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Enregistrement W2113879869 · doi:10.1109/pess.2002.1043453

Feasibility study of maintenance cost reduction in redundant customer delivery systems

2003· article· en· W2113879869 sur OpenAlexaff
G. Hamoud, J. Toneguzzo, Chuck Yung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability engineeringCorrective maintenancePreventive maintenancePredictive maintenanceCost reductionMaintenance engineeringReliability (semiconductor)Redundancy (engineering)Computer sciencePlanned maintenanceProactive maintenanceWork (physics)Risk analysis (engineering)Operations managementEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintenance is carried out on various transmission system components to keep their performance within acceptable standards and to maintain their average life expectancy. The cost associated with maintenance work is largely dependent on how often maintenance routines are performed and on the level of work to be done. Current maintenance routines on transmission system components are normally performed in accordance with equipment manufacturer's guidelines and modified by field experts as maintenance experience is gained. The implementation of the reliability-centred maintenance (RCM) in the electricity industry has re-engineered the maintenance practices and has resulted in a significant saving to the industry. One area where an additional maintenance cost saving can be made is the customer delivery system with a redundancy in supply. In this system, the loss of one supply path would not affect the reliability of supply to customers. By doing less frequent maintenance on one or both supply paths, some cost saving can be made without jeopardizing the reliability of supply to customers. This paper describes the study that was performed at Hydro One to assess the impact of reduced component maintenance cycles on the reliability of redundant customer delivery systems. A cost/benefit analysis was performed to determine the possible consequences of reduced maintenance and to decide whether or not to stretch out the component maintenance cycle.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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