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Enregistrement W3090050045 · doi:10.1109/aparm49247.2020.9209399

Joint optimization of maintenance and production scheduling for unrelated parallel-machine system

2020· article· en· W3090050045 sur OpenAlexaff
Mageed Ghaleb, Sharareh Taghipour, Hossein Zolfagharinia

Notice bibliographique

Revue2020 Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueScheduling and Optimization Algorithms
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreventive maintenanceScheduling (production processes)Computer scienceSimulated annealingMathematical optimizationJob shop schedulingReliability engineeringOptimal maintenanceProduction (economics)EngineeringMathematicsAlgorithmSchedule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates integrated maintenance and production scheduling in an unrelated parallel-machine production environment. We address three different preventive maintenance (PM) policies, namely (1) PM at fixed predefined time intervals, (2) optimal PM period that maximizes machines' availability, and (3) optimal PM period that maintains a minimum reliability threshold for a given production period t. We incorporate the three PM policies into a mixed-integer mathematical model that jointly optimizes maintenance and production scheduling. The objective is to minimize maximum completion time and maintenance costs. The weighted-sum method is adopted to joint these two objectives as they have different units. Due to the complexity of the proposed model, a problem-specific designed simulated annealing (SA) algorithm is used to solve it. The effect of the three adopted maintenance policies on the delivery times of products and cost of maintenance activities is illustrated through a small case study.

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)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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