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Enregistrement W1560517505 · doi:10.1108/02656711211224875

Product support improvement by considering system operating environment

2012· article· en· W1560517505 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Quality & Reliability Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpare partMaintainabilityReliability engineeringProduct (mathematics)Reliability (semiconductor)Computer scienceEngineeringManufacturing engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The ongoing availability of existing industrial systems/machines depends to a great extent on the form and level of product support. Product support, or the after sale service of a product, is important because it assures the expected function of the product in its operational phase. Product support is affected by a number of factors, including system reliability and maintainability characteristics and the operating environment. The purpose of this paper is to analyze the influence of time independent external factors of industrial systems on product support requirements and spare parts need. Design/methodology/approach This paper, after discussing the factors influencing product support, describes a method to estimate spare part requirements based on estimation of the actual reliability of a product under the influence of the product‐operating environment using a proportional hazard model. A spare parts estimation software, Spare Management Software (SMS), is used to check the results. Then a case study addresses the management of the spare parts inventory based on the geographical location and required performance of the product. Findings The lack of good support and critical spare parts can cause the untimely stoppage of a machine/system. The forecasting of product support and spare parts requirements based on the reliability and maintainability characteristics of systems/components, along with influencing environmental factors, is one of the most effective strategies for preventing unplanned stoppages. The operating environment of a system/machine has a considerable influence on the performance of the system and its technical characteristics, such as its reliability, maintainability, and, consequently, availability. Therefore, the system operating environment should be considered when the required support and spare parts estimation is under review. Research limitations/implications In this research, the focus is on the estimation of the number of spare parts required. Only non‐repairable components/parts in repairable systems are studied. In other words, the paper considers one‐component systems or a single component within a larger system. The operation and maintenance phases are dealt with in the study, along with the external operating environment and time independent influencing factors. Practical implications The introduced method for spare parts estimation will enable management to improve system availability and production line efficiency while minimizing total production costs. Consequently, the plant life cycle cost will be minimized by releasing the tied‐up costs incurred when stocking extra parts for a long time. Originality/value The paper provides a new outlook on product support and spare parts forecasting by taking the actual system operating environment into consideration. It helps managers and engineers to be realistic and act pragmatically while running and analyzing technical/industrial systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle