A kutatásom elsődleges célja, hogy olyan kockázaton alapuló, projektgyártási struktúrába illő termelésütemezési eljárást fejlesszek, amely magába foglalja a potenciális műszaki megbízhatósági hibákat és azokra adott megoldások idejét, továbbá tartalmazza a gyártásban előforduló főbb mutatószámokat. A használa-tával a teljes átfutási idő közelítése pontosabb lesz a hagyományos determinisz-tikus módszerétől, hiszen plusz változó paraméterként szerepel a modellben a tevékenységidő, valamint a hiba előfordulása is. A projektgyártásban általáno-san használt hagyományos sztochasztikus kritikus út módszerben megjelenő bizonytalanságokon, kockázatokon felül a módszer fejlesztése során a fő hang-súly a gépek meghibásodásának előrejelezhetőségén van. Ennek az egyik kiemelt indikátorai az úgynevezett MTBF, vagyis két hiba között eltelt átlagos időt, va-lamint a tényleges kapacitást rendkívüli módon befolyásoló átlagos állásidő mu-tató. Célom, hogy ezen indikátorokat figyelembe vegyem a fejlesztett szimulációs környezetben, ezáltal pontos képet kapva a gyártásban felmerülő problémákról, a kapacitások kihasználtságáról.

The primary goal of my research is to develop a risk-based production scheduling procedure that fits into a project production structure, which includes potential technical reliability errors and the time of their solutions, and also includes the main indicators occurring in production. With its use, the approximation of the total lead time will be more accurate than the traditional deterministic method, since the activity time and the occurrence of errors are also included as additional variable parameters in the model. In addition to the uncertainties and risks appearing in the traditional stochastic critical path method commonly used in project production, the main emphasis during the development of the method is on the predictability of machine failures. One of the prominent indicators of this is the so-called MTBF, i.e. the average time elapsed between two failures, as well as the average downtime indicator, which has an extraordinary influence on the actual capacity. My goal is to take these indicators into account in the developed simulation environment in order to obtain an accurate picture of the problems arising in production and the utilization of capacities.