Masterarbeit, 2009
275 Seiten, Note: 100.0%
This dissertation aims to analyze the reliability and maintenance aspects of an ammonia production unit within a phosphoric fertilizer factory. The analysis focuses on the reasons behind production losses and the impact of failures on the unit's overall efficiency. The dissertation employs various statistical and modeling techniques to evaluate the reliability of different subsystems and the entire unit.
The primary keywords and focus topics of this dissertation include: reliability, maintenance, ammonia production, phosphoric fertilizer industry, Weibull distribution, bootstrap simulation, predictive maintenance, multinomial logit models, proportional hazard regression models, seasonality, operational time, failure analysis.
The work analyzes the reliability and maintenance of an ammonia production unit in the phosphoric fertilizer industry to minimize production losses.
The study employs the Weibull distribution, bootstrap simulations, and neural networks to evaluate failure probabilities.
Preventive maintenance uses models like Cox proportional hazards, while predictive maintenance utilizes multinomial Logit models to forecast specific failure types.
It is used to identify the most frequent types of failures that contribute most significantly to production downtime.
Neuro-fuzzy systems are used to estimate the overall reliability of the ammonia production unit by combining fuzzy logic with neural network learning.
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