Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2000.11a
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pp.387-395
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2000
Circular consecutive-k-out-of-n:F system when the failure of component is dependent is studied. We assume that the failure of a component in the system increase the failure rate of the survivor which is working just before the failed component. In this case, a mean time to failure (MTTF), a average failure number of the system, and the expected cost per unit time are obtained. Then the minimum number of consecutive failed components to cause system failure to minimize the expected cost per unit time is determined as searching paths to system failure. And various numerical examples are studied.
The FMEA is a widely used technique to pre-evaluate and avoid risks due to potential failures for developing an improved design. The conventional FMEA does not consider the possible time gap between occurrence and detection of failure cause. When a failure cause is detected and corrected before the failure itself occurs, there will be no other effect except the correction cost. But, if its cause is detected after the failure actually occurs, its effects will become more severe depending on the duration of the uncorrected failure. Taking this situation into account, a risk metric is developed as an alternative to the RPN of the conventional FMEA. The severity of a failure effect is first modeled as linear and quadratic severity functions of undetected failure time duration. Assuming exponential probability distribution for occurrence and detection time of failures and causes, the expected severity is derived for each failure cause. A new risk metric REM is defined as the product of a failure cause occurrence rate and the expected severity of its corresponding failure. A numerical example and some discussions are provided for illustration.
This article is concerned with cost analysis model in periodic maintenance policy. The repair policy is differently applied according as unit importance during an item being used and unit restoration during an item being failed. So in this paper the repair policy with minimal repair is considered as follow : as the occurrence of failure between minimal repair and periodic interval time, unit is replaced by a spare unit until the periodic maintenance time arrived. Then total expected cost per unit time is calculated according to scale parameter of failure distribution in a view of customer's. The total expected costs are included repair and usage cost : operating, fixed, minimal repair, periodic maintenance and spare unit cost. Numerical example is shown in which failure time of item has Erlang distribution.
The choice if constants that define a life testing procedure is considered in terms of the test termination time (censoring time) and the number of items to be tested subject to a given range of variance of the expected life time, where the failure time of life testing is exponentially distributed.
This paper deals with cost analysis model in periodic maintenance policy. The repair policy with minimal repair is considered as follow : as the occurrence of failure between minimal repair and periodic interval time, unit is replaced by a new unit before the periodic maintenance time comes. Then total expected cost per unit time is calculated according to time delta t in a view of customer's. The total expected costs are included repair and usage cost : operating, fixed, minimal repair, periodic maintenance and new unit expected cost. Numerical example is shown in which failure time of item has Normal distribution.
Jang, Hyeon Ae;Lee, Min Koo;Hong, Sung Hoon;Kwon, Hyuck Moo
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.44
no.2
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pp.373-388
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2016
Purpose: This paper suggests a hierarchical time delay model to evaluate failure risks in FMEA(failure modes and effects analysis). In place of the conventional RPN(risk priority number), a more reasonable and objective risk metric is proposed under hierarchical failure cause structure considering time delay between a failure mode and its causes. Methods: The structure of failure modes and their corresponding causes are analyzed together with the time gaps between occurrences of causes and failures. Assuming the severity of a failure depends on the length of the delayed time for corrective action, a severity model is developed. Using the expected severity, a risk priority metric is defined. Results: For linear and quadratic types of severity, nice forms of expected severity are derived and a meaningful metric for risk evaluation is defined. Conclusion: The suggested REM(risk evaluation metric) provides a more reasonable and objective risk measure than the conventional RPN for FMEA.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.25
no.2
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pp.144-157
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1999
In this paper, we consider a new preventive replacement policy for the system which deteriorates while it is in operation with an increasing failure rate. The system is subject to two types of failure. A type 1 failure is repairable while a type 2 failure is not repairable. In the new policy, a system is replaced at the age of $t_p$ or at the instant the$\textsc{k}^{th}$ type 1 failure occurs, whichever comes first. However, if a type 2 failure occurs before a preventive replacement is performed, a failure replacement should be made. We assume that a type 1 failure can be rectified with a minimal repair. We also assume that a replacement takes a non-negligible amount of time while a minimal repair takes a negligible amount of time. Under a cost structure which includes a preventive replacement cost, a failure replacement cost and a minimal repair cost, we develop a model to find the optimal ($\textsc{k},t_p$) policy which minimizes the expected cost per unit time in the long run while satisfying a system availability constraint.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.263-271
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1997
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.
This paper studies an economic manufacturing quantity (EMQ) model with two types of failures and planned preventive maintenance of the production facility. One is a type I (major) failure which should be corrected by a failure maintenance and the other is a type H (minor) failure which can be minimally repaired without interrupting the production run. The objective is to determine the lot size and preventive replacement policy minimizing the long-run expected cost per unit time. We consider a control policy with a constant production lot size and preventive maintenance after completing n production runs. It is assumed that both preventive and failure maintenance times are random and the demand arriving during a stock-out period is lost. An expression for the expected cost per unit time is obtained in the general case. A special case is discussed and numerical results are provided.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1195-1202
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2012
In this paper, we determine the expected total cost from the user's perspective for the replacement model with the extended warranty when minimal repair cost is a function of failure time. To do so, we define the extended warranty and assume the replacement model following the expiration of extended warranty from the user's perspective. Especially, we propose the criterion to buy the extended warranty and the numerical examples are presented to illustrate the purpose when the failure time of the system has a Weibull distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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