PURPOSES : Pavement Management System contains the data that describe the condition of the road. Under limited budget, the data can be utilized for efficient plans. The objective of this research is to develop a mixed integer program model that maximizes remaining durable years (or Lane-Kilometer-Years) in road maintenance planning. METHODS : An optimization model based on a mixed integer program is developed. The model selects a cluster of sectors that are adjacent to each other according to the road condition. The model also considers constraints required by the Seoul Metropolitan Facilities Management Corporation. They select two lanes at most not to block the traffic and limit the number of sectors for one-time construction to finish the work in given time. We incorporate variable cost constraints. As the model selects more sectors, the unit cost of the construction becomes smaller. The optimal choice of the number of sectors is implemented using piecewise linear constraints. RESULTS : Data (SPI) collected from Pavement Management System managed by Seoul Metropolitan City are fed into the model. Based on the data and the model, the optimal maintenance plans are established. Some of the optimal plans cannot be generated directly in existing heuristic approach or by human intuition. CONCLUSIONS:The mathematical model using actual data generates the optimal maintenance plans.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2000.11a
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pp.335-342
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2000
Preventive maintenance(PM) is an action taken on a repairable system while it is still operating, which needs to be carried out in order to keep the system at the desired level of successful operation. The PM improves the reliability of the system by predicting the possible failures and thereby preventing such failures from its occurrence. In this paper, we develop the optimal preventive maintenance policies based on the aperiodic PM model. We investigate an aperiodic preventive maintenance policy and propose several optimal PM policies which minimize the expected cost over an infinite time span. Park, Jung and Yum(2000) determine the optimal period and the optimal number of PMs based on Canfield's(1986) periodic model. Our techniques to derive the optimal preventive maintenance policies based on our aperiodic PM model is similar to those in Park, Jung and Yum(2000), which can be considered as the special case of our results.
Maintenance plays an important role in keeping product availability, reliability and quality at an appropriate level. In this paper, two-types of maintenance policies are studied following the expiration of two-dimensional (2D) free replacement warranty. Both the fixed-maintenance-period policy and the variable-maintenance-period policy are based on a specified region of the warranty defined in terms of age and usage where all failures are minimally repaired. An accelerating failure time (AFT) model is used to allow for the effect of usage rate on product degradation. The maintenance model that arises following the expiration of 2D warranty is discussed. The expected cost rates per unit time from the user's point of view are formulated and the optimal maintenance policies are determined to minimize the expected cost rate to the user. Finally numerical examples are given to illustrate the optimal maintenance polices.
Purpose: This paper proposes the non-periodic preventive maintenance policy based on the level of cumulative hazard intensity. We aim to construct a cost-effectiveness on the proposed model with relaxing the constraint on reliability. Methods: We use the level of cumulative hazard intensity as a condition variable, instead of reliability. Such a level of cumulative hazard intensity can derive the reliability which decreases as the frequency of preventive maintenance action increases. We also model the imperfect preventive maintenance action using the proportional age setback model. Conclusion: We provide a numerical example to illustrate the proposed model. We also analyze how the parameters of our model affect the optimal preventive maintenance policy. The results show that as long as high reliability is guaranteed, the inefficient preventive maintenance action is performed reducing the system operation time. Moreover, the optimal value of the proposed model is sensitive to changes in preventive maintenance cost and replacement cost.
Rolling stock maintenance, which focuses on preventive maintenance, is typically implemented considering the potential harm that may be inflicted to passengers in the event of failure. The cost of preventive maintenance throughout the life cycle of a rolling stock is 60%-75% of the initial purchase cost. Therefore, ensuring stability and reducing maintenance costs are essential in terms of economy. In particular, private railroad operators must reduce government support budget by effectively utilizing railroad resources and reducing maintenance costs. Accordingly, this study analyzes the reliability characteristics of components using field data. Moreover, it resolves the problem of determining an economical replacement interval considering the timing of scrapping railroad vehicles. The procedure for determining the optimal replacement interval involves five steps. According to the decision model, the optimal replacement interval for the onboard signal device components of the "A" line train is calculated using field data, such as failure data, preventive maintenance cost, and failure maintenance cost. The field data analysis indicates that the mileage meter is 9 years, which is less than the designed durability of 15 years. Furthermore, a life cycle in which the phase signal has few failures is found to be the same as the actual durability of 15 years.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.25
no.5
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pp.530-538
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2022
Recently, the R&D of weapon systems has been strengthened in terms of economic cost management throughout the entire life cycle from performance. This study proposes the method for setting the optimal maintenance concept based on RAM-C in weapon system acquisition stage by calculating the operation & maintenance cost as well as reliability, availability, and maintainability. First, we design a simulation model for analysis of weapon system logistic supportability. In addition, information such as weapon system Part Breakdown Structure, operation & maintenance system, cost, and etc for simulation analysis, is applied. Based on the obtained simulation results, the optimal plan is selected among alternatives designed with various maintenance concepts through normalization and weight setting. It is expected to be of technical help in the application of RAM-C in the weapon system acquisition stage.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.18-30
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2022
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.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.11
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pp.1511-1519
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2013
This paper proposes the allocation method for capacitor-reactor banks in a distribution system with dispersed generators to reduce the installation costs, the maintenance costs and minimize the loss of electrical energy. The expected lifetime and maintenance period of devices with moving parts depends on the total number of operations, which affects the replacement and maintenance period for aging equipment under a limited budget. In this paper, the expected device lifetimes and the maintenance period are included in the formulation, and the optimal operation status of the devices is determined using a genetic algorithm. The optimal numbers and locations for capacitor-reactor banks are determined based on the optimal operation status. Simulation results in a 69-bus distribution system with the dispersed generator show that the proposed technique performs better than conventional methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.24-31
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2018
As a system complexity increases and technology innovation progresses rapidly, leasing the equipment is considered as an important issue in many engineering areas. In practice, many engineering fields lease the equipment because it is an economical way to lease the equipment rather than to own the equipment. In addition, as the maintenance actions for the equipment are costly and need a specialist, the lessor is responsible for the maintenance actions in most leased contract. Hence, the lessor should establish the optimal maintenance strategy to minimize the maintenance cost. This paper proposes two periodic preventive maintenance policies for the leased equipment. The preventive maintenance action of policy 1 is performed with a periodic interval, in which their intervals are the same until the end of lease period. The other policy is to determine the periodic preventive maintenance interval minimizing total maintenance cost during the lease period. In addition, this paper presents two decision-making models to determine the preventive maintenance strategy for leased equipment based on the lessor's preference between the maintenance cost and the reliability at the end of lease period. The structural properties of the proposed decision-making model are investigated and algorithms to search the optimal maintenance policy that are satisfied by the lessor are provided. A numerical example is provided to illustrate the proposed model. The results show that a maintenance policy minimizing the maintenance cost is selected as a reasonable decision as the lease term becomes shorter. Moreover, the frequent preventive maintenance actions are performed when the minimal repair cost is higher than the preventive maintenance cost, resulting in higher maintenance cost.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.3
no.1
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pp.26-37
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2000
This research paper deals with the problem of determining the optimal life time in terms of economical sense for a self-propelled artillery. Equivalent Annual Cost Method(EACM) is used to evaluate the optimal life time, based on the acquisition cost, and the operation and maintenance cost. It is assumed that the operation and maintenance cost includes the costs for spare parts, petroleum and ammunition for training. From the result of this study, the optimal life time for a self-propelled artillery is between 13.9 years and 16.1 years with 95% confidence interval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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