Application of fuzzy logic with genetic algorithms to FMEA method
PL Zastosowanie logiki rozmytej z algorytmami genetycznymi do metody FMEA
2014
artykuł naukowy
angielski
- FMEA
- Fuzzy Logic
- Genetic Algorithm
- Costs
- Risk Priority Number
- FMEA
- logika rozmyta
- algorytmy genetyczne
- koszty
- liczba ryzyka
EN Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) is one of the well-known techniques of quality management that is used for continuous improvement in product or process design. One important issue of FMEA is the determination of the risk priorities of failure modes. The purpose of this paper is to compare three different methods for prioritizing failure modes in a process FMEA study. These methods are traditional approach, fuzzy logic and Genetic Algorithms using a risk-cost model of FMEA - to estimate the weight of risk factors. According to the findings, the integration of Genetic Algorithms and fuzzy revealed a difference in prioritizing failure modes among the methods. Because these methods eliminate some of the shortcomings of the traditional approach, they are useful tools in identifying the high priority failure modes. They can also provide the stability of process assurance.
PL Analiza przyczyn i skutków wad (FMEA) należy do dobrze znanych technik zarządzania jakością; jest wykorzystywana do ciągłego doskonalenia projektów, produktów lub procesów. Jedną z ważnych kwestii FMEA jest ustalanie priorytetów ryzyka niezgodności. Celem niniejszej pracy jest porównanie trzech metod ustalania poziomu ryzyka niezgodności: podejścia tradycyjnego, logiki rozmytej i algorytmów genetycznych na potrzeby analizy FMEA. Integracja algorytmów genetycznych i logiki rozmytej ujawniła różnicę w ustalaniu znaczenia przyczyn niezgodności. Ponieważ metody te eliminują niektóre wady podejścia tradycyjnego, są użytecznymi narzędziami w identyfikacji przyczyn niezgodności o wysokim ryzyku. Mogą również zapewniać stabilność procesu.
5 - 19
CC BY-SA (uznanie autorstwa - na tych samych warunkach)
publiczny
10