An Integrated Model for Production and Preventive Maintenance Planning in Multi-State Systems
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Notice bibliographique
Résumé
This paper integrates preventive maintenance with tactical production planning in multi-state systems. The proposed model coordinates the production with the maintenance decisions, so that the total expected cost is minimized. We are given a set of products that must be produced in lots on a multi-state production system during a specified finite planning horizon. Planned preventive maintenance, and unplanned corrective maintenance can be performed on each component of the multi-state system. The maintenance policy suggests cyclical preventive replacements of components, and a minimal repair on failed components. The objective is to determine an integrated lot-sizing and preventive maintenance strategy of the system that will minimize the sum of preventive and corrective maintenance costs, setup costs, holding costs, backorder costs, and production costs, while satisfying the demand for all products over the entire horizon. We model the production system as a multi-state system with binary-states, and <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</i> -independent components. A method is proposed to evaluate the times and the costs of preventive maintenance and minimal repair, and the average production system capacity in each period. We show how the formulated problem can be solved by comparing the results of several multi-product capacitated lot-sizing problems. For large-size problems, a genetic algorithm is developed to deal with the preventive maintenance selection task in the integrated planning model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle