The maintenance effect is a peculiar factor applied to repairable systems such as rolling stocks. Conventional statistical analysis for failure times takes into account one of the two following extreme assumptions, namely, the state of the system after maintenance is either as "good as new" (GAN, perfect maintenance model) or as "bad as old" (BAO, minimal maintenance model). Most of the papers concerning the stochastic behavior of railroad systems assume two types of maintenance: perfect and minimal maintenance. However, Lee, Kim & Lee (2008) analyzed the failure data of a door system in Metro EMU and the effect of preventive maintenance was imperfect. It is seen that the imperfect maintenance is of great significance in practice. This article describes how to deal with the maintenance effect in reliability studies of rolling stocks. Maintenance policies under imperfect maintenance are described and the method is proposed to evaluate their performance.
수리 가능한 시스템의 신뢰성 분석에 중요한 문제 중의 하나는 유지보수 효과를 모델링하는 것이다. 현재까지 많은 연구들은 유지보수 후 시스템의 상태가 새것과 같이 된다는 완전유지보수 또는 유지보수 바로 직전의 상태로 된다는 최소유지보수 모형을 사용하였다. 그러나 국내운영기관에서 시행하는 유지보수 형태는 완전유지보수와 최소유지보수의 사이의 효과를 가지는 불완전유지보수 형태로 시행하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이와 같이 불완전 유지보수가 수행되는 전동차의 장치들 중에서 승객용 도어시스템(PDS:passenger door system)의 고장데이터를 분석하고 유지보수 효과 수준을 적용하여 불완전유지보수 주기를 결정하는 문제를 다루었다.
This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
An important problem in reliability analysis for repairable systems is to model the maintenance effect. The most of researches have assumed two extreme cases; one is perfect maintenance and the other is minimal maintenance. However, there are many cases in real situations that the maintenance effect are between both of two extreme cases. This article deals with the problem determining the imperfect preventive maintenance intervals for the doors in Metro EMU
The prolonged coronavirus 19 (COVID-19) has caused serious problems such as job losses and youth unemployment, but as the fourth industrial revolution and digital transformation accelerate, the importance of SW is highlighted and more qualified jobs are expected in the SW industry. However, domestic SW companies are having difficulties in not properly recognizing the value of SW products. Among many related issues, commercial SW maintenance-related issues are representative, and the main problem is the difference in the maintenance fee rates between domestic and foreign SW. In this study, the expected job creation effect when the SW maintenance rate is raised was analyzed using data related to the SW industry and commercial software. As a result of the analysis, the amount required to raise the commercial SW maintenance rate by 1% is 162 billion won. If all of these are used for employment, the expected new job creation effect is 3,240 jobs per year, and 15,451 jobs are created per year when calculated and estimated as the effect of increasing sales through the employment inducement coefficient. In addition, the amount required to raise the current average maintenance rate of 11.1% to 15% is 631.9 billion won, and it was possible to estimate the effect of creating jobs for 12,648 people based on the simple average wage and 60,259 people from the sales increase effect.
기존 연구에서 도어시스템에 대한 중정비가 완전 유지보수가 아닌 불완전 유지보수인 사례가 발표되었다. 불완전 유지보수인 경우에는 유지보수 효과를 고려하여 적절한 유지보수 정책을 수립하여야만 시스템의 신뢰성을 확보하면서 경제적인 유지보수를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 전동차량의 승객용도어 시스템(passenger door system:PDS)을 대상으로 중정비의 효과가 불완전할 경우 고려할 수 있는 유지보수 정책의 효율성을 시뮬레이션을 통해 평가함으로써 유지보수 정책을 결정하는데 도움을 주고자 한다.
This paper reviewed the relationship between job stress and human error, and the moderating effect of age and maintenance type on the relationship between job stress and human error in maintenance personnel. Based on the responses from 450 maintenance personnels, the results of multiple regression analysis showed that physiological and psychological stress responses have positively related with human error. In moderating effect test, age appeared to impact on the relationship between physiological/behavioral stress and human error.
Purpose: This article provides the efficiency test results of conducting depot maintenance. Method: ANOVA (analysis of variance) and ANCOVA (analysis of covariance) tests are conducted using data obtained from Defense Logistics Integrated Information System (DELIIS). Results: The result shows that although the effect of the depot maintenance is significant, some parts do not follow the overall effect of the depot maintenance. In order to solve the problem we provide some suggestions to be improved. Conclusion: For improving the combat readiness condition of K-1 main battle tank, the maintenance policies and regulation must be revised for the parts of the weakness. In addition, the collection way of the operation and maintenance data must be redesigned.
This paper considers the parameter estimation problem of the failure intensity function and maintenance effect in a repairable system. We propose estimation procedures for repairable systems on which preventive maintenance is performed. The failure process is modeled by a proportional age reduction model [Brown, Mahoney and Sivazlian(1983)] which is useful to model the imperfect effect of preventive maintenance. When failure and maintenance (preventive) times are given, the maximum likelihood method is used to estimate the maintenance effect and the parameters of intensity function, simultaneously We obtain the maximum likelihood estimators using a genetic algorithm. A numerical example is also presented.
International Journal of Reliability and Applications
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제9권1호
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pp.113-122
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2008
In this paper, we consider a periodic preventive maintenance policy in which each preventive maintenance reduces the hazard rate of amount proportional to the failure intensity, which increases since the system started to operate. And the effect of preventive maintenance at each preventive maintenance epoch is different. The expected cost rate per unit time for the proposed model is obtained. We discuss the optimal number N of the periodic preventive maintenance and the optimal period x, which minimize the expected cost rate per unit time and obtain the optimal preventive maintenance schedule for given cost structures of the model. A numerical example is given for the purpose of illustrating our results when the failure time distribution is Weibull distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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