A feasibility study on the characterization of incipient insulator failure for distribution fault prediction is presented. In this study, real distribution data was collected and analyzed to isolate incipient failure signatures or parameters which were expected to show distinct behaviors before and after failure incident. Several signal analysis methods were applied to isolate the parameters and a new strategy of analysis, the event-date concept, was also applied to find a relationship between non-harmonic and high frequency signal activities and imminent insulator failures.
Maintenance is classified preventive maintenance before performing equipment failure and corrective maintenance after performing equipment failure. In preventive maintenance, we may analyze the failure data to end from beginning of equipment and allocate maintenance method and calculate maintenance cycle quantitatively by the failure data analysis. So, it has a merit to reduce system maintenance cost and to operate effectively but, it require high cost in system introducing and continuous operation to end of system. In corrective maintenance, we may calculate MTTR(mean time to repair) quantitatively based on function failure time. it can be based on establishing maintenance system for operation efficiency. In this paper, we may reflect the MTTR for the onboard equipped in Tilting train to establish maintenance system for Tilting train operation efficiency.
본 연구에서는 정적파괴는 피로균열 진전의 최종과정에서 생기는 경우가 많다. 따라서 정적파괴의 경우의 파괴평가선도 및 피로파괴의 경우의 파괴평가선도가 얻어지 면 실제의 사용에 대해서 대단히 유용하다. 이와같은 관점에서 피로파괴에 대한 파 괴평가선도와 데이터베이스(data base)의 구축을 검토해 보고자 한다.
Many cases of information systems (IS) failure have still continued to be reported ever since computer-based information systems were introduced to process business transactions in the early 1950s. Because an enormous amount of budgets is currently invested on information technology in many organizations, failures and problems of information systems may serve as key culprits to serious business problems which will face the organizations. Thus, there have been a number of studies on IS failures which aimed to identify causes and reasons for such failures and reveal their inherent nature, Some studies developed conceptual frameworks to classify categories of diverse IS failure phenomena. However, little research performed an empirical study to investigate the underlying structure of IS failures perceived by IS professionals by measuring their perception. In this regard, the current study collected systems developers perceptual data towards IS failure phenomena to identify what constitute IS failure. The data was analyzed using a multidimensional scaling program and ten categories of problems were identified to constitute the IS failure structure, It was found that most categories were related to problems with users, hardware, and systems quality.
Long Term Asset Management(LTAM) means a plan developed by using LCM(Life Cycle Management) process for optimum life cycle management of significant plant assets at each plant across the fleet. As a part of development of LTAM Strategies on nuclear turbines, a method so as to determine the future failure rates for low pressure turbine facilities at a nuclear plant was studied and developed by using both plant specific and industry-wide performance data. INPO's EPIX data were analyzed and some failure rate evaluation values considering preventive maintenance practices were calculated by using EPRI's PM Basis software. As the result, failure rate functions applicable to a priori and a posteriori replacement of low pressure turbines at a nuclear plant were developed and utilized in an assessment of economics of LCM alternatives on the nuclear turbine facilities in the respects of 40-year and 60-year operation bases.
International Journal of Reliability and Applications
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제2권1호
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pp.1-26
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2001
The purpose of this paper is to introduce a proportional reversed hazard rate model, in contrast to the celebrated proportional hazard model, and study some of its structural properties. Some criteria of ageing are presented and the inheritance of the ageing notions (of the base line distribution) by the proposed model are studied. Two important data sets are analyzed: one uncensored and the other having some censored observations. In both cases, the confidence bands for the failure rate and survival function are investigated. In one case the failure rate is bathtub shaped and in the other it is upside bath tub shaped and thus the failure rates are non-monotonic even though the baseline failure rate is monotonic. In addition, the estimates of the turning points of the failure rates are provided.
Purpose: The purpose of this study is to propose useful suggestions by analyzing the causal effect relationship between the failure rate of quality and the process variables in the C5ISR domain of the defense industry. Methods: The collected data through the in house Systems were analyzed using Big data analysis. Data analysis between quality data and A/S history data was conducted using the CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining) analysis process. Results: The results of this study are as follows: After evaluating the performance of candidate models for the influence of inspection data and A/S history data, logistic regression was selected as the final model because it performed relatively well compared to the decision tree with an accuracy of 82%/67% and an AUC of 0.66/0.57. Based on this model, we estimated the coefficients using 'R', a data analysis tool, and found that a specific variable(continuous maximum discharge current time) had a statistically significant effect on the A/S quality failure rate and it was analysed that 82% of the failure rate could be predicted. Conclusion: As the first case of applying big data analysis to quality issues in the defense industry, this study confirms that it is possible to improve the market failure rates of defense products by focusing on the measured values of the main causes of failures derived through the big data analysis process, and identifies improvements, such as the number of data samples and data collection limitations, to be addressed in subsequent studies for a more reliable analysis model.
비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개 당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 어랑 분포를 이용한 어랑 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 기존의 모형과 어랑 모형의 모수 추정을 실시하였다. 어랑 모형의 형상모수를 선택하기 위하여 (누적)분포적합도 검정을 사용하였고 이 자료들에서 어랑 모형의 제안과 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
자동차 부품의 품질보증 비용은 각 시장의 품질보증 영역(warranty region) 내에서 부품이 고장 날 확률에 따라 달라진다. 부품이 고장 날 확률은 각 시장의 다른 스트레스 조건이 비슷하다고 가정할 때 사용비율(usage-rate)에 영향을 크게 받는다. 그러므로 품질보증 비용은 사용비율을 반영한 고장모형을 수립하고 이를 이용한 확률과정 (stochastic process)을 통하여 예측할 수 있다. 본 논문에서는 사용비율을 선형으로 가정한 후 가속실험 모형을 적용하여 2차원 고장모형을 1차원으로 축소시킨다. 이렇게 1차원으로 축소된 고장모형은 사용비율의 함수로 표현될 수 있으므로 사용비율의 변동에 따른 부품의 고장확률 변동을 설명할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장의 사용비율을 알면 실측 데이터가 없다고 하더라도 고장확률 분포를 추정할 수 있고 교체되어야 하는 부품일 경우 재생과정(renewal process)으로 비용을 예측할 수 있다. 응용사례에서 실제 두 시장의 품질보증 데이터를 이용하여 이를 분석해 보았다.
We introduce a method of estimating an unknown failure rate function based on sample data. We estimate failure rate function by a function s from a space of cubic splines constrained to be linear (or constant) in tails using maximum likelihood estimation. The number of knots are determined by Bayesian Information Criterion(BIC). Examples using simulated data are used to illustrate the performance of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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