multicriteria classification model for spare parts · modelli di classificazione multi-criterio...
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XVI Summer School "Francesco Turco“ Impianti Industriali Meccanici
Abano Terme (Padova, Italy) - 14-16 September 2011
Università degli
Studi di Napoli
Federico II
MULTICRITERIA
CLASSIFICATION
MODEL FOR
SPARE PARTS
TERESA MURINO, GIUSEPPE
NAVIGLIO, ELPIDIO ROMANO,.
Aim and PurposesUniversità degli
Studi di Napoli
Federico II
XVI Summer School "Francesco Turco“ Impianti Industriali Meccanici
Abano Terme (Padova, Italy) - 14-16 September 2011
This paper presents a multi-criteria classification model for spare parts
management. Maintenance operations, in particular corrective ones,
involve a great amount of spare parts inventory that often is one of the
main part of the immobilized capital in many industry firms.
Università degli
Studi di Napoli
Federico IITechnical Materials
Equipments
Spare parts
Lubricants
Materials normally used for maintenance
Individual protection devices
Kind of technical materials:
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Peculiar features of technical
materials
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The levels of technical materials
supply are related to the system
use and to the maintenance
management.
The demand of certain components
can be partially or temporarily
satisfied replace a damaged
element using a similar one or a
modified element that may suitably
function in that place.
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Peculiar features of technical
materials
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If there are many redundant components
in the system, it is possible to keep few
unities as supply for emergencies.
When the system redundancy is low, it is
necessary to have higher supply levels in
order to ensure a high and immediate
availability of the various components.
RESEARCH TOPICS N.1
PRODUCTION SYSTEM DESIGN
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Basic features of technical
materials management
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As reported in literature, there are two different
approaches to develop possible models in the field of
technical materials:
Mathematical
models
Classification-based
models
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PRODUCTION SYSTEM DESIGNComparison between modelsUniversità degli
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APPROCCIO BASE OBIETTIVO Difetti
Modelli
matematici
•Programmazione
lineare
•Programmazione
dinamica
•Goal programming
• Simulazione
Ottimizzazione costo
magazzino in funzione di
un livello di servizio
•Complessi
•Astratti
•Semplicistici
Modelli basati
sulla
classificazione
Principio di Pareto Divisione dei materiali in
tre classi in funzione di
•costo totale
•frequenza di utilizzo
massimo due
parametri
Modelli di classificazione multi-criterio Criteri disomogenei
Basically, three different policies are defined as follows:
-The MRP management– that is the most desirable;
-Stock management with unit stock;
-Stock management with multiple stocks
RESEARCH TOPICS N.1
PRODUCTION SYSTEM DESIGNAn original AHP-based
classification model
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Technical decision support developed by Saaty (1980)
1.Defining problem
2.Decomposition using a hierarchical structure
3.Comparison of the elements of the same level
4.Definition of the weight of the elements
5.Definition of rating scales for the items
6.Construction of decision tree for classification
Analytic Hierarchy ProcessUniversità degli
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Università degli
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Federico IIStep 1: Defining Problem
Step 2: Hierarchical structure
of the problem
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Classificazione dei MT
Criticità per l’impiantoCriticità di
immagazzinamento
Criticità di
approvvigionamentoCriticità di utilizzo
Importanza per la
produttività
Imp. per la qualità del
prodotto
Rischio di effetto domino
Tasso di guasto
Controllo del fenomeno di
guasto
Numero di componenti
installati
Ridondanza
Costo di acquisto
Rischio di obsolescenza
Spazio necessario
all’immagaz.
