W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Application of Principle Component Analysis and logistic regression to support Six Sigma implementation in maintenance

Autorzy

[ 1 ] Instytut Inżynierii Bezpieczeństwa i Jakości, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[6.6] Nauki o zarządzaniu i jakości

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 25 | Numer: no. 4

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • maintenance management
  • Six Sigma generation
  • DMAIC
  • PCA
  • logistic regression
Streszczenie

EN Improving the efficiency of maintenance processes is one of the goals of companies. Improvement activities in this area require not only an appropriate maintenance strategy but also the use of a new approach to increase the efficiency of the process. This article focuses on using Six Sigma (SS) to improve maintenance processes. As an introduction, the generations of SS development are identified, and traditional and advanced analytical tools that can be useful in SS projects are reviewed. As part of the research, an example of the implementation of the SS project in the maintenance process using the DMAIC and selected advanced analytical methods, such as PCA and logistic regression, was presented. The PCA results showed that it was enough to have seven main components to keep about 84% of the information on variability. In developed logistic regression explained the impact of the individual factors affecting the availability of the machines. The identified factors and their interactions made it possible to define maintenance activities requiring improvements.

Strony (od-do)

174603-1 - 174603-20

DOI

10.17531/ein/174603

URL

https://doi.org/10.17531/ein/174603

Uwagi

Article number: 174603

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

200

Impact Factor

2,5 [Lista 2022]

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.