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 Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.26
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pp.173-179
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1992
This paper is concerned with preventive maintenance model for the items whose failures are dependent on their wear level. The previous maintenance models have used time as their decision variable, but it is not appropriate for the case which have wear dependent processes for their failures. In this paper, we consider an operating item which is under periodic review and which is subject to degradation. The scheduled maintenance (overhaul ) is based on the level of item degradation rather time. A functional equation for the total expected cost over an infinite horizon period is formulated and solved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.869-874
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2019
Performing preventive maintenance on a system reduces unexpected downtime caused by system aging and increases its availability. In general, preventive maintenance can be largely divided into two broad categories: time-based maintenance policy and condition-based maintenance policy. In the time-based maintenance policy the preventive maintenance is triggered at scheduled time epochs with fixed time intervals, while in the condition-based maintenance policy the preventive maintenance is performed when system state is checked to satisfy a specific condition. Condition-based maintenance has some benefits in improving maintenance efficiency, compared to time-based one. This paper presents a stochastic model for analyzing a system with condition-based preventive maintenance, where the preventive maintenance is performed after a random time since the system aging occurs, and provides an analytical solution for the steady-state availability and the corresponding profit.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.3
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pp.651-656
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2006
Wu and Clements-Croome (2005) investigate the optimization problem of PM policies for situations where the quality of PM is a random variable with a certain probability distribution. However, they assume that the cost of preventive maintenance is constant, not depending on the quality of PM. Thus, this paper considers a periodic PM model when PM cost depends on the quality of PM activity. The optimal PM policy are presented for the extended PM model and the numerical examples are presented for illustrative purpose.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.1
no.1
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pp.93-98
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1975
This paper presents a generalized model for determining minimum cost preventive maintenance schedules where accurate failure data are not available except the "average"(mean) and the "typical" value(mode) of the component lifetime.
This paper considers the preventive maintenance scheduling problem of the cluster tool which is one of the most important manufacturing equipments in the next-generation semiconductor production environment. We define a random process that expresses the successive amount of chemicals accumulating inside the tool. Based on the renewal theory, we find the expected value and probability distribution of the time that the amount of accumulated chemicals exceeds a predetermined level. For a given probability that the accumulated chemicals exceeds the predetermined level we present a method to obtain the number of chamber operations to perform the preventive maintenance of that chamber. In addition, a method to get the preventive maintenance schedule for the whole cluster tool is presented. A numerical example is provided to illustrate our method.
An important problem in reliability analysis for repairable systems is to model the maintenance effect. The most of researches have assumed two extreme cases; one is perfect maintenance and the other is minimal maintenance. However, there are many cases in real situations that the maintenance effect are between both of two extreme cases. This article deals with the problem determining the imperfect preventive maintenance intervals for the doors in Metro EMU
This paper presents a model for designing cellular manufacturing systems (CMS) by integrating system cost, machine reliability, and preventive maintenance (PM) planning. In a CMS, a part is processed using alternative process routes, each consisting of a sequence of visits to machines. Thus, a level of 'system reliability' is associated with the machines along the process route assigned to a part type. Assuming machine reliabilities to follow the Weibull distribution, the model assigns the machines to cells, and selects, for each part type, a process route which maximizes the overall system reliability and minimizes the total costs of manufacturing operations, machine underutilization, and inter-cell material handling. The model also incorporates a reliability based PM plan and an algorithm to implement the plan. The algorithm determines effective PM intervals for the CMS machines based on a group maintenance policy and thus minimizes the maintenance costs subject to acceptable machine reliability thresholds. The model is a large mixed integer linear program, and is solved using LINGO. The results point out that integrating PM in the CMS design improves the overall system reliability markedly, and reduces the total costs significantly.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.6
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pp.1-9
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2016
The paper aims at evaluating effects of preventive maintenance on life cycle cost(LCC) reduction of bridges. The preventive maintenance activities capable to delay bridge deteriorations can reduce overall maintenance costs and extend service life of a bridge by regularly providing maintenance activities and avoiding larger maintenance(repairs or rehabilitations) costs. Couple of prediction models were proposed in order to calculate LCC of a typical bridge: a health score model and repair rehabilitation cost model. In addition, the maintenance activities such as wash and painting were also suggested in order to consider effects of preventive maintenance in the analysis based on literature reviews. According to analysis results, new maintenance strategy(reactive maintenance + preventive maintenance) can save \0.5 billion per bridge for future life-cycle costs over 100 year analysis or \184 billion for entire HBMS(Highway Bridge Management System) inventory over 20 years. Small investments for preventive maintenance in improved bridge management can have a very significant return when considering the large bridge inventory.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.1
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pp.66-74
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2002
Warranty cost analysis for one-dimensional warranties assumes that the usage intensity (or rate) is the same for all buyers. In real life the usage intensity varies across the population of buyers. Also for products sold with warranty, preventive maintenance actions by manufacturers and buyers have a significant impact on the total costs for both parties. In this paper we deals with models to study the expected warranty cost for products with free repairable warranty with varying usage intensity and three types of preventive maintenance. We also review the literature which links warranty and maintenance and develops a framework to define new topics for research in the future and examines a new model formulation. It then develops a new model and carries out its analysis.
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