title: Data-Driven Approach for the Preventive Maintenance of Chromatographs
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гаршин Василий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Garsin Vasilij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Елизарьева Наталья Леонидовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Elizareva Natala Leonidovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Страхович Эльвира Витаутасовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Strahovic Elvira Vitautasovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085838
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40915
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Существует много работ, посвященных внедрению прогностического технического обслуживания. Тем не менее, качество данных сильно влияет на процесс реализации модели, а бизнес-кейсы, посвященные этому явлению, ограничены. В этой магистерской диссертации представлен анализ внедрения моделей профилактического обслуживания в биотехнологическую промышленность. В диссертации рассматриваются два подхода к расчету остаточного срока использования. Результаты были использованы для построения прогностической модели и использованием пакета Prophet. Описываемые методы расчета рабочего времени обеспечивают компании модели, которые можно использовать в работе. Кроме того, были представлены бизнес-рекомендации. На основе выводов даны управленческие рекомендации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: There are many works considering prognostic maintenance implementation. Nevertheless, input data highly influences the process of model implementation and business cases devoted to this phenomenon are limited. This Master’s Thesis provides an analysis of preventive maintenance models implementation to the biotechnological industry. In the literature review main directions of preventive maintenance research and approaches to remaining useful life estimation were discussed. In the empirical part of the thesis two approaches for the remaining useful life calculations are observed. Results are used to build a forecast model using the Prophet package. Defined methods of working hours calculation provide the company with the models that can be used in the industry. Moreover, business recommendations are provided. Based on the findings, managerial implications are given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: превентивное обслуживание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биотехнологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: замена
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель временного ряда
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: preventive maintenance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: biotechnology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: replacement
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time-series model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Data-Driven Approach for the Preventive Maintenance of Chromatographs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Превентивное обслуживание хроматографов на основе данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Elizareva_Titova_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40915/2/Elizareva_Titova_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 7,53 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Elizareva_Titova.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40915/3/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Elizareva_Titova.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 66,5 kB