This paper presents the optimal design and analysis method of the train overhaul maintenance facility based on the simulation. Because the train is composed of a coach or more, we design the simulation model after analyzing the operation of train into train, coach, coach's body parts and wheel parts and soon. In simulation analysis, we consider the critical (dependent) factors and design (independent) parameters for the selection of alternatives and optimal design. Therefore, Multi Criteria Decision Making (MCDM) is proposed for the selection of alternatives and optimal method in order to find the optimal design factors. The case study for the above approach is used for the electronic locomotive overhaul maintenance facility. This paper provides a comprehensive framework for the train overhaul maintenance facility design using the simulation, MCDM and optimal methods. Therefore, the method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situation.
As railroad industry faces the new Renaissance era, effective and efficient maintenance methods for rolling stock operation are required with advanced railroad technology. All kinds of railroad systems such as high-speed long-distance train, metropolitan mass transit and light rail require systematic maintenance technology in order to maintain the safe railroad operation. Simulation models for regular operations of the example maintenance center are developed. In this study, standard maintenance procedures, layout, equipments, and number of workers of Siheung Metropolitan Railroad Maintenance Rolling Stock Depot are considered. The proposed simulation models are developed using simulation package ARENA. After simulation, four types of observations are analyzed. First, the bottleneck operation is identified. Second, the relationship between maintenance center size, number of workers and cycle time is analyzed. Third, the scheduling performances between PERT/CPM and Critical Chain Project Management(CCPM) are compared. Lastly, the simulation results according to worker's working coverage shows expanding the worker's coverage decreases the cycle time and increases throughput per train. However, workers are to be fully trained to do multiple skill work.
In this paper, we propose a optimization approach for the Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility (ELOMF), which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. In simulation design, we consider the critical path and sensitivity analysis of the critical (dependent) factors and the design (independent) parameters for the parameter selection and reduction of the metamodel. Therefore, we construct the multi-objective non-linear programming. The objective function is normalized for the generalization of design parameter while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodel for the critical factors and design factor's domain. Then the effective solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This approach provides a comprehensive approach for the optimization of Train Overhaul Maintenance Facility(TOMF)'s design parameters using the simulation and metamoels.
It has been built or remodeled in every year train maintenance centers including subways. However, there is no standard to measure exact capacity. In today, most of criteria is referenced on Japanese. In general, we can standardize the process for 'Train Overhaul Maintenance' because its processes are similar or same patterns. The processes can be the base standard of train maintenance after being classified in detail and validating it. This study is adapt BPR methodology to present standardizes processes and the processes are mapping to layout drawing to constraint from the real world, and then evaluate the capacity using simulation. To guarantee objectivity of input data, we use research data by the National Railroad Administration and Association of Japanese Railway Engineering. Using these data to simulation, we compare to the 'Allowances' and evaluate its adequacy.
As railroad industry face the new Renaissance era, effective and efficient maintenance methods for rolling stock operation are required with advanced railroad technology. All kinds of railroad systems such as high speed long distance train, metropolitan mass transit and light rail require systematic maintenance technology in order to maintain the safe railroad operation. Simulation models for detailed operations of the sample maintenance center are developed. In this study, standard maintenance procedures, layout, equipments and number of workers of Siheung Metropolitan Railroad Maintenance Rolling Stock Depot are considered. The proposed simulation models are developed using simulation package ARENA. Three simulation analysis using the developed simulation model are done. First, the bottleneck operation is identified. Second, the relationship between maintenance center size, number of workers and cycle time is analyzed. Lastly, the scheduling performances between PERT/CPM and Critical Chain Project Management(CCPM) are compared.
In the railroad rolling stock depot, long-term maintenance tasks is done regularly every two or four year basis to maintain the functionality of equipments and rolling stock body or for the repair operation of the heavily damaged rolling stocks by fatal accidents. This paper addresses the computer simulation model building for the rolling stock maintenance shop for the CDC(Commuter Diesel Car) and Generator Car planned to be constructed at Daejon Rolling Stock Depot, which will be moved from Yongsan Rolling Stock Depot. We evaluated the processing capacity of two layout design alternatives based on the maintenance process chart through the developed simulation models. The performance measures are the number of processed cars per year, the cycle time, shop utilization, work in process and the average number waiting car for input. The simulation result shows that one design alternative outperforms another design alternative in every aspect and superior design alternative can process total 340 number of trains per year 15% more than the proposed target within the current average cycle time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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