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Enregistrement W2298109637 · doi:10.1108/jqme-08-2014-0046

An optimal production/maintenance strategy under lease contract with warranty periods

2016· article· en· W2298109637 sur OpenAlexaff
Zied Hajej, Gharbi ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Quality in Maintenance Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaseWarrantyProduction (economics)Maintenance actionsOriginalityPresent valueOrder (exchange)Optimal maintenanceOperations researchReliability engineeringOperations managementComputer scienceBusinessEngineeringEconomicsFinanceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to investigate the optimal production policy and maintenance strategy for leased equipment under a lease contract with warranty periods. In order to have steady revenue, the lessor (owner) of the equipment may provide guaranty periods to encourage the lessee to sign a lease contract with a longer lease period. Design/methodology/approach – Under this production/maintenance scheme, the mathematical model of the expected total cost is developed and the optimal production planning and the corresponding optimal maintenance policy are derived by choosing the optimal warranty periods for the lessee in order to minimize the total cost. Findings – The influence of the production rates variation in the equipment degradation is considered by an increased failure rate according to both time and production rates. The impact of warranty periods on optimal maintenance planning will be studied thereafter. Finally, numerical examples are given to illustrate the analytical study and the effects of the warranty periods variation during the lease periods on the maintenance policy and consequently on the total cost. Originality/value – The paper proposes a new idea of production and maintenance coupling in the leasing aspect. This study shows that it has a novelty and originality relative to this type of problem which considers and proposes a new maintenance strategy for leasing contract. This originality characterized by the influence of two factors on the equipment maintenance strategy. First factor is the influence of the production variation production rates on the machine degradation degree that is new in the literature charactering by analytical equation that shows the evolution of the machine failure rate according to its use (which is in our case the production rate for each period) respecting in the same time the continuity of the equipment reliability for a period to another.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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