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.
In this paper, we consider a periodic preventive maintenance(PM) policy in which each PM reduces the hazard rate but remains the pattern of hazard rate unchanged. And the system undergoes only minimal repairs at failures between PM's. The expected cost rate per unit time is obtained. The optimal number N of PM and the optimal period x, which minimize the expected cost rate per unit time are discussed. Explicit solutions for the optimal periodic PM are given for the Weibull distribution case.
The maintenance cost in K Steelworks has been continuously increased in proportion to the production cost. However, there seems to be a possibility of reducing cost through the optimization of maintenance actions. The failure types of the equipment in steelworks ate various with different failure cost. Thus the failure rate and cost of each type of failures should be considered simultaneously when the optimum maintenance period is to be determined. It is considered that the equipment undergoes periodic replacement and a specified number of incomplete preventive maintenance actions are performed during a replacement period. Assuming that the time to failure follows a Weibull distribution, the parameters of the failure rate are estimated using the maximum likelihood estimation. The optimal replacement period is determined to minimize the average cost per unit time. As the result of analysis it is suggested that the existing maintenance period for a hot-rolling equipment can be extended significantly.
Management of infrastructure stock is essential in sustainability of society, and its analysis and optimization are studied in the light of control system modeling in this paper. At the first part of the paper, cost of stock management is analyzed based on macroscopic statistics on infrastructure stock and economical growth. Stock management burden relative to economy is observed to become larger at low economic growth periods in developed economies. Then, control system modeling of stock management is introduced and by augmenting maintenance actions as control input, dynamic behavior of stock is simulated and compared with existing time history statistics. Assuming steady state conditions, applicability of the model to cross sectional data is also demonstrated. The proposed model is enhanced so that both preventive and corrective maintenance can be included as system inputs, i.e., feedforward and feedback control inputs. Optimal management strategy to achieve specified deteriorated stock level with minimal cost, expressed in terms of preventive and corrective maintenance actions, is derived based on estimated parameter values for corrosion of steel bridges. Relative cost effectiveness of preventive maintenance is shown when target deteriorated stock level is lower.
Products which are sold with warranty, preventive maintenance actions by manufacturers and/or buyers have an impact on the total costs for both parties. In this paper, we develop the models to study the expected warranty cost for products with free repairable warranty with three types of discrete preventive maintenance. We deal with by utilizing the concept that preventive maintenance reduces the virtual age of the system. We assume that the maintenance planning horizon can be segmented into k discrete and equally sized periods. In such a scenario, numerical examples are presented.
Purpose: The purpose of this study is to propose a method to calculate the optimal preventive maintenance cycle of radar used in the aviation weapon system of ROKAF. Methods: A hybrid model is used to estimate the optimal preventive maintenance cycle in a system that can perform condition based predictive maintenance (CBPM) through continuous diagnosis. The failure data of the radars operating in the military were used to calculate the reliability. Results: According to the research results, the reliability threshold of the radar began to decrease after 5 flights, and decreased rapidly after 12 flights. Since the second check, costs have continued to decline. Conclusion: A method is proposed to determine the cycle of optimal preventive maintenance of radar within operational budget through modeling results between reliability limit and cost for radar. The results can be used to determine the optimal preventive maintenance cycle and frequency of various avionics equipment.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.2
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pp.108-116
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2010
The maintenance of a deteriorating system is often imperfect. Previous studies have shown that the imperfect preventive maintenance (PM) can reduce the wear out and aging effects of deteriorating systems to a certain level between the conditions of as good as new and as bad as old. In this paper, we employ the concept of the improvement factor in investigating two optimal PM policies; failure limit policy and periodic PM policy. We redefine the improvement factor model as a function of the cost of PM, using this concept, we derive the conditions of optimal PM policies and formulate expressions to compute the expected cost rate. Based on this information, the determination of the maintenance policies which minimize the cost rate is examined. Numerical examples for the Weibull distribution case are also given.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.3
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pp.41-52
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2020
This paper investigates the stress-reducing preventive maintenance model through numerical experiments. The preventive maintenance model is used to analyze the relationship between related conditions and variables to gain insight into the efficient operation of the system when performing preventive maintenance in real-world situations. Various preventive maintenance models have been developed over the past decades and their complexity has increased in recent years. Increasing complexity is essential to reflect reality, but recent models can only be interpreted through numerical experiments. The stress-reducing preventive maintenance is a newly introduced preventive maintenance concept and can only be interpreted numerically due to its complexity, and has received little attention because the concept is unfamiliar. Therefore, for information purposes, this paper investigates the characteristics of the stress-reducing preventive maintenance and the relationship between parameters and variables through numerical experiments. In particular, this paper is focusing on the economic feasibility of stress-reducing preventive maintenance by observing changes in the optimal preventive maintenance period in response to changes in environmental stress and the improvement factor. As a result, when either the environmental stress or the improve effect of stress-reducing preventive maintenance is low, it is not necessary to carry out the stress-reducing preventive maintenance at excessive cost. In addition, it was found that the age reduction model is more economical than the failure rate reduction model.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.145-152
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2019
All machines deteriorate in performance over time. The phenomenon that causes such performance degradation is called deterioration. Due to the deterioration, the process mean of the machine shifts, process variance increases due to the expansion of separate interval, and the failure rate of the machine increases. The maintenance model is a matter of determining the timing of preventive maintenance that minimizes the total cost per wear between the relation to the increasing production cost and the decreasing maintenance cost. The essential requirement of this model is that the preventive maintenance cost is less than the failure maintenance cost. In the process mean shift model, determining the resetting timing due to increasing production costs is the same as the maintenance model. In determining the timing of machine adjustments, there are two differences between the models. First, the process mean shift model excludes failure from the model. This model is limited to the period during the operation of the machine. Second, in the maintenance model, the production cost is set as a general function of the operating time. But in the process mean shift model, the production cost is set as a probability functions associated with the product. In the production system, the maintenance cost of the equipment and the production cost due to the non-confirming items and the quality loss cost are always occurring simultaneously. So it is reasonable that the failure and process mean shift should be dealt with at the same time in determining the maintenance time. This study proposes a model that integrates both of them. In order to reflect the actual production system more accurately, this integrated model includes the items of process variance function and the loss function according to wear level.
Kim, Jae-Hoon;Jun, Hyun-Kyu;Park, Jun-Seo;Jeong, Hyun-Yong
Journal of the Korean Society for Railway
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v.12
no.1
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pp.88-94
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2009
Life cycle costing is one of the most effective approaches for the cost analysis of long-life products such as the railroad vehicle. Life cycle costing includes the cost of concept design, development, manufacture, operation, maintenance and disposal. Especially, life cycle costing in the railroad industry has been focused on the maintenance cost. In this paper, the standard, guide and maintenance information of railroad vehicle were investigated, and the unique corrective and preventive maintenance templates of railroad vehicle were proposed. Maintenance cost of an auxiliary power supply system of EMU was predicted by using the proposed templates. The results show that the preventive maintenance, PM, cost is much higher compare to corrective maintenance, CM, cost because of daily and monthly maintenance tasks which require lots of labor work. It is expected that these templates can help railroad operators make maintenance strategies with consideration of the cost parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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