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國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 林瑞國所指導 蘇志勇的 船廠塢修作業風險管理之研究-以台灣造船基隆廠爲例 （2021），提出新竹發電機維修關鍵因素是什麼，來自於船廠塢修、台灣造船廠基隆廠、風險管理、船廠塢修、標準作業流程。

而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 陳鴻誠所指導 管健志的 植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置 （2021），提出因為有 實驗室虛擬儀器工程平台、模糊分析、預測性維修、可程式邏輯控制器的重點而找出了 新竹發電機維修的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了新竹發電機維修，大家也想知道這些：

船廠塢修作業風險管理之研究-以台灣造船基隆廠爲例

為了解決新竹發電機維修的問題，作者蘇志勇 這樣論述：

本研究主要是針對的不同船型的保養與維修、物料配件等相關作業，以臺馬輪、臺馬之星、麗娜輪及水試一號四艘為主，於台灣造船廠基隆廠塢修作業上相關風險管理評估與處理方式進行測試及進行測試。因應不同船齡、航程時間，進行維修保養工程時，主要的維修項目，包括年度歲修、例行保養、零組件替換等相關設備壽命統計與分類建檔，制度這四艘不同的風險管理評估報告。本研究可從結果發現，臺馬輪則以發電機發生故障進廠維修為主；臺馬之星機艙則以主機故障最為頻繁；麗娜輪機艙以油管或輔機耗損頻率高、主機故障診斷最常發生；而水試一號以發電機、滑油淨油機與給水泵最常發生故障。最後，本研究將建置一套船廠塢修作業風險管理標準作業流程，透過

本系統讓維修人員可以快速地通報並取得零件或設備標準作業流程SOP與管控，縮短保修時間與降低船舶診斷評估風險與時程延宕所造成的影響，藉此提升船舶營運成本與公司競爭力。

植基於模糊分析之氣壓缸故障預測維修系統建置

為了解決新竹發電機維修的問題，作者管健志 這樣論述：

隨著現代工業生產設備發展日益精進，生產設備皆朝向精密化、自動化及複雜化趨近，而設備維修管理也成為重要的一環，如何做好設備故障預測，可即時預測設備故障時間點，利用並制定有效的設備預測性維修（Predictive Maintenance,PDM）計畫，又稱預測性維護或預知性維護，以提升設備有效利用率、稼動率、降低維修成本、有效備件管理靈活度及安排適當之維護維修排程時間。以無線胎壓監測系統(Tire-Pressure Monitoring System,TPMS)自動化組裝線為例，氣壓缸數量佔取動作元件之80%以上，本研究將氣壓缸故障為預測對象，建立一氣壓缸動作機構及控制系統，擷取氣壓缸在動作和靜

止時之相關數據，利用空氣流量計、壓力計、微壓計及洩漏測試等輔助儀器，以及偵測氣壓缸動作時間和氣室活塞洩漏值，先透過通訊、信號輸入及類比訊號方式將各項量測數據傳送至三菱Q系列之可程式邏輯控制器(PLC)，再藉由乙太網路之MC協定與實驗室虛擬儀器工程平台(LABVIEW)開發之人機介面進行資料交渥，將所收集資訊進行LABVIEW人機介面資料庫建立，接著以經驗法則建立模糊規則庫，最後經由LABVIEW內建之FUZZY解模糊化推論及模糊分析後，可判斷氣壓缸之劣化情況，而得知氣壓缸之故障預測，即可進行該氣壓缸之預測維修計畫。

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