More than 1 million automobile insurance repairs occur per year globally, and the related repair costs add up to astronomical amounts. Insurance companies and repair shops are spending a great deal of money on manpower every year to claim reasonable insurance repair costs. For this reason, promptly predicting insurance claims for vehicles in accidents can help reduce social costs related to auto insurance. Several recent studies have been conducted in auto insurance repair prediction using variables such as photos of vehicle damage. We propose a new model that reflects auto insurance repair characteristics to predict auto insurance repair claims through an association rule method that combines gradient descent and location information. This method searches for the appropriate number of rules by applying the gradient descent method to results generated by association rules and eventually extracting main rules with a distance filter that reflects automobile part location information to find items suitable for insurance repair claims. According to our results, predictive performance could be improved by applying the rule set extracted by the proposed method. Therefore, a model combining the gradient descent method and a location-based association rule method is suitable for predicting auto insurance repair claims.
Potentially lethal damage repair (PLDR) in HFL-I was investigated by delayed plating experiments. The surviving fraction data were fitted to the linear Quadratic equation ($LogSn=-n{\gamma}({\alpha}d+{\beta}d^2$) where ${\gamma}=1$ for immediate plating). And a repair factor ${\gamma}$ was developed to compare survival for immediate and delayed plating. When we only took into account the repair factor of PLDR ${\gamma}$ which was derived from the delay assay, the cell survival response th fractionated carbon ion irradiation was not fully matched. This gap suggested that consideration of another repair process is necessary. So this suggests that the various repair process plays an important role in the fractionated irradiations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.16
no.27
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pp.21-25
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1993
This article is concerned with cost analysis in stepdown warranty policy. The repair of item is divided into two policies. First, perfect repair can be considered that the failurerate is the same as new item. Second, minimal repair is shown that the failurerate is the same as just before the item failure In this paper, the minimal repair model is introduced. And it is assumed that manufacturers repair the item failure within the warranty periodn. But warranty period is not renewed at all. At this point the warranty cost is analyzed in manufacturer's and customer's point of view.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.2
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pp.39-54
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2000
This research is carried out solving problem of reduction in the rate of operation for the k-1 tank in order to increase the availability, caused by the delay in supply of k-1 tank repair parts in field operations. In other words, the study aims to find the most suitable requirement estimate pattern for the main repair parts that are used for k-1 tank. This study intends to present the most suitable requirement estimate pattern for k-1 trank repair pats by comparing the results of repair parts consumption data in relation to their pattern created by the programs of the requirement estimate technique(moving average method) currently used in the Army and adaptive exponential smoothing model. The results of this study numerically proved that the adaptive exponential smoothing model is the most appropriate technique in estimating the requirement for k-1 tank repair parts.
Microsurgical peripheral nerve repair is a technical and challenging procedure that requires thorough training prior to a real-life operating theater scenario. While the gold standard in training remains training on biological living peripheral nerve specimen, various inanimate models of nerve repair simulation have been described in the past years. The textile elastic band (TEB) obtained from a surgical mask was either covered with a fine silicone sheath or was left bare and was used afterward for end-to-end coaptation. The average diameter of the TEB was 2 mm, similar with the nerves in the distal hand and can be easily crafted out of accessiblematerials such as a surgicalmask and silicone sealant. The silicone that covers the TEB offers more fidelity to the simulation for microsurgical nerve coaptation. The TEB model offers an affordable, available, and easy-to-craft alternative to the existing models for peripheral nerve repair simulation and serves as a good initiation tool before moving on to biological specimens.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.3
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pp.364-372
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2007
The cost modeling of the LCD manufacturing system with the repair and the rework process is hard to achieve because of it's complex manufacturing process. The technical cost modeling divides each process separately and hierarchically, so it is very useful to calculate the total manufacturing cost of the complex manufacturing system. We applied the method to the complex LCD manufacturing system to obtain more accurate cost model. Yields are the most important control parameters in manufacturing. In this paper, we propose a yield based cost model for the LCD manufacturing system and reveal the relationship between manufacturing yield and cost. Through the model, we can estimate the manufacturing cost on the basis of yields that are control indicators of manufacturing. Some simulations are performed to observe the effects of the yield to the cost, and the results are coincide with the real situation. With the proposed model, we expect to develop some optimization problems for enlarging productivity in the LCD industry.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.4
no.1
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pp.57-68
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1978
In forecasting the demand rate of repair parts for old tank types under the limited historical data, this reportan alyzes which techniques give the smallest forecasting error, also economic repair limits and the return for additional repair costs are formulated as a mathematical model
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.3
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pp.711-717
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2001
Two imperfect repair models for system are considered, one introduced by Brown and Proschan(1983) and the other by Lee and Seoh(1999). We, in this paper, after assigning repair costs to the system, optimize both repair models, when the underlying life distributions of the system are exponential, uniform and Weibull.
Kim, Y.P.;Baek, J.H.;Kim, W.S.;Bang, I.W.;Oh, K.H.
International Journal of Korean Welding Society
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v.1
no.2
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pp.30-35
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2001
Nowadays, repair welding on in-service natural gas pipeline is a matter of primary concern of gas company. The main purpose of this study is to investigate the effects of welding conditions on the allowable heat input for crack-free welds and welds without burn-through onto in-service natural gas pipeline. First of all, single pass weld bead on plates of the various thickness was deposited to evaluate the penetration of weld metal, the depth of heat affected zone and the hardness of repair weld under various welding conditions. Also, finite element analysis has been conducted to validate experimental results of bead-on plate welds and to develop appropriate model for repair welding. The welding experiments of bead-on-plate weld confirmed the influence of plate thickness, heat input and welding process on safety. And, the finite element model was demonstrated by comparing experimental results. The agreement between the computed and measured values was shown to be generally good. Therefore, It is possible to predict the safety of repair welding under various welding conditions with experimental results and finite element analysis model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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