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Enregistrement W2040350164 · doi:10.1109/rams.2013.6517618

Selective preventive maintenance scheduling under imperfect repair

2013· article· en· W2040350164 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPreventive maintenanceTime horizonOptimal maintenanceScheduleReliability engineeringScheduling (production processes)Maintenance engineeringComputer sciencePlanned maintenanceReliability (semiconductor)Interval (graph theory)ImperfectMaintenance actionsCost reductionPredictive maintenanceOperations researchMathematical optimizationEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for a system is sometimes available only for a finite time horizon. It thus becomes necessary to schedule maintenance activities during a given planning horizon such that the desired system performance is maintained and the available resources are optimally allocated. In this paper, a mathematical model is proposed for periodically planning preventive maintenance activities for a system comprising multiple components. Due to resource limitations, it may not be possible to perform all desired maintenance options; hence, a selective maintenance approach is used to find the components to be maintained and maintenance actions to be performed on the selected components. An imperfect maintenance based hybrid model is considered here which includes age reduction as well as hazard adjustment after maintenance. Due to the high dimension of the solution domain, evolutionary approach is used to solve the problem. The optimal number of intervals is found under reliability and maintenance time constraints. During each maintenance break, the optimal maintenance option is selected for each component such that the overall cost of maintenance and possible failures for the entire planning horizon is minimized. It is also found that considering one interval at a time will incur higher cost.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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