Joint optimizing the Production Sequence and Maintenance Plan for a Single-Machine Multi-Failure System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider a single-machine manufacturing system in which data about the status of its critical components are instantly available. We aim to optimize simultaneously the jobs sequence and maintenance actions to minimize the total cost of the considered production system. Since the machine parts are subject to several failures during the production, the maintenance actions are either to imperfect repair or replacement, taking into considerations that parts' imperfect repair do not make these parts as good as new. The manufacturing system's cost includes the machine's parts repair or replacement cost, and the penalty if the jobs completion time exceeds a predefined threshold. We assume that the lifetime of the machine's parts has a Weibull distribution. We study a machine cutting tool and engine among others. We consider that the failure of the cutting tool decreases the product's (job) quality, and this product (job) needs to be restarted processing after the imperfect repair or replacement of the tool. For this part, we consider an age-based threshold; if the tool has failed before the threshold, the maintenance action is imperfect repair; otherwise, the tool is replaced by the new one. One of the model objectives is to find the optimal value of this threshold. If the engine fails during the processing of the job, the maintenance action is imperfect repair. The failures of the engine have no effect on the product quality; thus, the product process resumes after engine imperfect repair. The tool and engine imperfect repairs affect the life distribution parameter (scale parameter of Weibull distribution, $\theta$), but tool replacement makes the tool as good as new and presents a mathematical model with the aim of minimizing the total production cost when the system is subject to these two-failure modes. Since the lifetime of the machine's parts follows a Weibull distribution, we use a Monte Carlo simulation for calculating the jobs' completion time and the system's total cost. Job scheduling and maintenance planning problems are NP-hard problems, so we use a Genetic algorithm (GA) to solve the presented 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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