A water treatment utility in South Korea operates a large system of pressurized hollow fiber membrane (PHFM) modules. The optimal selection of membrane module for the full scale plant was critical issue and carried out using Risk-based Life Cycle Cost (RbLCC) analysis based on the historical data of operation and maintenance. The RbLCC analysis was used in the process of decision-making for replacing aged modules. The initial purchasing cost and the value at risk during operation were considered together. The failure of modules occurs stochastically depending on the physical deterioration with usage over time. The life span of module was used as a factor for the failure of Poisson's probability model, which was used to obtain the probability of failure during the operation. The RbLCC was calculated by combining the initial cost and the value at risk without its warranty term. Additionally, the properties of membrane were considered to select the optimum product. Results showed that the module's life span in the system was ten years (120 month) with safety factor. The optimum product was selected from six candidates membrane for a full scale water treatment facility. This method could be used to make the optimum and rational decision for the operation of membrane water purification facility.
In this study we consider a CONWIP system studied in Park and Lee [1] in which the processing times at each station follow a Coxian distribution and the demands for the finished products arrive according to a compound Poisson process. The demands that are not satisfied Immediately are either backordered or lost according to the number of demands that exist at their arrival instants. For this system using the results in [1] we develop an approximation method to calculate order based performance measures such as the mean time of fulfilling a customer order and the mean number of customer orders. To test the accuracy of the approximation method, the results obtained from the approximation method are compared with those obtained by simulation. Comparisons with simulation have shown that the approximate method provides fairly good results.
In this study we consider a CONWIP system in which the processing times at each station follow a Coxian distribution and the demands for the finished products arrive according to a compound Poisson process. The demands that are not satisfied are backordered according to the number of demands that exist at their arrival instants. For this system we develop an approximation method to calculate order based performance measures such as the mean time of fulfilling a customer order and the mean number o: customer orders. For the analysis of the proposed CONWIP system, we model the CONWIP system as a closed queueing network with a synchronization station and analyze the closed queueing network using a product form approximation method. Numerical tests show that the approximation method provides fairly good estimation of the performance measures of interest.
As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.
Semiconductor wafer fabrication is known to be one of the most complex manufacturing processes due to process intricacy, random yields, product diversity, and rapid changing technologies. In this study we are concerned with the impact of lot release and dispatching policies on the performance of semiconductor wafer fabrication facilities. We consider several semiconductor wafer fabrication environments according to the machine failure types such as no failure, normal MTBF, bottleneck with low MTBF, high randomness, and high MTBF cases. Lot release rules to be considered are Deterministic, Poisson process, WR(Workload Regulation), SA(Starvation Avoidance), and Multi-SA. These rules are combined with several dispatching rules such as FIFO (First In First Out), SRPT (Shortest Remaining Processing Time), and NING/M(smallest Number In Next Queue per Machine). We applied the combined policies to each of semiconductor wafer fabrication environments. These policies are assessed in terms of throughput and flow time. Basically Weins fabrication setup was used to make the simulation models. The simulation parameters were obtained through the preliminary simulation experiments. The key results throughout the simulation experiments is that Multi-SA and SA are the most robust rules, which give mostly good performance for any wafer fabrication environments when used with any dispatching rules. The more important result is that for each of wafer fabrication environments there exist the best and worst choices of lot release and dispatching policies. For example, the Poisson release rule results in the least throughput and largest flow time without regard to failure types and dispatching rules.
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.
We study a multi-component production/inventory system in which individual components are made to meet various demand types. We assume that the demands arrive according to a Poisson process, but there is a fixed probability that a demand requests a particular kit of different components. Each component is produced by a flow line with several stations. The production of each component is operated by the CONWIP control mechanism. To analyse this system, we propose an approximation method based on aggregation method. In application of the aggregation method, a product-form approximation technique as well as a matrix-geometric method is used. Comparisons with simulation show that the approximation method provides fairly good results.
In this study we consider a CONWIP system in which the processing times at each station follow an exponential distribution and the demands for the finished products arrive according to a compound Poisson process. The demands that are not satisfied instantaneously are assumed to be lost. We assume that the lot size at each station is greater than one. For this system we develop an approximation method to obtain the performance measures such as steady state probabilities of the number of parts at each station, average number of parts at each station and the proportion of lost demands. For the analysis of the proposed CONWIP system, we model the CONWIP system as a closed queueing network with a synchronization station and analyze the closed queueing network using a product form approximation method. A recursive technique is used to solve the subnetwork in the application of the product-form approximation method. To test the accuracy of the approximation method, the results obtained from the approximation method were compared with those obtained by simulation. Comparisons with simulation have shown that the accuracy of the approximate method is acceptable.
In this study, we consider an assembly line operated under a base-stock policy. A product consists of two parts, and a finished product transfers to a warehouse in which demands are satisfied. Assume that demands arrive according to a Poisson process and processing times at each production line are exponentially distributed. Whenever a demand arrives, it is satisfied immediately from an inventory in the warehouse if available; otherwise, it is backlogged and satisfied later by the next product exiting from production lines. In either case, an arriving demand automatically triggers the production of a part at both production lines. These two parts will be assembled into a product that eventually transfers to the warehouse. We obtain a closed form formula of approximation for delay time or lead time distribution of a demand when a base- stock level is s. Moreover, it can be applied to the optimal base-stock level which minimizes the total inventory cost. Numerical examples are presented to show our optimal base-stock level's quality.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Lomax-NHPP 신뢰 성장 모형에 대한 비용 비교 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 무한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 대용량 소프트웨어가 수정과 변경하는 과정에서 결함의 발생을 거의 피할 수 없는 상황이 현실이다. 신뢰성 요구를 만족하고 총비용을 최소화하는 상황이 최적방출시간이다. 경우에 따라서는 왜도와 첨도 측면에서 효율적인 카파분포, 지수화지수분포 등 업데이트된 분포에 대한 방출 시기 문제를 비교 분석하는 연구도 가치 있는 일이라 판단된다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 최적방출시간과 경제적 개발 비용을 파악 하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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