Journal of the military operations research society of Korea
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v.30
no.2
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pp.96-107
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2004
This paper deals with $\ulcorner$Requirement Decision Model for Repair Parts supplied by the Government$\lrcorner$ which is to reduce Aircraft Contract Maintenance Cost. It aims to find solutions to the fundamental problems of the Aircraft Contract Maintenance System. Under the current Aircraft Contract Maintenance System, it is hard to forecast the exact demand of repair parts, so support rate of Repair Parts supplied by the Government is restricted under 50 percent. It is inevitable to purchase Repair Parts from the firm with much higher price than those of Government source. However, absence of fixed demand pattern makes it difficult to improve accuracy of demand forecast. As a solution to these problems, this model prevents a cost increase due to the unit price difference between Repair Parts supplied by the Government and Repair Parts purchased by the Firm. It also reflects demand characteristics of each repair part, and prevents continual stock increase by setting an upper limit on the amount of Repair Parts supplied by the Government. The effectiveness of this model is verified by empirical analysis using the latest raw data. By applying this model to real situation, we expect to reduce about 4 billion won every year.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.2
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pp.39-54
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2000
This research is carried out solving problem of reduction in the rate of operation for the k-1 tank in order to increase the availability, caused by the delay in supply of k-1 tank repair parts in field operations. In other words, the study aims to find the most suitable requirement estimate pattern for the main repair parts that are used for k-1 tank. This study intends to present the most suitable requirement estimate pattern for k-1 trank repair pats by comparing the results of repair parts consumption data in relation to their pattern created by the programs of the requirement estimate technique(moving average method) currently used in the Army and adaptive exponential smoothing model. The results of this study numerically proved that the adaptive exponential smoothing model is the most appropriate technique in estimating the requirement for k-1 tank repair parts.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.5
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pp.199-205
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2002
The scale of repair parts market reached 0.1 billion won. Above all, it is remarkable that the automotive insurance business world is paying f3r 40 ~5o% of the whole repair cost. The repair parts consist of a genuine parts, non-genuine parts, recycling used parts. It is the recent trend that recycled parts are more popular than the genuine parts f3r repairing crashed cars due to the cost. Performance of recycled continuous velocity(CV) joints and power steering(PS) gear box as replacement parts was tested and analysed in this study. To examine the durability of the recycled parts, the replaced CV joints and PS gear box after repair were tested and analysed periodically. The results were showed that basic performance of the recycled parts was normal. However the ball cage of CV joints was more frequently damaged than genuine parts. We concluded that a test standard and amendment of related laws for recycled parts is required to get a safe and durable parts.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.4
no.1
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pp.57-68
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1978
In forecasting the demand rate of repair parts for old tank types under the limited historical data, this reportan alyzes which techniques give the smallest forecasting error, also economic repair limits and the return for additional repair costs are formulated as a mathematical model
In this paper, the system is proposed and implemented to share the part number, the part name, and the vehicle type through the improvement sharing bulletin board for automobile repair and maintenance. And when photos of damage parts are uploaded to the system, the system analyzes it using a deep learning model to analyze whether it is damaged and automatically classify the type of damage. By providing repair and maintenance quotes for a significant part, the system provides economically repaired by providing comparative adjustment information on repair costs to drivers who are particularly concerned about the market prices of parts and maintenance services. Through the existing bulletin board, you can exchange and share information about parts by sharing various information on repair and maintenance. This paper provides in detail the average market price per type of damage during automobile repair and maintenance, helping drivers who do not know the details of parts and maintenance services to receive reasonable quotes by providing price information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.234-241
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2021
By recognizing the importance of demand forecasting, the military is conducting many studies to improve the prediction accuracy for repair parts. Demand forecasting for repair parts is becoming a very important factor in budgeting and equipment availability. On the other hand, the demand for intermittent repair parts that have not constant sizes and intervals with the time series model currently used in the military is difficult to predict. This paper proposes a method to improve the prediction accuracy for intermittent repair parts of the Patriot. The authors collected intermittent repair parts data by classifying the demand types of 701 repair parts from 2013 to 2019. The temperature and operating time identified as external factors that can affect the failure were selected as input variables. The prediction accuracy was measured using both time series models and data mining models. As a result, the prediction accuracy of the data mining models was higher than that of the time series models, and the multilayer perceptron model showed the best performance.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.26
no.4
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pp.101-109
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2018
In order to predict the future needs of the aircraft repair parts, each military group develops and applies various techniques to their characteristics. However, the aircraft and the equipped weapon systems are becoming increasingly advanced, and there is a problem in improving the hit rate by applying the existing demand prediction technique due to the change of the aircraft condition according to the long term operation of the aircraft. In this study, we propose a new prediction model based on the conventional time-series analysis technique to improve the prediction accuracy of aircraft repair parts by using machine learning model. And we show the most effective predictive method by demonstrating the change of hit rate based on actual data.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.4
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pp.192-198
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2002
There are genuine parts, non-genuine parts and recycled parts which can be replaced for the repair of damaged parts of crashed cars. It is the recent trend in korea that recycled C. V joints are more popular than the genuine parts fur repairing crashed cars due to the cost. Performance of recycled C. V. joints as replacement parts was tested and analysed in this study. To examine the durability of the recycled parts, the replaced C. V joints after repair were tested and analysed periodically. The results were showed that basic performance of the recycled parts was normal. However ball cage was more frequently damaged than genuine parts. We concluded that a standard test for recycled parts is required to get a safe and durable parts.
Aircraft engine parts repair is a field belonging to the lowest level in the hierarchy of the aircraft industry, and it is marginalized in terms of research, compared to aircraft manufacturing or maintenance that belong to the upper level. On the other hand, in 2019, Korean Air's Powerplant Maintenance Center paid USD $130 million to foreign countries for engine parts repair, making it an industry with great need for localization. To achieve the goal of localizing engine parts repair, a certification system is needed that can perform independent repairs based on the development of repair technology, aligning contractual relationships with engine manufacturers, and free from dependence on engine manufacturers or foreign repair companies. The purpose of this study is to provide a basis for subsequent research to secure an actual certification system by suggesting the need for securing such a certification system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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