This paper introduces models for preventive maintenance policies and considers periodic preventive maintenance policy with minimal repair when the failure of system occurs. It is assumed that minimal repairs do not change the failure rate of the system. The failure rate under prevention maintenance received an effect by a previously prevention maintenance and the slope of failure rate increases the model where it considered. Also the start point of failure rate under prevention maintenance considers the degradation of system and that it increases quotient, it assumed. Per unit time it bought an expectation cost from under this prevention maintenance policy. We obtain the optimal period time and the number for the periodic preventive maintenance by using Nakagawa's Algorithm, which minimizes the expected cost rate per unit time. Finally, it suppose that the failure time of a system has a Weibull distribution as an example and we obtain an expected cost rate per unit time the optimal period time and the number when cost of replacement and cost of minimal repair change.
This paper presents a preventive maintenance model for determining the preventive replacement period of a system in which a failure rate is affected by the cumulative damage of fault and inspection. Especially, the failure rate function is considered to be a function of the cumulative damage of the fault and inspection time. Types of replacement considered are preventive replacement and failure replacement. Failure rate and expected cost function between replacement are derived. An optimal policy is obtained that minimizes the average cost per unit time for preventive replacement, failure replacement, inspection and repair.
Predicting remaining useful life (RUL) becomes significant to implement prognostics and health management of industrial systems. The relevant studies have contributed to creating RUL prediction models and validating their acceptable performance; however, they are confined to drive reasonable preventive maintenance strategies derived from and connected with such predictive models. This paper proposes a data-driven preventive maintenance method that predicts RUL of industrial systems and determines the optimal replacement time intervals to lead to cost minimization in preventive maintenance. The proposed method comprises: (1) generating RUL prediction models through learning historical process data by using machine learning techniques including random forest and extreme gradient boosting, and (2) applying the system failure time derived from the RUL prediction models to the Weibull distribution-based minimum-repair block replacement model for finding the cost-optimal block replacement time. The paper includes a case study to demonstrate the feasibility of the proposed method using an open dataset, wherein sensor data are generated and recorded from turbofan engine systems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.909-923
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2008
본 논문에서는 수리가 가능한 시스템에 대하여 혼합보증이 종료된 이후의 교체모형과 예방보전모형을 고려하는데, 만약 보증기간이 종료된 이후에 시스템에 고장이 발생하면 최소수리를 수행한다. 최적의 교체정책과 최적의 예방보전정책을 결정하기 위한 기준으로는 기대비용과 기대비가동시간에 근거한 총밸류함수를 사용한다. 그리고 시스템의 고장시간이 와이블분포를 할 때 수치적 예를 통해서 제안된 최적의 교체정책 및 예방보전정책을 자세히 설명하고자 한다.
Nuclear safety-class DCS is used for nuclear reactor protection function, which is one of the key facilities to ensure nuclear power plant safety, the maintenance for DCS to keep system in a high reliability is significant. In this paper, Nuclear safety-class DCS system developed by the Nuclear Power Institute of China is investigated, the model of reliability estimation considering nuclear power plant emergency trip control process is carried out using Markov transfer process. According to the System-Subgroup-Module hierarchical iteration calculation, the evolution curve of failure probability is established, and the preventive maintenance optimization strategy is constructed combining reliability numerical calculation and periodic overhaul interval of nuclear power plant, which could provide a quantitative basis for the maintenance decision of DCS system.
비선형 누적피해모형과 경제성 모형을 결합하여 경사제 피복재를 예방적으로 최적 유지관리할 수 있는 추계학적 기대비용모형을 제안하였다. 기존 모형과의 비교를 통해 만족스럽게 검증되었으며, 관련 변수들의 민감도 분석도 자세히 수행하였다. 구조물의 중요도, 피해강도함수 그리고 저항한계에 따른 단위시간당 기대비용이 최소가 되는 최적의 보수 보강 시간을 산정할 수 있었다. 마지막으로 개발된 추계학적 기대비용모형을 경사제 피복재에 적용하였다. 구조물의 유지관리 비용과 편익을 최적화하여 어느 시점에 설계 당시 수준으로 보수 보강이 이루어져야 하는지를 정량적으로 결정할 수 있었다.
In this paper, the life cycle cost of the auxiliary power unit in the conventional 8200 series electric locomotive is evaluated and an effective life cycle cost reduction method is sought. For this, a life cycle cost evaluation model was proposed using IEC 60300-3-3 standard. As a result of analysis, material cost which accounted for a large percentage of preventive maintenance cost, accounted for 64% of total cost, and breakdown maintenance cost was as high as 27%. Except for the cost of preventive maintenance, the breakdown maintenance cost ratio was the highest. In order to reduce the LCC of the auxiliary power unit(APU) of the 8200 series in the future, it is necessary to reduce the material cost in case of development and to secure the high reliability according to the parts manufacturing so as to minimize the maintenance cost.
Purpose: The purpose of this research is to study research trend in the field of warranty and maintenance policy of second-hand products. Methods: To this end, we consider research articles, which deal with warranty and maintenance of the second-hand products, published on journals during the past 20 years and classify them by taxonomy scheme proposed by Shafiee and Chukova (2013). The taxonomy scheme consists of three maintenance models in warranty for second-hand product. In each models, we analyze proposed maintenance and warranty policies with respect to types of upgrade models, types of preventive maintenances, decision variables and decision criteria model. Results: We obtain the scheme of maintenance and warranty of the second-hand products and define cost related to warranty and maintenance of the second-hand item. Also, we summarize the characteristics of maintenance and warranty policies in each classified model. Conclusion: There have been several research reviews on maintenance and warranty polity of new products. This research surveys researches of authors during the past 20 years and classifies, summarizes and compares proposed maintenance and warranty policies of the second-hand products. This research provides useful information to researchers who are interested in maintenance and warranty of the second-hand products.
본 논문은 복잡해지는 군수분야에서 효율적이고 효과적인 예방정비업무 할당을 위해 Hard Time업무의 최적 주기산정 및 이를 통한 경제적 효용성을 분석하는데 연구 목적이 있다. 본 연구는 기존 연구에서 제시하는 예방정비 주기 선정방법의 한계점을 분석하였다. 또한 일반적인 Wearout 고장 특성을 설명하는 와이블 수명분포에서 다양한 형상모수 조건과 예방정비비용과 고장정비비용 조건을 가정한 시뮬레이션을 통해 가상의 시스템에 대한 정비활동을 모의하여 총 정비비용의 추의를 분석하였다.
The maintenance of a deteriorating system is often imperfect. Previous studies have shown that the imperfect preventive maintenance (PM) can reduce the wear out and aging effects of deteriorating systems to a certain level between the conditions of as good as new and as bad as old. In this paper, we employ the concept of the improvement factor in investigating two optimal PM policies; failure limit policy and periodic PM policy. We redefine the improvement factor model as a function of the cost of PM, using this concept, we derive the conditions of optimal PM policies and formulate expressions to compute the expected cost rate. Based on this information, the determination of the maintenance policies which minimize the cost rate is examined. Numerical examples for the Weibull distribution case are also given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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