Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권1호
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pp.191-204
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2006
This paper develops a Bayesian method to derive the optimal sequential preventive maintenance(PM) policy by determining the PM schedules which minimize the mean cost rate. Such PM schedules are derived based on a general sequential imperfect PM model proposed by Lin, Zuo and Yam(2000) and may have unequal length of PM intervals. To apply the Bayesian approach in this problem, we assume that the failure times follow a Weibull distribution and consider some appropriate prior distributions for the scale and shape parameters of the Weibull model. The solution is proved to be finite and unique under some mild conditions. Numerical examples for the proposed optimal sequential PM policy are presented for illustrative purposes.
Recently, the research of PM (Preventive Maintenance) method on the RCM(Reliability-Centered Maintenance) of the system equipment is being actively advanced for a few years. The state of the power equipment is maintained like the states of the between 'as good as new ones' and 'as bad as old ones' by imperfect Maintenance that implies the life decrease of the equipment by frequent breakdown, the error of maintenance process, and so on. So, the Maintenance method considering the real case has to reflect Imperfect maintenance than perfect maintenance. This paper suggests the Preventive Maintenance method by using Quasi - Renewal Theory for the gas turbine equipment as deliberating the imperfect maintenance for the real cases.
Container crane in container terminal have a lot of parts, and a crane breakdown affects the productivity of terminal. In this paper, we decide Preventive Maintenance (PM) schedules for container crane in container terminals. We define structure of container crane using three model. Also we develop a simulation system and genetic algorithm for decision PM schedules based on failure and maintenance data collected from container terminal. We compare the work schedule with PM schedules of container crane, then regulate PM schedules using heuristic method.
This study deals with the procedure of safety improvement, productivity increase ,and tact-time reduction through setting up the system about preventive maintenance. Actually, it is hard to establish and carry out preventive maintenance, even though we recognize the importance of the system concerning time, cost, labor, and so forth. In this study in the viewpoint of cost we are for achieving maximum efficiency by change and reduction of planning process adapted to the special work group. At first we briefly will mention the kind ,the necessity ,and the concept of preventive maintenance ,and then divide the equipment used in the assembly line into the two whether it is necessary or not by way of estimating the breakdown loss ,comparing with general establishment of preventive maintenance and modifying it to the case. At the second step we will establish the operation system of plan management related to production and quality in the special case. Check period and category will be set by dividing the assembly equipment into LCL and Focus in the third step. The forth step will contain the operation procedure in detail. And then we must make check and repair record periodically. Finally, on the basis of the record the selection of checking of significance will be conducted. This results in safety improvement, tact time reduction, and productivity improvement.
This study deals with the procedure of safety improvement, productivity increase, and tact-time reduction through setting up the system about preventive maintenance. Actually, it is hard to establish and carry out preventive maintenance, even though we recognize the importance of the system concerning time, cost, labor, and so forth. In this study in the viewpoint of cost we are for achieving maximum efficiency by change and reduction of planning process adapted to the special work group. At first we briefly will mention the kind, the necessity, and the concept of preventive maintenance, and then divide the equipment used in the assembly line into the two whether it is necessary or not by way of estimating the breakdown loss, comparing with general establishment of preventive maintenance and modifying it to the case. At the second step we will establish the operation system of plan management related to production and quality in the special case. Check period and category will be set by dividing the assembly equipment into LCL and Focus in the third step. The forth step will contain the operation procedure in detail. And then we must make check and repair record periodically. Finally, on the basis of the record the selection of checking of significance will be conducted. This results in safety improvement, tact time reduction, and productivity improvement.
In this paper, a preventive maintenance(PM) policy for a repairable system is considered. The failure rate model proposed by Park et at.(2000) is generalized by assuming that after each PM not only the PM slows down the degradation process of the system but also reduces down the system failure rate by a certain fixed amount. Long-run expected cost rate of the PM policy is derived and the properties of joint solution of the optimal PM period and optimal number of PM which minimizes the expected cost rate are obtained. Numerical examples for the case of a Weibull-type failure rate are given.
In this paper, we propose a Bayesian approach to determine the adaptive preventive maintenance(PM) policy for a general sequential imperfect PM model proposed by Lin, Zuo and Yam(2000) that PM not only reduces the effective age of the system but also changes the hazard rate function. Assuming that the failure times follow Weibull distribution, we adopt a Bayesian approach to update unknown parameters and determine the Bayesian optimal sequential PM policies. Finally, numerical examples of the optimal adaptive PM policy are presented for illustrative purposes.
차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.
Most operational organization and railway authority which conduct scheduled maintenance(SM) have carried out the preventive maintenance(PM) based on the information provided from supplier and manufacturer of railway system. However these activities are far away from reality and low the efficiency, it is because an appropriate methods for system selection didn't take into account for improving maintenance efficiency. Therefore, the current SM tasks and maintenance activities lead to lots of spend on the cost and time. To solve the above problem, this thesis presents new approach methodology. This proposes the criteria for reliability centered maintenance(RCM) system selection through level of quantification of each parameter, i.e, frequency, severity and maintenance cost, etc. To do this, the field operation data and information of maintenance cost are essential. As applying this methodology, we can look forward to improving efficiency of PM/SM, and reducing cost.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.999-1007
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2009
본 논문에서는 무료수리보증이 종료된 이후의 최적의 주기적 예방보전정책을 고려한다. 이를 위해서 Wu와 Clements-Croome (2005) 그리고 Jung (2006b)이 제안한 확률적 보전효과를 갖는 두 종류의 예방보전모형을 가정하고자 한다. 이 때, 시스템이 가동되는 동안에 사용자가 지불해야 할 비용이 주어져 있을 때, 단위시간당 기대비용을 유도한다. 그리고 이렇게 구해진 단위시간당 기대비용을 최소화하는 최적의 예방보전 횟수와 예방보전 주기를 결정한다. 끝으로 수치적 예를 통해서 제안된 예방보전정책을 자세히 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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