Joint economic design of production, continuous sampling inspection and preventive maintenance of a deteriorating production system
Notice bibliographique
Résumé
Standard continuous sampling procedures and tables are conventionally applicable only to continuous production processes that are statistically ‘in-control’. Consequently, these standards cannot be used to control quality in deteriorating production processes. Moreover, existing continuous sampling models do not consider interactions with production, inventory and maintenance aspects. In this paper, we attempt to fill these gaps in the literature. We investigate the joint design and optimization of a type-1 continuous sampling plan (CSP-1), make-to-stock production and preventive maintenance of a stochastic production system subject to both quality and reliability deteriorations. Two models of CSP-1 are considered and compared: the classical CSP-1 as in the standard procedures, and a CSP-1 plan with a stopping rule that is combined with condition-based maintenance. For both models, the optimization problem is to minimize the total incurred cost under a constraint on the outgoing quality. A combination of mathematical formulation, simulation and optimization techniques is used to solve such stochastic and constrained problems. Numerical examples are given to illustrate the resolution approach and to highlight some interesting aspects in the interactions between production, inventory, quality, maintenance and reliability. The results obtained demonstrate that sampling inspection plans realize significant cost savings compared to the 100% inspection which is commonly used in the literature of integrated models, and that using the CSP-1 with an inspection stopping rule for deteriorating processes is more cost-effective than the classical CSP-1.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».