Incorporating repair information into maintenance optimization models for repairable systems
Notice bibliographique
Résumé
Any organization that owns any large capital assets will eventually face a crucial decision - whether to repair or replace those assets, and when. This decision can have far-reaching consequences - replacing too early can mean a waste of resources, and replacing too late can mean catastrophic failure. The first is becoming more unacceptable in today's sustainability-oriented society, and the second is unacceptable in the competitive marketplace. If large capital assets are analyzed as repairable systems, additional significant information can be incorporated into maintenance optimization models. Examples of such systems are power transformers in the electricity industry and haul trucks in the mining industry, among many others. When these assets break down, but have not yet reached their end-of-life, they can be repaired and returned to operating condition. However, these repairs often reduce the remaining useful life (RUL) of the system. The RUL of a system is an important factor in decision making for capital assets. If a company can correctly predict the remaining useful life of a repairable system, they can estimate the cost of maintaining and repairing the system until that point, or they can evaluate the potential benefits of replacing the entire system at a prior point. Standard methods of predicting the RUL often use condition monitoring data that companies may obtain as part of their regular maintenance practices. However, they often ignore or minimize the importance of repair information. It is expected that including this type of information can greatly improve RUL predictions upon further analysis. A number of other factors that must be considered when making economic decisions based on RUL will also be discussed. In this paper, we consider a proportional hazards model that includes a covariate based on the repair and maintenance information available. A case study is based on data from a major Canadian utility for power transformers. The covariate is shown to improve the fit of a hazard model developed using EXAKT software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».