This paper is concerned with cost analysis model in periodic maintenance policy. Generally periodic maintenance policy in which item is repaired periodic interval times. And in the article minimal repair is considered. Mimimal repair means that if a unit fails, unit is instantaneously restored to same hazard rate curve as before failure. In the paper periodic maintenance policy with minimal repair is as follows; Operating unit is periodically replaced in periodic maintenance time, if a failure occurs between minimal repair and periodic maintenance time, unit is replaced by a new item until tile periodic maintenance time comes. Also unit undergoes minimal repair at failures in minimal-repair-for-failure interval. Then total expected cost per unit time is calculated according to scale parameter of failure distribution. Maintenance cost factors are included operating, fixed, minimal repair, periodic maintenance and new item replacement cost. Numerical example is shown in which failure time of system has weibull distribution.
This paper presents the reliability estimation of door hinge for home appliances, which consists of bushing and shaft. The predominant failure mechanism of bushing made of polyoxymethylene(POM) is brittle fracture due to decrease of strength caused by voids existing, and that of shaft made of acrylonitrile-butadiene-styrene(ABS) is creep due to plastic deformation caused by excessive temperature and lowering of glass transition temperature by absorbed moisture. Since the brittle fracture of bushing is overstress failure mechanism, the load-strength interference model is used to estimate the failure rate of it along with failure analysis. By the way, the creep of shaft is wearout failure mechanism, and an accelerated life test is then planned and implemented to estimate its lifetime. Through the technical review about failure mechanism, temperature and humidity are selected as accelerating variables. Assuming Weibull lifetime distribution and Eyring model, the life-stress relationship and acceleration factor, $B_{10}$ life and its lower bound with $90\%$ confidence at worst case use condition are estimated by analyzing the accelerated life test data.
This paper presents the reliability estimation of door hinge for home appliances, which consists of bushing and shaft. The predominant failure mechanism of bushing made of polyoxymethylene(POM) is brittle fracture due to decrease of strength caused by voids existing, and that of shaft made of acrylonitrile-butadiene-styrene(ABS) is creep due to plastic deformation caused by excessive temperature and lowering of glass transition temperature by absorbed moisture. Since the brittle fracture of bushing is overstress failure mechanism, the load-strength interference model is used to estimate the failure rate of it along with failure analysis. By the way, the creep of shaft is wearout failure mechanism, and an accelerated life test is then planned and implemented to estimate its lifetime. Through the technical review about failure mechanism, temperature and humidity are selected as accelerating variables. Assuming Weibull lifetime distribution and Eyring model, the life-stress relationship and acceleration factor, B$_{10}$ life and its lower bound with 90% confidence at worst case use condition are estimated by analyzing the accelerated life test data.a.
Some systems such as missiles and ammunitions are used only one time in combat or emergency situation. Predicting correct storage reliability is very important for those systems which are inspected periodically. Many researches have been done for predicting the storage reliability using generally exponential or Weibull failure distribution. However, recent studies show the hazard functions follow various types of failure distributions. So in this paper, we proposed a generalized model that measures the storage reliability regardless of type of failure distributions. And this model reflects inspection error and failures that might be occurred during periodical check and within storage term as well.
In order to assess the reliability of the electronics control unit for vehicles, accelerated life test model and procedure are developed. By using this method, failure mechanism and life distribution are analyzed. The main results are as follows : i) the main failure mechanism is degradation failure that is, junction destruction of a semiconductor resin by high temperature. ii) the life distribution of the electronics control unit for vehicles is fitted well to Weibull life distribution and the accelerated life model of that is fitted well to Arrhenius model. iii) at the result of the life distribution, accelerated life test method is developed, and test time for life assessment will be shortened by 5,000 hours by this test method.
This paper investigates the feasibility of the Bayesian discrete time approximation method to estimate the parameters of Weibull distributions of failures for two non-identical components connected in series system. A Bayesian model based on the discrete time approximation method is formulated to infer the Weibull parameters of two non-identical components with the failure data of the virtual tests. The study of this paper comes to a conclusion that the method is feasible only for some special cases under the given constraints on the concerned parameters.
LEDs have rapidly replaced old light devices such as incandescent or fluorescent lamps, and have been widely applied in general lighting, signals, automobile, signs and others. Since LEDs are for both indoor and outdoor use, temperature and humidity inevitably affect its reliability. We explain the result of the degradation life test on LEDs, and guide to reliability analysis procedure. Analysis on reliability measures are performed by Weibull++6 program, and a common shape parameter of Weibull distribution on the LED is suggested. Also, we make a description of reliability analysis procedures for the degradation data using collected test data from degradation tests. Reliability analysis procedures are consisted of estimating degradation models and failure time, verifying of distribution and parameters of the distribution, and estimating of reliability measures. Finally, this paper suggests reliability analysis method for light characteristics on LEDs.
In general, most industrial products exhibit bath-tub shaped curve for their failure rate functions. This distributional life model can be obtained by the Piecewise Weibull distribution. The least squares, maximum likelihood, and mixed methods of estimating the parameters of the Piecewise Weibull distribution are compared. The comparison is made by using the empirical mean squared errors of (a) the parameter estimates and (b) the estimated change-points, to summarize the results of 1000 simulated samples of three sizes - each 100, 150 and 200. The results are that the mixed method estimation comes to be the best as the sample sizes increase.
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.
Chen Weiwei;Leon Ramon V.;Young Timothy M.;Guess Frank M.
International Journal of Reliability and Applications
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제7권1호
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pp.27-39
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2006
Many real world cases in material failure analysis do not follow perfectly the normal distribution. Forcing of the normality assumption may lead to inaccurate predictions and poor product quality. We examine the failure process of the internal bond (IB or tensile strength) of medium density fiberboard (MDF). We propose a forced censoring technique that closer fits the lower tails of strength distributions and better estimates extremely smaller percentiles, which may be valuable to continuous quality improvement initiatives. Further analyses are performed to build an accelerated common-shaped Weibull model for different product types using the $JMP^{(R)}$ Survival and Reliability platform. In this paper, a forced censoring technique is implemented for the first time as a software module, using $JMP^{(R)}$ Scripting Language (JSL) to expedite data processing, which is crucial for real-time manufacturing settings. Also, we use JSL to automate the task of fitting an accelerated Weibull model and testing model homogeneity in the shape parameter. Finally, a package script is written to readily provide field engineers customized reporting for model visualization, parameter estimation, and percentile forecasting. Our approach may be more accurate for product conformance evaluation, plus help reduce the cost of destructive testing and data management due to reduced frequency of testing. It may also be valuable for preventing field failure and improved product safety even when destructive testing is not reduced by yielding higher precision intervals at the same confidence level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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