Fuzzy set‐valued and grey filtering statistical inferences on a system operating data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Intends to address a fundamental problem in maintenance engineering: how should the shutdown of a production system be scheduled? In this regard, intends to investigate a way to predict the next system failure time based on the system historical performances. Design/methodology/approach GM(1,1) model from the grey system theory and the fuzzy set statistics methodologies are used. Findings It was found out that the system next unexpected failure time can be predicted by grey system theory model as well as fuzzy set statistics methodology. Particularly, the grey modelling is more direct and less complicated in mathematical treatments. Research implications Many maintenance models have developed but most of them are seeking optimality from the viewpoint of probabilistic theory. A new filtering theory based on grey system theory is introduced so that any actual system functioning (failure) time can be effectively partitioned into system characteristic functioning times and repair improvement (damage) times. Practical implications In today's highly competitive business world, the effectively address the production system's next failure time can guarantee the quality of the product and safely secure the delivery of product in schedule under contract. The grey filters have effectively addressed the next system failure time which is a function of chronological time of the production system, the system behaviour of near future is clearly shown so that management could utilize this state information for production and maintenance planning. Originality/value Provides a viewpoint on system failure‐repair predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».