovilísticas. La planta de producción de neumáticos consta de cinco unidades principales: selección de materias primas, preparación, componentes del neumático, acabado e inspección. El principal objetivo de esta investigación es aplicar el nuevo método para predecir los subsistemas más críticos en el sistema de fabricación de neumáticos de la industria del caucho. Como matemáticamente, se evalúa cualquier parámetro de mantenimiento entre los parámetros de fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y fiabilidad (RAMD) para identificar los subsistemas críticos y su efecto en la eficacia del sistema de fabricación de neumáticos. En esta investigación, se mide el efecto de la variación de los índices de mantenimiento, RAMD, para identificar el subsistema crítico del sistema de producción de neumáticos basándose en la modelización matemática Markov birth-death approach (MBDA), y se derivan las ecuaciones de los subsistemas mediante el método Chapman-Kolmogorov. Además, también calcula el rendimiento de determinados parámetros de mantenimiento relativos al tiempo, como el tiempo medio entre fallos (MTBF), el tiempo medio de reparación (MTTR) y el índice de fiabilidad para cada subsistema del sistema de producción de neumáticos. Por último, se ha ejecutado el análisis RAMD de los sistemas de producción de neumáticos para predecir el subsistema más crítico cambiando las tasas de fallo y reparación de los subsistemas individuales con la utilización del software MATLAB. El análisis RAMD revela que el subsistema de corte sesgado es el más crítico con una disponibilidad mínima de 0,8387, una fiabilidad de 5,19, un ratio de fiabilidad de 0,8701 y un MTTR máximo de 38,46 horas del subsistema. En esta implementación del método propuesto, se ha tomado un caso de estudio en tiempo real del sistema industrial reparable de fabricación de neumáticos para evaluar los índices RAMD de la planta de producción de la industria del caucho citada en la región sur de Tamil Nadu, India.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:plantas de producción; industrias del automóvil; plantas de fabricación de neumáticos; subsistemas críticos; parámetros RAMD; sistema de producción de neumáticos
• Keywords:production plants; automobile industries; tyre manufacturing plants; critical subsystems; RAMD parameters; tyre production system