Duty cycle is determined as the ratio of operating time to total time. Duty cycle in reliability prediction is one of the significant factors to be considered. In duty cycle application, non-operating time failure rate has been easily ignored even though the failure rate in non-operating period has not been proved to be small enough. Ignorance of non-operating time failure rate can result in over-estimated system reliability calculation. Furthermore, utilization of duty cycle in reliability prediction has not been evaluated in its effectiveness. In order to address these problems, two reliability models, such as MIL-HDBK-217F and RIAC-HDBK-217Plus, were used to analyze non-operating time failure rate. This research has proved that applying duty cycle in 217F model is not reasonable by the quantitative comparison and analysis.
Purpose: Maintaining appropriate operational availability (Ao) is a key element of combat victory, but estimates vary according to estimation methods. The purpose of this study is to improve the accuracy of estimating operational availability by tracing the changes of the weapon system's failure rate, repair rate, and the level of logistic support. Methods: In order to track the change in the operating availability, the MDT (mean down time) is modeled by adding the repair time and the ALDT (administration and logistic delay time) to the service time. Results: Using the field data of the weapon system A operated by the ROKAF, the failure rate follows a non-homogeneous Poisson process that changes with time, and it is modeled considering the changing repair rate and the logistic support time. Conclusion: The accuracy of the analytical results was verified by comparing the actual operating data with the estimated availability. The results of this study can be used to track and evaluate the availability in a realistic situation where the failure rate and maintenance rate continuously change in operating environment.
Maintenance activities are regarded as a key part of the repairable deteriorating system because they maintain the equipment in good condition. In practice, many maintenance policies are used in engineering fields to reduce unexpected failures and slow down the deterioration of the system. However, in traditional maintenance policies, maintenance activities have often been assumed to be performed at the same time interval, which may result in higher operational costs and more system failures. Thus, this study presents two non-periodic preventive maintenance (PM) policies for repairable deteriorating systems, employing the failure rate of the system as a conditional variable. In the proposed PM models, the failure rate of the system was restored via the failure rate reduction factors after imperfect PM activities. Operational costs were also considered, which increased along with the operating time of the system and the frequency of PM activities to reflect the deterioration process of the system. A numerical example was provided to illustrate the proposed PM policy. The results showed that PM activities performed at a low failure rate threshold slowed down the degradation of the system and thus extended the system lifetime. Moreover, when the operational cost was considered in the proposed maintenance scheme, the system replacement was more cost-effective than frequent PM activities in the severely degraded system.
The power law process model the Rate of occurrence of failures(ROCOF) with monotonic trend during the operating time. However, the power law process is inappropriate when a non-monotonic trend in the failure data is observed. In this paper we deals with the reliability modeling of the failure process of large and complex repairable system whose rate of occurrence of failures shows the non-monotonic trend. We suggest a sectional model and a change-point test based on the Schwarz information criterion(SIC) to describe the non-monotonic trend. Maximum likelihood is also suggested to estimate parameters of sectional model. The suggested methods are applied to field data from an repairable system.
The recent stream to reliability prediction is that it is totally inclusive in depth to consider even the operating and environmental condition at the level of finished goods as well as component itselves. In this study, firstly we present the reliability prediction methods by entire failure rate model which failure rate at the system level is added to the failure rate model at the component level. Secondly we build up the improved bases of reliability demonstration through a, pp.ication of Kaplan-Meier, Cumulative hazard, Johnson's methods as non-parametric and Maximum Likelihood Estimator under exponential & Weibull distribution as parametric. And also present the methods of curve fitting to piecewise failure rate under Weibull distribution, PRST (Probability Ratio Sequential Test), curve fitting to S-shaped reliability growth curve, computer programs of each methods. Lastly we show the practical for determination of optimal burn-in time as a method of reliability enhancement, and also verify the practical usefulness of the above study through the a, pp.ication of failure and test data during 1 year.
In this paper, we present reliability modeling and analysis method of the Automated Guideway Transit(AGT) vehicle system using analytical models, based on Markov Chains. The Markov model can express state transition of the AGT vehicle sys. that is considered to be in one of four states, such as basic operating (0), minor delay(1), major delay(2) and non-operating(3) state. The proposed Markov model is illustrated with a numerical example and cases to find a steady state availability, MTBF(mean time between failures), and MTTR(mean time to repair) under specified failure and repair rate arc demonstrated.
In this paper, we apply NHPP model example to s/w process in order to get to know s/w reliability. The test is constructed by a test zig of commercial product loaded real embedded system s/w. It is established to s/w reliability prediction and estimation of real-time embedded system s/w. It is computed the prediction value of cumulative failures, the failure intensity, the reliability and the estimation value of MTTF, Failure Rate. To the more realization of high reliability in the real-time embedded system s/w, if the embedded system s/w is ensured to the test coverage and constructed to stable s/w process & operating system, we can improve the performance and the reliability characteristic of the real-time embedded system s/w.
Intussusception is common cause of intestinal obstruction in children. Most of intussusceptions can be treated with non-operative reduction using air or barium. However, about 10% patients need operative treatment due to failure of reduction, peritonitis, and recurrence after reduction. We introduce our experience of laparoscopic surgery for intussusception. From April 2010 to March 2013, we reviewed 57 children who diagnosed intussusception. Twelve patients underwent an operation. The cause of operation was 7 of failure of air reduction and 5 of recurrence after air reduction. Median age was 21.5 months (range: 5.0~57.7 months) and 11 children (91.7%) underwent successful laparoscopic reduction. Median operating time was 50 minutes (range: 30~20 minutes) and median hospital days was 4.5 days (range: 3~8 days). One patient had a leading point as a heterotopic pancreas and underwent bowel resection through conversion. There was neither intra-operative nor postoperative complication. Laparoscopic reduction for intussusception can bring an excellent cosmetic effect with high success rate.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.145-152
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2019
All machines deteriorate in performance over time. The phenomenon that causes such performance degradation is called deterioration. Due to the deterioration, the process mean of the machine shifts, process variance increases due to the expansion of separate interval, and the failure rate of the machine increases. The maintenance model is a matter of determining the timing of preventive maintenance that minimizes the total cost per wear between the relation to the increasing production cost and the decreasing maintenance cost. The essential requirement of this model is that the preventive maintenance cost is less than the failure maintenance cost. In the process mean shift model, determining the resetting timing due to increasing production costs is the same as the maintenance model. In determining the timing of machine adjustments, there are two differences between the models. First, the process mean shift model excludes failure from the model. This model is limited to the period during the operation of the machine. Second, in the maintenance model, the production cost is set as a general function of the operating time. But in the process mean shift model, the production cost is set as a probability functions associated with the product. In the production system, the maintenance cost of the equipment and the production cost due to the non-confirming items and the quality loss cost are always occurring simultaneously. So it is reasonable that the failure and process mean shift should be dealt with at the same time in determining the maintenance time. This study proposes a model that integrates both of them. In order to reflect the actual production system more accurately, this integrated model includes the items of process variance function and the loss function according to wear level.
RAPCON non only controls landing/take-off procedures but also approaching air traffics within 60-70 NM range of air force base. This paper, first of all, tries to research the failure rate per operation hours, mean time between failure (MTBF) of RAPCON according to six blocks such as interrogator, receiver, power unit, display unit, data process unit and antenna. In addition, this paper estimates the maintenance cost over next 10 months based on 50 monthly maintenance cost data. Considering the maintenance cost data from RAPCON which has been used over designed service life span, it is no doubt the forecasted data proved the monthly cost would go up incrementally during the rest of economic life of the facility. Such research result is also proven to be the same with the result of bathtub curve data during operating life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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