Toward servitization: Optimal design of uptime‐guarantee maintenance contracts
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the contracting of maintenance services provided by an original equipment manufacturer (OEM) to an operator for a device. The service provider can exert different levels of maintenance effort during the course of the contract and the device's reliability (uptime) is influenced by these levels. However, the service provider's effort level is noncontractible. Our research seeks to find the optimal structures, as well as parameters, of performance‐based maintenance contracts. We single out a unique uptime‐guarantee contract structure that contains profit‐maximizing contracts in many situations. Complete servitization is the essence of such optimal contract structures. With this contract structure, the service provider simply guarantees 100% uptime and compensates the operator's for any occurred downtime at a higher unit rate than it charges for maintenance services. Our findings show that some of the well‐known performance‐based contract structures used in practice (e.g., pay‐for‐performance contracts) can be suboptimal for the OEMs. We incorporate the customer's ability to affect the uptime and show that the optimal contract structures can also coordinate the customer's effort. We demonstrate the advantages and limitations of offering menus of contracts to increase the service provider's expected profits. Finally, through simulations using a sample data set, we find that a contract designed using the key ideas in our paper shows very promising results for practitioners.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».