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Enregistrement W2282862148 · doi:10.1177/0954405415616060

Age-dependent production and replacement strategies in failure-prone manufacturing systems

2015· article· en· W2282862148 sur OpenAlexaff
Samir Ouaret, Jean‐Pierre Kenné, Ali Gharbi, Vladimir Polotski

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Production (economics)Failure rateComputer scienceTime horizonImperfectFunction (biology)Mathematical optimizationProduct (mathematics)Operations researchReliability engineeringEngineeringEconomicsMathematicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A failure-prone manufacturing system that consists of one machine producing one type of product is studied. The random phenomena examined are machine breakdowns and repairs. We assume that the machine undergoes a progressive deterioration while in operation and that the machine failure rate is a function of its age. The aging of the machine (the dynamics of the machine age) is assumed to be an increasing function of its production rate. Corrective maintenance activities are imperfect and restore the age of the machine to as-bad-as-old conditions. When a failure occurs, the machine can be repaired, and during production, the machine can be replaced, depending on its age. When the replacement action is selected, the machine is replaced by a new and identical one. The decision variables are the production rate and the replacement policy. The objective of this article is to address the simultaneous production and replacement policy optimization problem in the context of manufacturing with deterioration and imperfect repairs satisfying the customer demand and minimizing the total cost, which includes costs associated with inventory, backlog, production, repair and replacement, over an infinite planning horizon. We thoroughly explore the impact of the machine aging on the production and replacement policies. Particular attention is paid to the verification of underlying mathematical results that guarantee the existence of optimal solutions and the convergence of numerical methods. Due to imperfect repairs, the dynamics of the system is affected by the system history, and semi-Markov processes have to be used for modeling. Optimality conditions in the form of the Hamilton–Jacobi–Bellman equations are developed, and numerical methods are used to obtain the optimal control policies (production (rate) and replacement policies). A numerical example is given to illustrate the proposed approach, and an extensive sensitivity analysis is presented to confirm the structure of the obtained control policies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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