Numero di potenziali
fornitori
Tempo di
approvvigionamento
Possibilità di riparazione
Possibilità di cannibalismo
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RESEARCH TOPICS N.1
PRODUCTION SYSTEM DESIGNStep 3: Comparison of
the elements
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Table 1. Matrix comparison among the criteria related to
the criticality for the plant
Matrice di confronto rispetto alla Criticità per l'impianto
Rischio di
effetto domino
Imp. per qualità
del prodotto
Imp. per
produttività
Rischio di effetto domino 1,0 1,33 1,66
Imp. per qualità del prodotto 1,33 1,0 1,33
Imp. Per la produttività 1,66 1,33 1,0
RESEARCH TOPICS N.1
PRODUCTION SYSTEM DESIGNStep 4: Definition of the
weight
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The “Expert Choice
11.5” software
automatically
evaluates the
relative and
absolute weights
starting from the
comparison criteria
matrix. The relative
and absolute
weights related to
all the criteria are
reported in the
following table 2
Table 2. The relative and absolute weights
related to all the criteria
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PRODUCTION SYSTEM DESIGNStep 5: Rating scales
for the criteria
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Table 3. Scale of values
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PRODUCTION SYSTEM DESIGNStep 5: Rating scales
for macro-criteria
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PRODUCTION SYSTEM DESIGNStep 6: Decision TreesUniversità degli
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3
3
5,3
3
produttività
qualità
1
1 5
qualità 5,3
5
effetto domino
1
5,3 effetto domino
1
1
5
5 3
effetto domino
1
5
5,3
qualità
3
effetto domino
3,1
5
1
1 1
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PRODUCTION SYSTEM DESIGN
Step 6: Decision TreesUniversità degli
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Federico II
Criticità per l’impianto
Criticità di approvigio-namento
5 1
3
D D E
Criticità di utilizzo
3
5
B
Criticità di immagaz-zinamento
3,1 3 5
C
Criticità di utilizzo
1
3
5
5
Sotto
albero 1
Criticità di immagaz-zinamento
5,3
1
Criticità di utilizzo
1
5,3
5 Criticità di immagaz-zinamento
1
1
D A
Criticità di immagaz-zinamento
5,3
1 Criticità di immagaz-zinamento
Criticità di immagaz-zinamento
C B
5 3,1
5 3,1
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PRODUCTION SYSTEM DESIGN
Step 6: Decision TreesUniversità degli
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Federico II
Criticità per l’impianto
Criticità di approvigio-namento
5 1
3
D C
Criticità di utilizzo
B
Criticità immag.
1 3
Criticità di utilizzo
5
3
1
3
Criticità immag.
5,3
1
Criticità di utilizzo
3
1
5,3 Criticità immag.
1
3
B
1
A B
Criticità immag.
5,3
5 Criticità immag.
3,1 5 Criticità immag.
E C
3,1
5
E
5
5
1
D
Criticità immag.
3,1
5
Sotto
albero 2
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PRODUCTION SYSTEM DESIGN
Step 6: Decision TreesUniversità degli
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Federico II
Criticità per l’impianto
Criticità di approvigio-namento
1 5
3
B B A
Criticità di utilizzo
3
1
D
Criticità immag.
5,3 3 1
C
Criticità di utilizzo
5
3
1
1
Criticità immag.
3,1
5
Criticità di utilizzo
5
3,1
1 Criticità immag.
5
5
B E
Criticità immag.
3,1
5 Criticità immag.
Criticità immag.
C D
1 5,3
1 5,3
Sotto
albero 3
RESEARCH TOPICS N.1
PRODUCTION SYSTEM DESIGNLean Management Università degli
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The aim of the work is to introduce a spare parts lean
management in order to optimize the maintenance service level
and to decrease cost materials.
It is possible to individuate three essential elements:
The classification of the materials into several groups in order to
define management policies for homogenous groups;
The availability of information about the materials criticality and
anticipatory data on the needs that determine the supply
operational levels ;
The use of an informative tool that is suitably dedicated to the
management, the control of the use and the supplying of the
technical materials.
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PRODUCTION SYSTEM DESIGN
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ConclusionsUniversità degli
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Federico II
•The study aims to propose a lean management model of
spare parts materials based on a multicriteria classification
that may be simply applied, even if a great number of
parameter is considered.
•The inspiration has come from the Analytic Hierarchy Process
(AHP), that is used to compare m decision choices as a
function of n parameters.
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